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利用台北市相關資料建立緊急救護決策模式及預後預測模型

為了解決黃金存摺算法的問題，作者饒孝先 這樣論述：

到院前緊急救護(EMS)是人們面對事故時的第一道防線。其目的是為了確保病人在到達醫院前的適當治療和運輸。EMS的職責包括現場處理，運輸過程中的病人護理， 以及在進入指定設施之前的急救。正因為如此， 如何在最短的時間內將病人送往最合適的醫院也是其中一個重要的問題。緊急醫療救護法規定救護技術員(EMT)應將病人從事故地點運送到附近的適當醫療機構。然而，”就近且適當為”的標準並不十分明確。到目前為止，EMT往往是遵照家屬指定，或送往最近，或是大規模的醫院。有時，家屬對交通狀況或醫院設施的不正確判斷，如床位數或支援病人的能力，將導致緊急救援黃金小時的延誤，EMS品質下降。本研究的目的是讓EMT人員透

過匹配病人和醫院的屬性來決定一個最合適的醫院。患者的屬性包括檢傷分類、嚴重程度和生命徵象。醫院的屬性包括在勤醫師數量、特定設備數量、床位數、是否為急救責任醫院等，本研究將利用這些屬性構建演算法， 並計算出最合適的醫院。本研究首先運用文獻蒐集法找出可能的決策因素， 並與專家討論， 讓他們描述急診醫療服務的問題，也請他們審視這些因素是否適當，或建議其他可能的決策因素，在第二階段， 本研究使用問卷調查， 以瞭解EMT人員對於每個決策參數的態度，並根據調查結果的問卷調查的結果取出同意程度較高的，並依內容加以分類，以確認問題架構，之後召開專家會議進行審視，並運用層級分析法(AHP)，要求專家對各因素的重

要性進行比較，並據此生成決策模型。在第三階段，我們利用重要性-績效分析(IPA)來瞭解EMT的想法與實際實施之間的差距，也將歷史救護資料與健保資料庫結合，分析EMT的送醫行為特徵，並分析人的預後，找出各因素的重要性。本研究發現EMT認為他們會考慮將急救病人送往他們負責地區的醫院，這一因素在我們的公式中權重最高，其次是嚴重程度(檢傷分類)和是否為責任醫院，是否壅塞以及醫院的緊急救護能力分級。同時，根據歷史救護資料分析的結果，本研究發現約50%的急診病人被送往醫學中心，大多數病人可以在5分鐘內到達醫院，但我們也發現，送往醫學中心和地區醫院的病人的預後沒有顯著差異，我們也發現病人的年齡，交通時間和緊

急呼叫的原因對預後有很大影響。根據上述結果，本研究認為EMT需要一個由多種因素組成的最合適的醫院， 本研究認為這些因素可以包含病患的年齡、求救原因以及醫院的距離和醫院的急救能量做出適當的決定。本研究也認為個人健康記錄在EMT作決定時能夠提供一些資訊做參考，如年齡、性別、就診記錄和診斷、食品/藥物過敏記錄都可以説明急診急救人員更明確的病情和作出好的決定，2015年以來，臺灣已經實施健康存摺，如果可以將其使用在急診醫療服務，相信可以提高EMS的整體品質。

蒙地卡羅樹搜尋應用於黃金市場的交易決策

為了解決黃金存摺算法的問題，作者吳宇生 這樣論述：

黃金在許多用途上具有一定的重要地位，由於國際上諸多的不確定因素影響著黃金的交易價格，投資者想要在多變的投資環境下獲利是一件不容易的事。自從金融風暴發生以來，投資風險管理的意識抬頭，投資者不再單純專注於高收益的投資，並在投資資金的控管上變得更加謹慎。因此本研究中將提出蒙地卡羅樹搜尋演算法應用於黃金市場的交易決策架構，並利用簡單的技術分析方法減少過度交易的問題。由實驗結果表示在拉長交易期限後，本研究架構將有助於減少投資失利的情形。並在最後進行相關討論，提出相關可能的改善方法。