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運用人工智慧早期探測住院病人壓力性損傷微進展

為了解決admission note中文的問題，作者吳淑偵 這樣論述：

壓力性損傷癒合時間緩慢特徵變化不明顯，影像拍攝缺乏固定的空間設備、環境光源、格式以及受限於人體是超立體曲面的非鋼硬狀態與疾病治療需要病人身上有多種裝置，使壓力性損傷非常困難拍照，且醫護人員評估能力差異很大不易評估進展變化，容易錯失早期治療的時機，增加感染風險影響病人安全。故本研究目的旨在運用人工智慧技術建立早期探測住院病人壓力性損傷微進展模型。本研究屬於觀察型世代研究設計，收案時間自2020年8月26日至2021年5月13日止，以台灣北部某醫學中心5個成人住院病房為研究場所，收案對象為年齡大於等於20歲皮膚有壓力性損傷的住院病人，以立意取樣方式由研究者護理工作下班後訪視收案對象，說明研究目的

徵求個案或家屬同意簽署同意書。利用研究者設計的標準尺控制壓力性損傷影像收集的內容、角度與距離，以智慧型手機(iPhone7 Plus)外接補光燈(MAGIPEA Self-Ring)為工具，每日收集壓力性損傷影像，並將24小時、48小時及72小時前(Baseline image)、後(Target image)的影像配對。由人類專家分別在不同電腦前面獨立觀看影像配對標記壓力性損傷微進展變化(Better, Worse, Same) 標記結果採多數決，若無多數票則將該組影像配對交由1位整形外科主治醫師標記，標記結果即Gold standard；將影像配對與標記結果放入Siamese networ

k建立AI模型。收案人數共68人，壓力性損傷部位處數共90處，連續觀察2~84天，個案年齡平均76.49歲(SD 12.89)、住院天數平均19.69天(SD 17.86)、男性與女性人數各佔一半(n 34, 50%)，壓傷影像共收集974張，其中以Sarcum最多599張，影像配對總數24小時853組、48小時769組、72小時696組，人類專家評估者間一致性Fleiss’s kappa 24小時0.53 (week agreement)、48小時0.66 (moderate agreement)、72小時0.74 (substantial agreement)；Siamese networ

k實驗結果正確率為0.75(24小時)~0.95(72小時)，AUC 0.81 (24小時) ~0.98 (72小時)，具有優良~極佳的壓力性損傷微進展變化的鑑別力。本研究證實人類專家與AI對於24hr壓傷變化都很難分辨， 72小時人類專家可以可看出壓傷變化，且AI 72hr 正確率高於專家水準。

報考國家公職考試動機之研究

為了解決admission note中文的問題，作者朱昱儒 這樣論述：

　　中華民國的公務人員考試自2020年的全球新冠肺炎疫情以來，公務人員考試競爭人數及媒體關注程度皆大幅提升，公務人員穩定的薪資保障與特有的福利制度為許多大眾所羨慕、嚮往。隨著近年高等教育的擴充、高學歷者低度就業的狀況屢見不鮮，使得大專院校學子們的自我評估就業能力影響其選擇就業心態、目標。為了深入瞭解大學生的個人背景與自評就業力和報考公職態度、行為因素的關係，於是有了本研究題目的構想。　　本論文以考選部公布了近六年來，公務人員高普考試的報名人數及錄取率等統計資料，民國105年至110年之間以及109年受全球新冠肺炎等因素影響，我國失業率大增，但報考人數呈現持續上升的情形，雖然沒有研究直接證明年

金改革風潮，和報考公職考試人數下滑之間有直接關係，但是在年金改革確定的前提下，當前報考公職考試的考慮因素有哪些?在總體經濟不景氣之下，對於公職考試是否有影響，是一個值得研究的課題。本研究量化部分以單因子變異數分析作為研究方法，針對問卷調查結果進行統計分析。　　本研究結果的具體建議，包括認為未來應針對改善公部門形象、吸引更多具有較高公共服務精神的民眾報考公職考試。也建議透過汲取多元知識與技能的方式，來加強自評就業力達到自我認識及肯定，以免報考公職考生陷於茫然地嚮往、長年追求公職極少名額的循環中。