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健康快充卡哇醫：一本從「學霸」到「學罷」都能看懂的醫學百科（隨機附贈「卡哇醫團隊」造型書籤夾一款）

為了解決高血脂看哪一科的問題，作者林于翔（阿毛醫師） 這樣論述：

醫學很難，但健康很簡單！   醫生漫畫家阿毛聯手超過40位網紅專家醫師 分門別類繪製100個超重要的健康議題 「要怎麼預防生病？」「生病該看哪一科？」 就讓卡哇醫團隊來告訴你！   　　重量級作家  侯文詠  推薦 　　「這本講醫學的漫畫書，讓我想到講紅酒的神作《神之雫》！」   　　世界上沒有有效又完全沒有副作用的藥，除了健康，沒有穩賺不賠的投資！ 　　阿毛醫師帶你進入元健康時代！ 　 　　全書有卡哇醫漫畫與可愛人物串場，搭配專業醫師解說，用輕鬆有趣的方式讓你徹底搞懂身體大小事！   　　使用方式： 　　第一步  找到想了解的症狀或疾病名稱 　　第二步  理解初步成因與治療方式 　　第三

步  理解疾病或症狀詳細內容與常見的偏誤 　　第四步  若有類似疾病或症狀該看哪一科   　　「醫學是為了促進健康而存在，好醫學必須足夠接地氣，才能讓人一看就懂，那些艱澀論文就讓專業人員去傷腦筋吧，你們看漫畫就好，笑著笑著就懂了！ 　　在醫生的忙碌工作之餘，阿毛還有著不安分的創作靈魂，一直在思索如何創作一本兼具實用與趣味的醫學工具書，漫畫太多怕流於娛樂，知識太多又生硬難啃，反而都達不到衛教效果。摸索一陣子，打造出『一圖一觀念』的模式，在社群上獲得很好的迴響，就決定使用它了，而且要做就做100份！用全方位的內容，照顧各個族群的需求。 　　阿毛在小學課堂上，經常一面在課本畫重點一面找空白處塗鴉。現

在已經有妻有女，見識過多少生死，做的卻還是同一件事『歸納重點，添加趣味』，原來我一直沒長大，還是那個在課本上塗鴉的男孩。 　　卡哇醫團隊會一直守護大家，也請大家一起守護我們！」――阿毛醫師

高血脂看哪一科進入發燒排行的影片

疾病藥物治療及衛教闖關遊戲應用程式之開發

為了解決高血脂看哪一科的問題，作者黃明雄 這樣論述：

生動有趣的教學輔助工具將有助於提升教學品質及學習樂趣，具動畫闖關遊戲功能的疾病藥物治療及病患衛教應用程式，一直是藥學系課程所欠缺的。我們設計的系統以通訊軟體LINE為使用者進入的入口，使用PHP Laravel 8為主要的開發語言，建構主系統的核心框架，嵌入Line Messaging API以建構第三方服務，處理訊息處理框架，運用MySQL資料庫之結構化的關聯式資料庫，儲存使用者使用闖關App時的互動資訊，成功開發出12種疾病的藥物治療及衛教闖關遊戲App，其包含：高血壓、高血脂、糖尿病、心衰竭、心律不整、痛風、骨質疏鬆、氣喘、青光眼、消化性潰瘍、腎臟病及憂鬱症。每一個疾病的共有8個關卡及

得分，其包含：疾病的定義(5分)、高危險群有哪些(5分)、臨床症狀(10分)、治療時機(15分)、治療方式 (15分)、治療藥物(30分)、預防方法(10分)及併發症(10分)。學生須通過各個關卡才能獲得積分，並以獲得60分為闖關成功並獲得闖關成功之神獸圖案，最後實際應用於藥學系藥物治療學課程的輔助教學。

生病一定要吃藥嗎？：逆轉慢性病，不藥而癒【2022增訂版】(二版)

為了解決高血脂看哪一科的問題，作者江守山 這樣論述：

★最新增訂：與「病毒共存」，你該知道的事★ 是藥三分毒，腎臟科醫師最知道， 慢性病長期吃藥會帶來多少副作用？   　　▌國人平均1年看診高達15次，是美國的5倍！ 　　▌藥越吃越多，劑量越來越重，身體卻越來越差！   　　「生病了，該怎麼辦？」得到的答案不外乎：看醫生呀、吃藥囉、不舒服不能拖，要及早檢查治療等等的回應。很多人一生病的立即反應，不外乎是找醫生開藥治病。   　　以三高為例，台灣醫師通常都告訴你：「最好馬上吃藥控制，不然血管受到破壞，身體的各主要器官都會產生很多不可逆的傷害，而且不能停藥……」最後就是大家領著藥回家，開始吃藥人生。結果，藥越吃越多，劑量越來越重，身體卻越來越差！

