醫師諮詢平台的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

雷神主廚的對症健康菜：御廚雷議宗+中西營養師權威黃淑惠，精心設計100道家常宴客菜，以日常飲食方打造不生病體質，從降血糖、控制膽固醇、抗癌、防失智，到平衡免疫力等8大類身心失調，統統搞定

為了解決醫師諮詢平台的問題，作者雷議宗,黃淑惠 這樣論述：

　　★國宴御廚+營養權威，破天荒聯手打造對症健康菜全書 　　★針對八大類慢性病提出100道對症健康菜，照著吃，換回身心靈最佳的狀態。 　　★ 家庭必備的健康飲食營養寶典，隨時翻查，隨時上菜。   　　「健康之道就是對症下菜」，長年在電視上教大家做健康菜的國宴御廚雷議宗，終於出了他的第一本健康飲食書，把累積數十年的深厚廚藝，全數躍然紙上。整本書以台灣在地食材為本，搭配西方營養學和中醫藥食的知識，創新出一百道好吃、美味又營養的健康食療方。   　　這一道道對症健康菜然都是有所本的，什麼樣的食材、可以治療什麼病症？不同食材的搭配、可以撞擊出什麼樣的功效？因此特別請到中西醫營養學權威黃淑惠營養師，

抽絲剝繭，每一道菜裡用到哪些關鍵食材，具備什麼樣的營養功效，不同食物的搭配如何產生1+1大於2的協同作用，毫不藏私地分析給讀者，讓你吃美食的同時，也要長知識。   　　除了100道健康菜，書中有雷神主廚的人生故事，如何從國宴御廚華麗轉身為富有使命感的健康主廚；黃淑惠營養師則把畢生的營養學功力，用淺顯的文字告訴你食物的營養功效、怎麼烹調可以保留最多營養素、關於對症食療有哪些迷思，還有最特別的是精密分析「食物協同作用」，選擇彼此互補的食物就可達到營養加分、威力加成的功效。   　　本書將這100道對症健康菜針歸類為八大類，方便讀者隨時查找，照著吃，換回身心靈最佳的狀態： 　　1.血液循環(心臟、血

脂、血壓、血糖) 　　2.排毒代謝(肝臟、腎臟、肺臟、皮膚) 　　3.消化系統(消化症狀、食慾、便祕、腹瀉) 　　4.內分泌系統(荷爾蒙、肥胖、身高、生理期、女性調養、衰老) 　　5.關節骨骼(骨頭、關節、肌肉) 　　6.免疫系統(發炎、過敏、感冒、免疫力、癌症) 　　7.大腦保健(失眠、疲勞、壓力、注意力) 　　8.感官(眼、耳、鼻、口)   　　這是一本完美的食療事典。不管你是愛吃肉類，還是愛吃海鮮、魚類以及蔬食的人，你都能針對各種病症找到既美味又養生的天然料理，來照顧自己、也照顧家人的健康。   各界人士熱烈推薦，絕讚保證   　　于美人/ 名主持人 　　王明勇/ 自然法則創辦人 　　江

坤俊/ 敏盛醫院副院長 　　吳明珠/ 中醫醫學博士 　　狄志為/ 資深媒體人 　　洪素卿/ 醫藥記者 　　徐榛蔚/ 花蓮縣長 　　張鳳書/ 知名演員、主持人 　　陳韶薰/ 健康2.0 王牌製作人 　　陳潮宗/ 中醫博士 　　陳欣湄/ 家醫科醫師 　　鄒瑋倫/ 京華中醫總院長 　　鄭凱云/ 健康2.0 主持人

醫師諮詢平台進入發燒排行的影片

探討鄉村中高齡慢性病患者資訊科技化健康識能與科技接受度之相關性研究

為了解決醫師諮詢平台的問題，作者鄒季蓉 這樣論述：

背景：人口快速老化，慢性疾病與身體功能障礙的盛行率急遽上升，就醫及長照需求負擔繼而增加。延緩失能策略多元興起，疾病自我管理為健康促進重要之一環，隨著醫療科技技術與數位周邊的興盛推進，健康資訊科技化運用亦迅速蓬勃發展。然而，年長者及特定族群之資訊科技化健康識能與科技接受度，是發展健康照護數位系統時需考慮的。目的：本研究旨在探討鄉村中高齡慢性病患資訊科技化健康識能及科技接受度之相關性。研究方法：為橫斷式研究設計之描述性相關性研究，採立意取樣進行收案，對象為雲嘉地區45歲以上中高齡者，經醫師診斷為慢性疾病至某區域教學醫院門診就診者。採結構式訪談問卷進行資料蒐集，包含（1）人口學特性結構問卷；（2）

