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國立陽明大學 生物醫學資訊研究所 劉德明所指導 黃威智的 應用類神經網路預測醫院之院內心跳停止-以台北某醫學中心為例 （2016），提出Python 學習手冊 第 4 版 PD關鍵因素是什麼，來自於院內心跳停止、病人安全、護理措施紀錄、費雪精確檢定、倒傳遞式類神經網路。
應用類神經網路預測醫院之院內心跳停止-以台北某醫學中心為例
為了解決Python 學習手冊 第 4 版 PD 的問題，作者黃威智 這樣論述：
目的: 院內心跳停止(IHCA)事件的發生是一項重要且具高風險性的病人安全維護問題以及醫療照護重要的品質指標。本研究分析IHCA事件發生前不同時間距所涵蓋的護理措施紀錄資料和臨床警示評估與IHCA事件發生的關聯性，並配合驗證與評估完成IHCA事件預測模式的建置。材料與方法:使用MS SQL執行五階段分類配對將台北某醫學中心於2014年7月1日至2016年6月30日間20~99歲的成年入院病人分為病例組與控制組，並以R Studio執行T檢定評估病例組樣本與控制組樣本的年齡分布差異。各變項與IHCA事件發生的關聯性探討以及重要變項的挑選，則是運用費氏精確檢定並整合專家經驗。使用R語言執行五折交
叉驗證法學習並訓練倒傳遞式類神經網路，配合上ROC曲線、誤差矩陣以及曲線下面積評估且驗證IHCA事件預測模式的績效與鑑別力。結果:五階段分類配對之結果病例組為72位、控制組為288位病人個案。整合費雪精確檢定與專家經驗的結果，在時間距上發現事件發生前48小時較能有效分析出關聯性，年齡是否屬於老年人族群、是否執行監測及記錄中心靜脈壓變化、是否執行監測末梢血氧飽和濃度、是否執行監測神經功能變化，等四項重要變項與IHCA事件的發生具有統計性顯著的關聯(P