  　　本書作者江守山醫師擁有腎臟科專業學識與數十年的臨床經驗，長期大量鑽研國內外醫學研究，他從多不勝數的醫學研究及臨床經驗中發現，藥物並非改善疾病的唯一選擇，而門診中也有不少患者不想長期與藥為伍，接受了非藥物治療而獲得良好改善，這些在書中江醫師都樂意與大家分享。   　　我們常說藥物治標不治本，每一種疾病都有其造成原因，那才是「本」。從根本控制、調整，就有機會擺脫藥物人生，追求真正的健康。這是江醫師對自己的期許，也是身為醫師的責任與義務。   　　▌從演化角度檢證，身體習慣什麼，就對健康有好處！ 　　▌對身體有益的食物、生活習慣，絕對經得起演化考驗！   　　江守山醫師指出，不論在飲食選擇

、生活型態等各方面，符合演化慣性對健康而言是比較安全的，越晚出現則越危險，對身體的影響會比較劇烈。   　　例如，約在140年前，以甜食愛好者救星姿態出現的代糖，不僅對減重沒幫助，反而容易讓血糖上升更快，增加罹患糖尿病、高血壓、肥胖症和心臟病的風險，對健康有害而無益。又例如，現代人一天24小時幾乎都在冷氣房中度過，漸漸身體開始出現頭暈、頭痛、手腳冰冷、皮膚乾燥搔癢、打噴嚏、咳嗽、全身痠痛等等不適延伸出的「冷氣病」。   　　回溯人類與食物的接觸歷程，我們能清楚知道人類最早接觸、最習慣的是海產，並非米飯或肉類。在演化上，江醫師主張最適合人類的飲食是「食物中沒有腳的優於1隻腳；1隻腳優於2隻腳；2

隻腳優於4隻腳。」也就是海產＞菇蕈蔬菜＞禽類＞豬牛羊。   　　▌改善疾病，除了吃藥控制之外的科學實證！ 　　▌高血壓、高血脂、高血糖，統統不藥而癒！    　　俗話說「是藥三分毒」，藥不是不能吃，但藥吃太多會有承受不了的副作用和致命的危險。想改善健康的方式有很多，吃藥只是其中一種方式，它的排序不應該在前面。   　　當生病了想重拾健康，首先應該要試圖找出導致疾病的原因，逐一調整飲食、生活習慣，若情況仍未改善再考慮藥物治療。   　　→從生活細節下手，找出[高血壓]致病因子：42歲A律師是夜貓族，有高血壓病史，每天規律服用三種血壓藥。豈料2020年2月發生上升主動脈剝離，緊急送往醫院，當晚馬上

開刀。最後雖然順利出院，但血壓用藥增加至4種藥，而且收縮壓還是只能控制在150mmHg以上，舒張壓也常常超過90mmHg。我後來建議他使用藍光的光生物調節療法。   　　→→2周就見效，至今2個月血壓仍控制得宜：A律師的血壓在短短2週內便降到114/80mmHg左右，效果令人滿意。至今兩個月血壓一直控制得宜，沒有高起來，這讓江醫師著實鬆了一口氣。因為他曾經因高血壓而導致上升主動脈剝離，如果再來一次主動脈剝離恐怕很難救回來。   　　→[高血糖]不一定要靠藥醫，營養療法是一種新選項：67歲B先生被診斷為糖尿病，醫生馬上開立降血糖口服藥物。B先生不願意吃一輩子的血糖藥，於是跑到我的門診來求救。經過

綜合分析判斷後，江醫師決定給B先生比較簡單的CoQ10、+維生素D以及電解質的營養療法。   　　→→[糖尿病]在兩個月後就獲得成效：接受治療21天之後，B先生的空腹血糖值就掉到剩下139mg／dl，糖化血色素掉到8.3%。再持續CoQ10+維生素D以及電解質治療3個禮拜，2019年10月3日抽血檢驗，發現B先生的糖化血色素已經繼續往下掉到6.7%，而且空腹血糖也掉到104 mg／dl。   　　→吃藥真的不是首選，[高血脂]藥副作用害人不淺：52歲A先生服用降膽固醇藥物8個月後，因為雙眼視力模糊，眼前白茫茫一片而就診。經多方了解後他才知道，降膽固醇藥是引起白內障的原因，而且此藥物還可能帶來其

它如糖尿病、腎衰竭、橫紋肌溶解等副作用。   　　→→排汞毒後，[膽固醇]降到正常值：A先生是生魚片熱愛者，江醫師猜測他體內重金屬殘留量應該不低。因此，安排他抽血檢驗，結果發現血液中汞含量果然過高。A先生經過排汞治療後，血汞下降，膽固醇也降到正常，再也不需要吃降膽固醇藥物了。   　　→想根治[胃食道逆流]，探究個人原因很重要：38歲的B先生是一位上班族，5年前胃食道逆流找上了他。醫生開給他3個月的氫離子幫浦阻斷劑，藥一吃下去逆流狀況馬上改善許多，但停藥之後兩個禮拜就又復發。他再次去醫院報到，拿了一樣的處方箋，從此之後展開反覆吃強烈制酸劑的人生。   　　→→3個月就讓糾纏5年多的[胃食道逆流