資訊科技健康照護系統接受度問卷；（3）中文版資訊科技化健康識能量表，來探討中高齡慢性病患資訊科技化健康識能與科技接受度（知覺有用性、知覺易用性、使用意圖）的相關因素分析。經研究倫理委員會審核通過後開始收案，收案時間為民國110年3月至6月。資料分析採描述性統計，與變異數分析、皮爾森積差相關與多元迴歸分析進行推論性統計。結果：有效收案樣本數為120人。資料分析發現相較於全國人口，收案的偏鄉長者的教育程度較低；45%未使用資訊科技健康照護系統；資訊科技化健康識能為中低程度，而科技接受度以「知覺有用性」構面得分最高，「知覺易用性」最低。鄉村地區中高齡慢性病患「性別」、「主要照顧者」、「教育程度」、「

生活費」、「視力狀況」、「擁有智慧型產品數」、「智慧型產品連網方式」及「年齡」等變項，分別與資訊科技化健康識能、和科技接受度具顯著相關（p

重訓傷害預防與修復全書：透過物理治療視角，認識肌肉骨骼功能障礙與疼痛、重建基礎肌力、提升運動表現

為了解決醫師諮詢平台的問題，作者AaronHorschig 這樣論述：

★美國國家級物理治療師／肌力與體能教練，傾畢生實務經驗和研究集大成！ ★6大常見傷害好發位置 X 80張全彩肌骨解剖圖 X 240招動作示範， 深入淺出講解傷害成因與根治方法，破除諸多復健和訓練迷思！ ★無論是物理治療師、復健科醫師、醫療保健人員、肌力與體能教練、運動員、舉重／健力／健美選手， 或是一般重訓愛好者，此書都有你需要的知識！ 　　作者亞倫．霍什格曾是奧運舉重運動員，深深了解疼痛和受傷帶來的痛苦和沮喪。在書中，他分享了自己在訓練運動員時，專門設計及解決傷痛的良方。透過簡單的測試和診斷，能發現自己疼痛的根源所在和問題，再協助建立個人化的康復計畫，並就每個過程提供詳盡描述

，讓熱愛運動的人最終能消除疼痛，健康地回到運動中。   　　本書提出的概念，可能會有違你對疼痛處理方式的認知，例如磁振造影中的「異常之處」不一定就是造成病人疼痛的根源；超音波對於感到疼痛或軟組織有傷害的病患僅有安慰劑效果；被動治療長期下來並沒有實質幫助；冰敷雖然有利於控制疼痛但不會加速痊癒過程等等。   　　本書每章內容都針對一個特定部位：肩膀、下背部、肘部、臀部、膝關節、踝關節，敘述各種疼痛的具體原因；也提供簡單的檢測方式，來評估自己的強項和弱點。只要發現疼痛的確切原因，就能立刻在訓練中應用建議的動作和策略來減輕疼痛，並替未來的運動表現打下扎實的基礎。   　　無論是遭遇瓶頸的世界級健力選手

，或是已經35歲但還是充滿熱情，想和朋友一起訓練的 CrossFit 運動員，本書將為所有熱愛運動的人們指出正確的方向，發揮出最高水準。   　　我們開始吧！   　　給熱愛運動的朋友 　　預防勝於治療，此書能幫助一般健身愛好者建立正確的訓練觀念，避免受傷。有症狀或是已經受傷的人則能及早發現問題、了解成因以及如何恢復功能、消除疼痛，同時做為尋求醫療協助的參考。   　　給積極訓練的運動員 　　運動員因長期暴露在高強度訓練之中以突破自身極限，長期下來累積大量身體損耗，如未仔細照顧保養，很可能造成嚴重傷害，並直到傷害發生時才真正意識到問題以及其嚴重性。此書能夠幫助你了解潛在問題和傷害成因，正確了解

