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國立虎尾科技大學 工業管理系工業工程與管理碩士班 張俊郎所指導 莊芫欣的 心房顫動患者罹患缺血性中風之評估研究 （2017），提出台北榮總接駁車時間關鍵因素是什麼，來自於心房顫動、缺血性中風、粒子群演算法、交叉熵演算法、基因邏輯斯迴歸演算法、倒傳遞類神經網路、支援向量機、案例式推理。

而第二篇論文弘光科技大學 健康事業管理研究所 楊秋月、林俊榮所指導 陳佩娟的 新型就醫民眾公共運輸規劃初探-以臺灣大道需求反應式公車服務為例 （2016），提出因為有 需求反應式服務、就醫民眾的重點而找出了 台北榮總接駁車時間的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了台北榮總接駁車時間，大家也想知道這些：

心房顫動患者罹患缺血性中風之評估研究

為了解決台北榮總接駁車時間的問題，作者莊芫欣 這樣論述：

腦中風是腦血管堵塞或破裂，造成腦細胞受到傷害而引發神經症狀。中風成因甚廣，約10-15%與心臟疾病直接相關。而心房顫動是臨床上最常見的一種心律不整，依盛行率調查，估計約2%的民眾曾經有過心房顫動的發生且心房顫動的病人發生腦中風的機會是正常人的五倍以上。故本研究利用台灣近年某醫療機構資料庫，心房顫動患者罹患缺血性中風之病歷資料做為研究對象，藉由蒐集相關文獻及與專業醫師訪談挑選出影響缺血性中風之因子變數，利用粒子群演算法、交叉熵演算法及基因邏輯斯迴歸演算法分別結合倒傳遞類神經網路、支援向量機建構心房顫動患者罹患缺血性中風的六種預測模型；再利用三種演算法之權重值導入案例式推理技術建立心房顫動患者罹

患缺血性中風評估系統。研究結果顯示，預測模型方面，模型間存在顯著差異，其中以粒子群演算法結合的兩種模型最佳，平均準確率及平均ROC曲線下面積皆有88%及0.85以上；評估系統方面，三種演算法之間無顯著差異，皆適合做為評估系統之權重值，平均準確率及平均ROC曲線下面積皆有85%與0.80以上。本研究建構之預測模型及評估系統，能提供醫療機構與相關醫療人員做為輔助診斷與評估之參考依據，從預防醫學之角度對於早期發現疾病以避免醫療資源的耗用上，將會有所助益。

新型就醫民眾公共運輸規劃初探-以臺灣大道需求反應式公車服務為例

為了解決台北榮總接駁車時間的問題，作者陳佩娟 這樣論述：

台灣大道是台中市主要幹道，其中台灣大道四段至七段行政區域包含西屯區、龍井區、沙鹿區、梧棲區，根據統計此範圍人口約為45萬人(台中市衛生局，2017)，每日提供公車班次約為1,773班次(台中市交通局，2017)，每日提供使用人次約為77,834次(台中市交通局，2016)，市公車班次明顯不足。且區域內有1家醫學中心及3家區域醫院，分別為中港澄清醫院、台中榮總、沙鹿光田醫院以及梧棲童綜合醫院，健保署資料統計，上述四家醫院每日潛在就醫總人數約2.4萬人(健保署，2017)，在每日潛在就醫人數皆約5,000人次的中港澄清醫院與梧棲童綜合醫院，市公車提供班次卻相差5倍。綜合上述，此範圍交通運輸班次不

足外，資源分配不均使得就醫民眾需以私人運具就醫。本研究擬使用需求反應式(Demand Responsive Transit Service, DRTS)規劃就醫民眾新型運輸服務，民眾可透過APP自行預約班次搭乘，進而提升大眾運輸搭乘，且車輛由運輸業者負責執行派車，醫院在人力、車輛等相關運輸費用無需額外支出，創造雙贏局面。關鍵字：需求反應式服務、DRTS、APP、就醫民眾

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