學位論文
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Item 基於主訴語料庫進行急診病患住院預測之研究(2020) 曹榮校; Tsao, Jung-Hsiao主訴(chief complaint, CC)為描述病患到緊急醫療部門之短文並為病情研判的重要依據，也成為醫令指示的核心內容之一。本研究以北部大型醫院提供之六個年度，共計824,614筆的急診主訴資料，藉由文字處理與文件探勘處理技術以建立五等級檢傷級數(triage)下的語料庫(corpus)；研究主要目的為探勘鑑別力強的主訴關鍵字並透過不同triage之語料庫在病患入院進行檢傷判定時即預測住院之可能性，以協助醫院可即早備床。故，本研究涵蓋主訴關鍵字萃取、關鍵字住院預測檢定與主訴語料庫建立。本研究初步結果可觀察到各年度間相同檢傷級數的關鍵字相似度高，表示資料中的主訴用語在各年度及各檢傷級數間有相當的穩定度，故主訴關鍵字應為預測住院之重要屬性，本研究並將基於TFIDF篩選之住院關鍵字進行卡方檢定，建立120個語料庫關鍵字及計算相關係數建立107個與資訊熵37個語料庫關鍵字以提供後續住院預測研究之依據。研究發現使用TFIDF與 採用資訊熵(Entropy)能以較少比例的主訴關鍵字得到較能兼顧住院與非住院的預測，其中又以檢傷級數一的表現最好。研究顯示主訴為進行症狀監測、住院預測等研究之重要資料，以便調配其醫療資源的運用，初步研究結果可提供未來相關醫療臨床決策研究參考。