肌骨構造功能與使用方式，最後透過簡單的測試和診斷，發現你疼痛的根源問題再建立個人化的康復計畫。   　　給相關專業人士們 　　結合最新科學研究發現和精美專業的肌骨解剖圖，對於醫療保健專業人員、肌力與體能教練都有所幫助。   本書特色 　　•    從成因 、預防 、診斷 、治療 、復健，全面通盤分析病症及問題，對症下藥。 　　•    詳細的人體肌骨構造說明、提供運動傷害的預防及診斷治療方法，適合於治療與復健期的運動。 　　•    介紹最新科學研究發現，輔以大量精緻、專業的肌骨解剖圖以及完整詳盡的動作示範，有助於觀念導正和提升知識。 名人推薦 　　【掛名推薦】 　　史考特  醫師／一

分鐘健身教室   　　李恆儒  臺灣運動傷害防護學會理事長                    　　吳肇基  醫師／臉書粉絲專頁「大夫訓練」編輯／骨科專科 　　邱個     SBD Taiwan／節目製作／導演／記者 　　陳彥志  醫師／光田醫院運動醫學科／悍草教育訓練總監      　　陳姿逸  啾c物理治療師                                             　　蔡孟婷  物理治療師／手護健康運動中心院長                                　　蔡維鴻  Just Well運動物理治療團隊執行長              　

　Hunter 物理治療師／THERAFIT動知物理治療所創辦人              　　（按姓名筆畫順序）   　　「非常喜歡書名的涵義，身為運動醫學科醫師，讓運動員能夠重回賽場上大概就是執業頭號的目標之一，如何能夠藉由各種不同的治療以及訓練達到這樣的成果則是我一直想要努力的。書中囊括了身體大關節的評估以及訓練方式。在腰椎的部分引用並延伸了大量McGill的精神以及實作，並在其他章節結合了關節活動度評估、肌力測試、以及實用的矯正訓練。這本書十分適合對訓練動作熟悉的一般人、專項學生運動員、剛入行的想要結合運動恢復訓練到工作中的防護員以及體適能教練。有些動作甚至是我們從業人員早已知道但卻很

少使用的，也非常推薦再次從這本書的整理中快速複習一次。」──光田運動醫學科／悍草訓練教育總監 陳彥志醫師 　　「現代運動訓練是科學與美學互相作用的成果展現，但當人們陷入運動傷害的疼痛迴圈之中，本書提供一個喘息平台讓我們得以站上並跟著書中指引去「看」到疼痛的可能原因、釐清疼痛迷思、感受觀察身體回饋，最後用科學的方式解除疼痛，再次盡情享受自己熱愛的運動訓練！」──手護健康運動中心院長 蔡孟婷物理治療師 　　「作者在書中提到許多常見的重訓疼痛的原因，並提供詳細的姿勢評估、動作分析與動作重建的方法。作者所介紹的觀念與介入，也與我臨床上的介入不謀而合。甚至作者也有探討到平常的訓練或日常動作是否也常出

現會產生疼痛的相似動作，讓讀者可以針對疼痛的問題思考到更多的面向，非常推薦給重訓愛好者與專業人士閱讀！」──THERAFIT動知物理治療所創辦人 Hunter物理治療師   　　【專文推薦】   　　王啟安  國立臺灣大學外文系講師   　　何立安  怪獸肌力及體能訓練中心總教練 　　阮彥鈞  明水物理治療所副院長 　　蔡奇儒  教官／醫適能特殊族群訓練創辦人 　　James  物理治療師／瞻恒物理治療創辦人 　　（節錄）（按姓名筆畫順序）   　　「本書可說是霍什格博士的集大成之作，他將多年來知識與經驗的結晶，以最深入淺出的方式呈現。除了圖文並茂、資訊清晰以外，本書的編排方式也讓人一目瞭然。

讀者只需要大致掃過目錄，就能先從自己最需要或最好奇的章節開始閱讀；當然也可以從頭開始，以讀小說的方式輕鬆閱讀，相信也能得到很多寶貴的知識。」──國立臺灣大學外文系講師 王啟安   　　「這本書內容豐富，並且呈現了許多關鍵性的知識和技術，對於無論運動員、教練、醫療從業人員，或是任何想要藉由肌力訓練改善身體狀況的人，這都是一本不可多得的好書。」──怪獸肌力及體能訓練中心總教練 何立安   　　「本書如同一本重量訓練傷害的百科全書，內容深入淺出，並且搭配精美的示範照片，閱讀時不必擔心專業知識過於晦澀，十分推薦給重量訓練愛好者、肌力與體能教練、競技專項教練、或臨床醫療人員等，希望大家都能安全的執行重量

