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"精準照護"
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人工智慧模型於護理研究的應用
近年人工智慧之快速發展提升了醫療服務之效率、疾病預測之精準度和健康照護產業之創新力。其中機器學習更是各領域發展重點，儘管在護理研究與臨床照護中使用較少，但隨著技術進步，有望在未來更廣泛之護理研究與臨床照護的場域中得到應用。本文針對機器學習於護理研究與照護之運用進行討論，首先介紹機器學習之種類與分類方式，在針對常見之神經元類機器學習模型進行分析，包含循環神經網絡、變壓器與自然語言處理。此外更針對機器學習之原則步驟與傳統統計方法之異同進行討論，反思機器學習模型品質監測策略與使用機器學習之可能限制與挑戰，最後呼籲藉由跨域交流以分享不同專業（資訊與護理）基礎知識，分析不同分析模組之優劣，時刻檢視研究過程與反思方法學之限制，才能最大限度地發揮人工智慧技術的潛力，推動護理研究的創新與進步。
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高齡精準健康照護－Geri-FORCE個管系統
高齡者健康問題常是多重共病與老年病症候群交錯，且併有心理社會層面等問題，過去以單一疾病為主的醫療照護模式，恐難適當處理高齡者健康問題。因此，本文從個案管理架構（評估、計畫、執行、協調及評值與互動）出發，結合老年周全性評估、跨專業團隊整合及連續性照護的服務輸送，討論以高齡者為中心的照護模式。為建立高齡精準健康照護系統，台灣高齡照護暨教育協會在國民健康署的計畫下，發展出台灣高齡照護成效及增能模式（geriatrics formulated by outcome related care ＆ empowerment, Geri-FORCE模式），期能將高齡個案管理機制結合Geri-FORCE模式，發展資訊化高齡照護個管系統，能更有效率為高齡者找出主要健康問題，並量身制訂精準且個別化的連續性整合照護計畫，以提升高齡照護品質，預防及延緩衰弱或失能，進而減輕醫療與長期照護成本支出。
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