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歷年稿件內容

*類別：	F組-其他
* 姓名：	徐文通
投稿種類：	壁報
*中文投稿標題：	臨床檢驗數據在肝炎患者罹患糖尿病的預測研究
*中文作者姓名列：	徐文通1、楊登和1、2、陳立民2
*中文服務單位：	國軍台中總醫院檢驗科1，內科部2
*英文投稿標題：	Prediction of Diabetes Using Clinical Data of Hepatitis Patients
*英文作者姓名列：	Hsu Wen-Tung 1; Yang Deng-Ho 1、2 and Chen Li-Mien 2
*英文服務單位：	Division of Laboratory 1, Department of Medicine 2, Taichung Armed Force General Hospital
* 投稿摘要：	身處資訊年代，實驗室非結構化資料迅速爆增；但大數據衍生的結果與價值卻未能受到醫療人員充分利用。類神經網路（Neural network）是仿神經元的平行計算系統，是一種建構非線性複雜模型的工具。模型結果產出時具有很好的預測能力，透過大數據的學習與訓練，能夠早期發現病患的異狀，偵測出罹病機率，讓病患儘速接受治療。肝臟是諸多糖代謝激素作用的標靶器官，病變發生時極易造成糖代謝障礙，透過類神經結構的實驗分析，確實能在肝炎患者罹患糖尿病時達到高度的鑑別功效。本實驗嘗試以「類神經網路」建立一個低成本、迅速有效的肝炎性糖尿病鑑別模式。研究以240位糖尿病患者、51位肝炎患者及77位無肝炎或糖尿病患者之臨床檢驗數據，經 t test 比較後整理出與糖尿病相關的28項檢驗項目，透過類神經網路運算系統，進行肝炎患者是否罹患糖尿病之判別。從200筆訓練資料發現，訓練結果所得的成功率達到99.5%，測試所得的平均成功率則高達98.9%。醫療人員若能妥善運用類神經網路，必可在諸多領域上得到實質的助益，甚至提高醫療資源的運用價值與效能。
*關鍵字1 ：	類神經網路
*關鍵字2 ：	肝炎性糖尿病
*關鍵字3 ：	無
*關鍵字4 ：	無
*關鍵字5 ：	無
* 服務機關：
* 第一作者：	徐文通
* 身分字號：	*****46482
其他投稿作者：	楊登和
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上傳稿件檔：
審查委員意見：	不OK
審查委員意見：	ok
主任委員意見：	不同意