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我國飛航安全事故調查之研究

為了解決松山醫院體檢報告的問題，作者蘇倖儀 這樣論述：

臺灣近十年來飛安事故頻繁，不但造成乘客受傷殞命、家庭破散外，更使得我國航空公司本身營運損失慘重，並造成民眾對搭乘飛機的恐懼，甚至影響到我國飛航安全之國際形象。故而本研究目的即為梳理世界飛航安全管理與飛航事故調查之步驟，並舉例我國三起重大飛安事故之失事原因與調查結果，以期未來能對提昇我國的飛航安全有所貢獻。根據航空事故調查紀錄研究顯示，飛安事故之發生並非僅止單一因素，飛安事故多係因人、機、任務、管理、環境等多種因素間失調產生異常狀況，現代航空失事產生的主要原因，是航空系統持續複雜化導致的可靠性降低 ；於高運量、高航速及高密集度航班之航空運輸產業現實狀態下，飛航安全乃係為民航運輸不可輕忽之一環，

如何提升民用航空飛航安全系統績效，乃係為目前政府相關單位與民航業者所面臨之重要議題。本文以《國際民航公約第13號附約（ICAO Annex 13）》為主要民用航空飛航安全績效檢測指標體系，藉由對當今國際重要航空安全委員會與航空器失事委員會之運作狀況分析，以求得航空事故調查之國際與內國法源與組織、制度與實務，並針對我國民用航空之飛航環境、及個案調查實務，作一全盤之介紹與評估；希望藉由回顧國外主要飛安與先進國家的重要文獻，以瞭解各國的發展及未來趨勢，構建不同層次航空運營安全防範系統，從而不斷提高飛安系統可靠性的飛航災難防範思路和方法，並歸納重要的成果以建構我國未來進行相關研究的方向。在對國際上重要

飛安組織法令、與我國相關法規做一全盤梳理後，本文在個案研究取徑上，特別選擇中華航空CI676飛航事故、中華航空CI 611飛航事故、新加坡航空SQ006 飛航事故為本文的代表性案件來就本文進行討論，期待從詳細的事件梳理中，期待發現其中關鍵影響飛安之因素，並對理論進行回顧與增訂。期望本文的研究結果，能夠為未來的航空事故調查實務帶來拋磚引玉之效，使得我國飛安實務發展上，未來能大幅提升航空事故調查之成效，與降低類似航空事故再度發生之機率。

運用縱貫性體檢資料做機器學習演算預測國軍代謝症候群

為了解決松山醫院體檢報告的問題，作者趙恩 這樣論述：

研究背景及目的：在現行定期體檢及體能測驗要求下，國軍官兵代謝症候群情況嚴重嗎?在智慧醫療時代，採用機器學習演算法從國軍官兵服役期間歷次的健康檢查資料序列，預測未來代謝症候群發生機率。研究方法：選取100年5月至107年12月間，至三軍總醫院松山分院參加國軍年度體檢之20歲以上國軍官兵，連續8年參加體檢者共1,636人。運用羅吉斯回歸、決策樹、K-近鄰演算法、支持向量機及樸素貝葉斯等機器學習演算法，及運用深度學習演算法的簡單長短期記憶神經網路、堆疊長短期記憶神經網路、雙向長短期記憶神經網路進行預測。研究結果：研究對象100-107年代謝症候群比率自100年時15.5%，增加至107年時25.2

%；利用過往7年體檢結果的雙向長短期記憶神經網路模型，在預測未來有無代謝症候群模型效能最佳，模型正確率為85.6%、精準率為72.0%、召回率為73.1%、F值為71.1%。研究結論：善用歷次健康檢查之大數據，就能據以推動精準公共衛生預防保健服務，例如將機器學習演算法置於體檢資訊系統，透過系統定期收集資料及不斷更新模型，未來於不同型式的體檢結果查詢時，能以多元方式提供醫師及國軍官兵作為促進健康生活型態的參考。