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國立中正大學 資訊管理系研究所 胡雅涵、李珮如所指導 宋昇峯的 以監督式機器學習探討電子病歷中非結構化資料對早期預測中風後功能復原後果之價值 （2021），提出saver 4 195/50r16關鍵因素是什麼，來自於急性缺血性中風、電子病歷、功能復原後果、機器學習、敘述式臨床紀錄、自然語言處理、風險模型、預測。
而第二篇論文長庚大學 職能治療學系 何孟洋所指導 吳旻潔的 頸動脈狹窄對中老年人功能連接和認知能力的影響 （2021），提出因為有 頸動脈狹窄、認知功能、功能連接、認知儲備、血運重建術的重點而找出了 saver 4 195/50r16的解答。
以監督式機器學習探討電子病歷中非結構化資料對早期預測中風後功能復原後果之價值
為了解決saver 4 195/50r16 的問題，作者宋昇峯 這樣論述：
中風是導致成人殘障的重要原因，中風功能復原後果的精準預測，能協助病人及家屬及早準備後續照顧事宜，衛生政策制定者也能依此預測結果適切規劃人力與資源，以投入中風病人的急性後期與中長期照護。目前的中風功能復原後果預測模型皆是以結構化資料建立，甚至最新使用數據驅動方式發展的機器學習預測模型依然是以結構化資料為主。相對的，照顧病人所製作的大量敘述式病歷文字紀錄，即非結構化資料，反而甚少被使用。因此，本研究的目的，即是使用監督式機器學習來探討非結構化臨床文字紀錄於急性缺血性中風後之初期預測功能復原後果之應用價值。在6176位2007年10月至2019年12月間因急性缺血性中風住院之病人中，共3847位病
人符合本研究之收案/排除條件。我們使用自然語言處理，萃取出住院初期之醫師紀錄及放射報告中之臨床文字紀錄，並且實驗了不同文字模型與機器學習演算法之組合，來建構中風功能復原後果的預測模型。實驗發現使用醫師紀錄時，操作特徵曲線下面積為0.782至0.805，而使用放射報告時，曲線下面積為0.718至0.730。使用醫師紀錄時，最好的組合為詞頻-倒文件頻加上羅吉斯迴歸，而使用放射報告時，最好之組合為基于轉換器的雙向編碼器表示技術加上支持向量機。這些基於純文字的機器學習預測模型並無法勝過傳統的風險模型，這些傳統模型的曲線下面積為0.811至0.841。然而，不管是以曲線下面積、重分類淨改善指標、或整合式
區辨改善指標來評估，臨床文字紀錄中的資訊的確可以增強傳統風險模型的預測效能。本研究之結論為，電子病歷中的非結構化文字經過自然語言處理後，不僅可以成為另類預測中風功能復原後果的工具，更可以增強傳統風險模型的預測效能。透過演算法來自動擷取並整合分析結構化與非結構化資料，將能提供醫師更好的決策支援。
頸動脈狹窄對中老年人功能連接和認知能力的影響
為了解決saver 4 195/50r16 的問題，作者吳旻潔 這樣論述：
Table of ContentsChinese Abstract iEnglish Abstrac iiiTable of Contents vList of Figures viiList of Tables viiiChapter 1. Introduction 11.1. Carotid Artery Stenosis and Treatment 31.2. Effects of Carotid Stenosis on Cognition 51.3. Resting-State Functional Connectivity 81.4. Cognitive Reserve 12
1.5. Aims 15Chapter 2. Methods 192.1. Participants 192.2. Neuropsychological Assessment 222.3. Image Acquisition and Analysis 262.4. Procedures 302.5. Statistical Analyses 30Chapter 3. Results 363.1. Baseline Analysis 363.2. Follow-up Analysis 58Chapter 4. Discussion 664.1. Effects of Carotid Art
ery Stenosis 684.2. Mediation and Moderated Mediation Analyses 694.3. Effects of Reperfusion on Cognition and Functional Connectivity 774.4. Limitation 81Chapter 5. Conclusion 82References 85 List of FiguresFigure 1 Conceptual Model of Mediation and Moderated Mediation Analysis 18Figure 2 F
lowchart for Group Allocation Procedure 21Figure 3 Comparison of Baseline Functional Connectivity Among the Groups 42Figure 4 Mediation Models of Specific Cognitive Domains 47Figure 5 Moderated Mediation Models of Specific Cognitive Domains 51Figure 6 Conditional Direct Effects of ICS on Specific
Cognitive Domains 54Figure 7 Posttreatment Changes in the Seed-Based Functional Connectivity 61Figure 8 Pre- and Posttreatment Functional Connectivity in Revascularization Group 62 List of TablesTable 1 Seed Regions of Interest for Functional Connectivity Analysis 29Table 2 Cognitive Measures
Corresponding to Specific Cognitive Domains 32Table 3 Baseline Demographic and Clinical Characteristics for All Participants 37Table 4 Baseline Mean Raw Cognitive Test Scores for All Participants 39Table 5 Baseline Mean Composite T Scores of Specific Cognitive Domains for All Participants 40Table 6
Brain Regions With Functional Network Differences Between Groups 43Table 7 Correlation Coefficients Between Variables in Moderated Mediation Analyses 45Table 8 Total Effects and Indirect Effects of Group on Cognitive Domains Through Functional Networks 49Table 9 Conditional Indirect Effects of ICS
Through Functional Networks on Cognitive Domains 56Table 10 Residual Changes Scores for Clinical Participants 59Table 11 Brain Regions With Significant Posttreatment Changes in Revascularization Group 63Table 12 Correlation Coefficients Between the Residual Change Scores of Cognition and Connecti
vity Change After Revascularization 65