]獲改善：在江醫師的建議下，B先生不吃胃藥改吃蜂蜜，連續吃了3個月後，夜咳的困擾沒了，每天都能一夜好眠，另外聲音也恢復以往的清亮。只花3個月的治療時間就讓糾纏他5年多的胃食道逆流獲得這麼明顯的改善。更令人振奮的消息是，連續追蹤了2年，B先生的胃食道逆流都沒有再復發！   本書特色   　　●腎臟科名醫江守山，正確解讀藥物副作用 　　●國際大型研究證實，安全有效的飲食控制 　　●零壓力的生活習慣，看完後馬上就能實行 　　●最新的治療方式，科學實證不吃藥的方法

應用資料探勘與視覺化技術於醫院醫療點數申報之研究:以牙醫醫療服務為例

為了解決高血脂看哪一科的問題，作者蔡貴紅 這樣論述：

目錄謝誌 I中文摘要 IIAbstract III目錄 IV表目次 VI圖目次 VII第一章 緒論 1第一節 研究背景與動機 1第二節 研究目的 4第三節 研究流程 6第二章 文獻探討 8第一節 台灣全民健康保險醫療制度 8第二節 資料探勘定義及相關研究 9第三節 電腦輔助稽核技術 12第四節 視覺化的數位分析方法 13第五節 資料建模方法 15第三章 研究方法 17第一節 研究架構 17第二節 樣本資料 18第三節 資料處理流程 18第四節 研究工具 27第四章 分析結果 28第一節 Ｔ檢定 28第二節 資料探勘分析 29第三節 演算法之比較分

析 37第四節 視覺化分析 40第五章 結論與建議 43第一節 結論 43第二節 未來建議與研究限制 44參考文獻 46附錄 50表目次表 1牙醫訪查、處分統計表 3表 2 本研究使用演算法 10表 3 資料探勘工具 12表 4 變數資料欄位 22表 5 費用型變數調整 23表 6 公式定義 24表 7混淆矩陣 25表 8 AUC值判斷標準 26表 9 研究分析工具 27表 10 變數之T檢定結果 28表 11決策樹之混淆矩陣相關比率 29表 12類神經網路之混淆矩陣相關比率 34表 13支援向量機之混淆矩陣相關比率 36表 14三項演算法之信度、平均絕

對誤差之比較分析 37表 15三項演算法之比較分析 38表 16 本研究使用健保診處方醫令明細檔案（OO檔）資料欄位 50表 17 本研究使用之健保處方及治療明細檔（CD檔）資料欄位 50表 18 本研究使用之健保機構基本資料檔（HOSB檔）資料欄位 53表 19 本研究所整理之衛福部公告醫院資料欄位 53 圖目次圖 1民國86年至106年平均每人醫療保健支出情況 1圖 2研究流程圖 7圖 3建模流程圖 15圖 4研究架構圖 17圖 5本研究檔案串檔之流程 19圖 6決策樹J48演算法分析結果 30圖 7決策樹J48演算法ROC曲線圖 30圖 8決策樹圖 31圖 9

決策樹局部圖-1 31圖 10決策樹分類結果-1 32圖 11決策樹局部圖-2 32圖 12決策樹分類結果-2 33圖 13類神經網路圖 34圖 14類神經網路MULTILAYER PERCEPTRON演算法分析結果 35圖 15類神經網路MULTILAYER PERCEPTRON演算法ROC曲線圖 35圖 16支援向量機SVM演算法分析結果 36圖 17支援向量機SVM演算法ROC曲線圖 37圖 18 三項演算法信度、絕對誤差比較圖表 38圖 19 三項演算法召回率、分類效能、準確率比較圖表 39圖 20 三項演算法識別率、誤判率、查準率比較圖表 39圖 21 台灣合

計點數分布圖 40圖 22 醫院視覺化比對分析圖 42圖 23 健保資料庫串聯圖 54圖 24 匯入門診處方醫令明細檔案 54圖 25 匯入門診處方及治療明細檔 55圖 26 匯入醫事機構基本資料檔 55圖 27 匯入醫學中心與區域醫院名稱 56圖 28 合併OOCD檔 56圖 29合併OOCDHOSB檔 57圖 30 排除非醫學中心與區域醫院資料 57圖 31 排除非牙醫科別之資料 58圖 32 各醫院視覺化比對分析圖-1 58圖 33 各醫院視覺化比對分析圖-2 58圖 34 各醫院視覺化比對分析圖-3 58圖 35 各醫院視覺化比對分析圖-4 58圖 36

各醫院視覺化比對分析圖-5 58圖 37 各醫院視覺化比對分析圖-6 58圖 38 各醫院視覺化比對分析圖-7 58圖 39 各醫院視覺化比對分析圖-8 58