健保卡綁定的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

醫療物聯網開發與應用

為了解決健保卡綁定的問題，作者吳承翰 這樣論述：

背景隨著科技的進步，全球邁向老年化社會，慢性病人口也逐漸上升，醫病比逐漸失衡，醫療支出預計將以每年 5.4% 的速度成長，醫療產業從治療轉為預防及健康管理，而醫療物聯網的設備能及時監測患者的健康狀態，並提高診斷治療的速度與精準度，但尚未受到大多數醫療院所接受；心血管疾病也是健康管理中會面臨的挑戰，心電圖是心血管疾病的判定標準之一，但在偏鄉地區可能連心電圖設備都沒有，需要到城市才有辦法做檢查，但檢查往往僅有一天，卻不一定在那一次的檢查中就能得到結果，長時間的配戴才能有效地發現問題，但長時間的心電圖判讀成本高且耗費人力；綜合以上，本研究分為兩個部份：第一部分為個人健康管理系統，除記錄個人生理參數

外，並且應用於職場健康管理及門診報到系統；第二部份為基於人工智慧的遠距心電圖。材料與方法利用實驗室過去建立的神農 (XenonIIF) 及神農藍牙 (XBT40A) 傳輸模組作為本研究的開發核心，低耗電、資料傳輸零缺損達成高效率的醫療物聯網系統。第一部分：使用傳輸模組透過通用非同步收發器 (Universal Synchronous Asynchronous Receiver Transmitter, UART) 介面與市售生理量測設備介接，將生理參數傳輸至手機、電腦或是上傳載具，與量測者身份綁定後，再依特定應用程式介面 (Application Programming Interface,

API) 傳至衛福部健康存摺、雲端伺服器、醫學資訊系統或護理資訊系統。第二部分：使用XBT40A作為主控元件搭配心電類比前端接收心電圖，並透過藍牙將心電圖傳輸至手機，再由手機將心電圖傳輸至雲端伺服器，並透過一維卷積神經網路分類判定是否為心律不整，接收到心律不整事件時透過通訊軟體即時告警，並作心電圖形態學分析。結果第一部分：與多項市售生理量測設備介接，如：身高體重計、血壓計、視力檢查儀、血糖計等等，並串接多項身份辨識功能，如：健保卡、悠遊卡、條碼。配合使用單位開發出不同應用程式，已應用於醫院、診所、衛生局及研究單位，單日資料量測筆數超過千筆。第二部分：藍牙心電圖儀、遠距心電圖系統架構及心律不整模

型設計完成，心律不整模型準確率可達95%，並應用於醫院的偏鄉醫療站。結論醫療物聯網可降低醫護人員的負擔，並且增加量測者的資料的可用性，在臨床上配合不同流程後量測生理參數的行為可以增加不同的價值。本研究開發之系統可應用於醫療資源相對匱乏的地區，將資料無缺損的回傳至雲端伺服器，經過使用者同意可提供給醫學中心醫師做判斷，減少醫療的城鄉差距，並達成醫療平等的願景。