訓練，減少運動傷害的發生，也能追求更高的運動表現。」──明水物理治療所副院長 阮彥鈞   　　「無論你是為了健美（肌肥大）、健力（最大肌力），或是單純為了健康及體適能而練，我認為此書是所有健身愛好者都應該珍藏的一本自我保健全書。作者亞倫是國際知名物理治療師、運動員以及肌力體能教練，我們真的很幸運能夠有這本書，讓所有人能夠更長久健康的練下去！」──醫適能特殊族群訓練創辦人 蔡奇儒教官 　　「如果你是剛踏入健身舉重領域的愛好者，閱讀此書必定會更了解身體的奧妙。如果你是醫療保健相關從業人員，此書會幫助你找到對傷害疼痛的答案，協助你更精準快速的做出決定、解決疼痛的問題。此書蘊藏豐富的運動傷害知識，對

這方面有興趣的朋友，馬上翻開第一章吧！」──瞻恒物理治療創辦人James物理治療師 　　【國際推薦】   　　「這是一本不可多得的好書，呈現了扎實的內容和典範轉移。亞倫博士將對於解決複雜的疼痛與運動功能障礙的熱情與成功經驗分享給大家。」──凱利．史塔雷（Kelly Starrett），《靈活如豹》作者   　　「亞倫博士淵博的知識基礎和對於人體的扎實了解，大大地幫助，提升我的表現。從幫助我保持健康到進階技巧和訓練祕訣，他是任何運動員夢寐以求的資源幫助。」──布萊恩．薩姆納（Blaine Sumner），世界健力冠軍   　　「亞倫博士有著強烈的熱忱幫助任何人發展出最大的潛能。他的內容簡單易懂

和應用。身為一位運動員、教練和專業人士，我個人受惠於亞倫博士的作品。我堅信你也會！」──查德．范恩（Chad Vaughn），兩屆奧運舉重運動員和奧運舉重教練   　　「經過四屆世界大力士比賽並於2019年得到冠軍，我的身體不堪負荷了。亞倫幫助我找到肌肉上的問題及失衡的因素，並建立一套動作幫助我恢復健康進而提升力量表現。亞倫的幫助遠遠超過其他我試過的任何方法，我由衷感激他。」──馬丁．里西斯（Martins Licis），世界大力士冠軍 　　【審訂】   　　瞻恒物理治療團隊 　　結合物理治療及運動訓練，以迎合每位病人不同的需求，透過運動讓你遠離疼痛，做你所愛的事情。

運用數據分析與人工智能建構壽險業務員舞弊預測機制-NS壽險個案研究

為了解決醫師諮詢平台的問題，作者黃勝勇 這樣論述：

因應目前壽險業務員挪用保費舞弊之事件，雖然案件量不高，但舞弊樣態及手法不斷演化而多變，很難在業務員出現異常行為當下進行有效阻擋，倘未能提前預警，雖是單一挪用保費舞弊個案仍可能帶來財務的損失及對公司商譽的傷害，兩者之間的平衡需要不斷動態修正，因此提前進行防範勢在必行。本研究採用決策樹、隨機森林演算法、支持向量機等計量方法，將個案公司現有保戶及業務員之行為資料，運用數據分析與人工智能，建置即時分析挪用保費類型與模式，並進行挪用保費的偵測及監控分析，提升各項防制行動的周密度及運作效率，阻斷風險擴大及達到嚇阻之效果。本研究結果發現，三種機器學習模型間之共同影響因子為「保戶墊繳比率(近一年)」及「保戶

借款比率(近一年)」，此兩個因子在業務員挪用保費預測機制中具有關鍵的影響，另還有「五年內法扣紀錄」、「年資」、「合約層級」、「保戶墊繳比率(歷年)」、「保戶借款比率(近三年)」、「保戶墊繳比率(近三年)」及「業務員個人保單墊繳比率(歷年)」等因子分別於三種機器學習模型中亦具有其重要性。三種機器學習模型方法，以支持向量機模型達到最佳的分類效果，其次則為隨機森林，決策樹則在三種模型方法中表現較不顯著。