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結合FCA及CBR建構實證醫學混合知識本體應用於糖尿病人手術臨床決策支持系統

為了解決create table as sele的問題，作者鮑卓璨 這樣論述：

糖尿病會造成生活品質降低、多器官的併發症、和提早死亡，以及健康照護費用的增加。它是一個持續增加的重要健康問題，台灣地區超過一百萬的成人受到影響。由於糖尿病人接受手術的人數增加和糖尿病的相關併發症的風險升高，適當的手術評估和處置是非常重要的。實證醫學是一門近年來盛行的醫學方法論。為使民眾有更好之醫療品質，國內外醫學專家學者致力於實證醫學的推動。由於知識管理的理念逐漸受到重視，本計畫乃提出利用本體論正規化概念(Formal Concept Analysis, FCA)分析建構CBR（Case-Based Reasoning）來支援實證醫學之知識工程方法論。希望藉由本計畫解析過去相似問題的解答來解

決目前所面臨到的新問題，以期達到知識分享再利用之最終目的。本研究進行的方式為，提出建構合適的醫學領域知識本體論的模式，將其應用在手術病人糖尿病處理實證醫學上。一方面提出手術病人糖尿病處理醫學領域知識本體論的整體架構，同時以糖尿病手術病人個案病歷檔案當基礎作為本計畫的知識範疇。從2008年3月至2010年11月共有307位糖尿病人於台中醫院接受手術治療，同時有402份的出院病歷儲存於案例資料庫。他們成功的治療經驗將被用來提升領域知識本體論的完整性。結合知識本體論(Ontology)及人工智慧技術等知識管理概念為基礎，以結構化、明確化有效的擷取臨床個案知識。達到糖尿病專家專業知識的分享和再利用，進

而提升糖尿病手術病人的照護品質。本研究使用史丹佛大學發展的Prot&;eacute;g&;eacute;來建構本體論及知識庫。運用FCA(Formal Concept Analysis)方法論來分析資料以產生臨床醫學的概念全文和概念圖。遵循Kuziemsky改良的四步驟來建立手術病人糖尿病處理醫學臨床本體論領域知識庫。以JENA規則語法來描述手術病人糖尿病處理的相關法則，然後透過JENA推論引擎來進行推論，提供臨床醫師手術病人血糖控制的建議。根據上述的方法，我們建立一個臨床決策支援系統。包含一個手術病人糖尿病處理的知識本體，內有31個類、13個屬性；一個JENA推論引擎，含38條推論規則；一個

模糊推論引擎，含27條模糊規則；以及一個友善的使用者介面。透過使用者介面輸入個案病人的資料，JENA推論引擎可以做出符合臨床路徑的決策建議。經由臨床醫療工作人員（3位糖尿病專家、3位主治醫師、3位住院醫師和3位專科護理師）的評估，知識本體的正確性和系統的有用性被確定，但是在滿意度和持續使用上，仍有改善的空間。因此，透過本研究，我們可以瞭解如何建構知識本體，同時與臨床決策支援系統做結合，用來協助臨床醫療工作人員。

影響採購決標方式異質性因子之探討研究

為了解決create table as sele的問題，作者劉珍宏 這樣論述：

本研究藉由軍事財物、勞務採購的個案，探討影響採購決標方式之異質性因子，就財物或勞務個案中之技術、品質、功能、效益、特性或商業條款等項目異質因子關連程度探討分析。研究採用文獻探討及以評估準則量化分析法－層級分析法(AHP)進行，針對在軍中從事採購工作的軍職人員，就專業領域、實務經驗及工作認知等，進行專家意見徵詢設計調查問卷，並依結果分析求得各因子的權重優先順序，提出適宜決標方式。本研究獲致以下結論：1.經評估項目組成因子中，順序為「效益」、「特性與商業條款」、「品質」、「技術」時，決標方式宜採最低標。2.經評估項目組成因子中，順序為「技術」、「品質」、「效益」及「特性與商業條款」時，宜採採最有

利標評選方式選擇優勝廠商。3.在異質項目組成因子中，其中規格技術複雜程度、產品品質、技術及履差異程度等所佔權重低時，決標方式宜採最低標。4.在異質項目組成因子中，所有評估準則之整體權重順序如表4-14，依此異質性因子權重順序之評估準則，宜採的最有利標決標方式辦理。5.經由「分析層級程序法」 (AHP)以比較的方式來分析，對於四項要素的權數比重，得知實務上異質性強弱、大小所著重的因素為何，以提供計畫需求單位及採購人員決定採取適當之決標方式。6.依據問卷結果，針對兩個模組，探討結果顯示，需求之異質性會是影響決標之重要因子。