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國立雲林科技大學 工業工程與管理系 邱靜娥所指導 廖敏季的 護理資訊系統成功因素之探討-某區域教學醫院之實證研究 （2021），提出NIS 醫療關鍵因素是什麼，來自於護理資訊系統、記帳系統、交班系統、資訊系統成功模式。
而第二篇論文國立中正大學 資訊管理系研究所 胡雅涵、李珮如所指導 劉嘉惠的 利用護理記錄和機器學習技術建構腦中風病人肺炎預測模型 （2021），提出因為有 腦中風、肺炎、護理記錄、機器學習、自然語言處理、預測模型的重點而找出了 NIS 醫療的解答。
護理資訊系統成功因素之探討-某區域教學醫院之實證研究
為了解決NIS 醫療 的問題，作者廖敏季 這樣論述：
研究背景：科技時代來臨與疫情時期，智慧醫院、數位醫護成為重要的趨勢。傳統護理作業，護理師耗費許多時間於手寫紙本護理過程紀錄、紙本記帳、人工彙整與書寫交班單，易有遺漏紀錄書寫、記帳、交班事項之情況發生。醫護作業精密，高複雜度且具高風險特性，更須藉由科技資訊化，提昇醫療照護效能。目的：於個案醫院規劃導入護理資訊系統，簡化流程，提升使用者滿意度與工作效益。探討記帳系統、交班系統、護理資訊系統整體的成功推展因素，以及成功因素對於這些系統「使用滿意度」的影響，同時探討使用滿意度對工作績效的影響，以及這些系統的效益。研究方法：跨部門合作，以使用護理資訊系統3個月以上之護理師進行問卷調查，收集評價資料。首
先，以SPSS 20.0統計軟體進行敘述性統計分析、單因子變異數分析，以內容分析法進行分析開放性問題回答資料；接著以結構方程式的統計工具Smart PLS 3.0，針對結構模型中路徑係數與模型解釋力檢定，進行架構驗證。結果：經研究驗證顯示主觀規範、系統品質等成功因素，正向顯著影響記帳系統之使用者滿意度與護理師的工作績效；科技特性正向且顯著影響交班系統之任務-科技適配度，資訊品質、服務品質正向且顯著影響交班系統之使用者滿意度，任務-科技適配度、使用者滿意度正向且顯著影響工作績效。最後，驗證顯示主觀規範、系統品質、資訊品質、服務品質和任務特性等成功因素，對護理資訊系統整體使用者滿意度的影響能力高達
83.1%；使用者滿意度對使用者效益的整體影響能力高達78.0%，此研究整體顯示模式解釋程度良好。結論：個案醫院藉由資訊種子、示範單位成功導入護理資訊系統經驗，增設無線網路，分階段逐步擴散至全院成功導入護理資訊系統。顯示醫院主管對護理資訊系統上線支持度之重要，系統除重視科技面資訊因子品質，資訊工程師服務品質外，更須考量護理作業之任務特性，促進護理資訊系統更符合臨床照護病人的需求，增進工作效率，提升護理師使用滿意度及效益。
利用護理記錄和機器學習技術建構腦中風病人肺炎預測模型
為了解決NIS 醫療 的問題，作者劉嘉惠 這樣論述：
腦中風為全球死亡原因之第二位，位居台灣十大死因第四位。中風相關肺炎(Stroke-associated pneumonia, SAP) 發生率約7％-38％，是中風後常見的併發症之一。根據美國資料統計，急性腦中風病人在住院期間因吞嚥困難而引發肺炎發生率約13%，而其中死亡率則約為35%。腦中風造成病人肢體偏癱的症狀會影響其日常生活能力，使得病人留置導尿管的機率比其他類病人來的高。據統計約有25%-31%的腦中風病人有使用導尿管的需求，且導尿管使用的天數越長則罹患泌尿道感染和死亡的機率也越高。所以，病人一旦出現相關的合併症就可能會延長住院天數，增加醫療成本支出。故可利用機器學習的預測模型來提供
臨床醫護人員決策之參考，以提升照護品質。過去研究多以結構化資料預測腦中風肺炎, 導尿管留置, 住院天數的危險因子及預測其發生的準確率，本研究的目的是利用電子健康記錄(Electronic Medical Record, EMR)的資料，結合機器學習方法再加入自然語言處理(Natural Language Processing)工具建構住院病人腦中風病人肺炎評估最佳預測模型。本研究資料為回溯性研究，資料收集為某醫院中風登錄庫資料。本研究共有二個資料集，DataSet1結構化資料為收集2015年至2020年3月共2,523筆住院病人資料。 DataSet2為非結構化護理記錄資料，DataSet2資
料收集區間為2017年11月30日至2020年3月，取得共941位腦中風病人。本研究使用Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA)作為分析及建構分類器軟體，實驗結果以RandomForest方法預測結果最佳(AUC= 0.85)，其次為Simple Logistic（AUC=0.83），SimpleCART (AUC=0.80) 。另加入文字探勘技術可以提升模型建構準確率。本研究之結論為，電子病歷中的護理記錄加入經過自然語言處理非結構化文字後，可以增強傳統機器學習模型的預測效能，也可以成為護理記錄的範本。