健保局病歷的問題，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

醫護健保與長照法規(修訂二版)

為了解決健保局病歷的問題，作者吳秀玲 這樣論述：

　　本書以根植法治觀念為先，回顧法律ABC基本概念，針對醫事人員的專業法規、醫療與護理機構的法規範、健保體制與困境、長照法律問題、傳染病和愛滋防治、器官移植、安寧緩和醫療議題等，加以介紹分析。第2版新增禍害全球的新型冠狀病毒(COVID-19)疫情防治、紓困振興特別條例、2022年醫療爭議新法、健保資料庫供學術研究憲法法庭判決等，增修幅度逾二分之一。 　　全書分十章：總論、醫療法與行政管制、醫師法與醫學倫理、護理人員法與專科護理師、醫療事故預防及爭議處理法與醫療訴訟、全民健康保險法與健保財務平衡策略、長期照顧服務法與日本介護保險制度之借鏡、傳染病防治法與人類免疫缺乏病毒傳

染防治、人體器官移植條例與安寧緩和醫療條例，最後探討病人自主權利法和安樂死合法化。本書側重於前開醫護健保長照管制法規、實務運作之論述，並檢討現行法規之缺失、法執行偏差，提出修法建議，以維民眾醫療權益。

健保局病歷進入發燒排行的影片

以科技接受模式探討藥局從業人員對COVID-19 公費疫苗預約平台使用意願之研究

為了解決健保局病歷的問題，作者謝志烽 這樣論述：

本研究以科技接受模式探討藥局從業人員對COVID-19公費疫苗預約平台使用意願之研究，研究分析上透過SPSS 20.0及AMOS 20.0的統計軟體來檢驗本研究所提出的假設。在研究方法上採用立意抽樣法，並對243位藥局從業人員為本研究問卷受試對象進行問卷調查，在分析上以描述性分析、單因子變異數分析、獨立樣本t檢定及結構方程模式分析等進行。研究結果發現：在不同性別、年齡、教育程度、居住地及平均月收入對COVID-19 公費疫苗預約平台使用意願存在顯著差異；本研究知覺有用性對使用態度有顯著影響；本研究知覺易用性對使用態度有顯著影響；本研究使用態度對使用意願有顯著影響。期透過本研究結果供未來相關醫

療平台建立之使用上參考依據。

醫病大和解：協助醫師、護理師、藥師、社工師、醫檢師、醫院行政、病人和家屬一起學習同理關懷與自我保護之教育手冊(三版)

為了解決健保局病歷的問題，作者李詩應,陳永綺暨團隊 這樣論述：

　　◆重建醫病和諧‧100%同理溝通 　　在台灣，平均每天有一名醫師被告 　　醫療糾紛每三年增加一倍 　　西醫執業生涯中遇到醫糾的機率甚至高達44%！ 　　究竟是病人多「奧客」？還是「傲醫」難溝通？ 　　面對剪不斷、理還亂的醫糾暴力與官司 　　台灣醫療促進溝通、衝突管理專家李詩應、陳永綺暨團隊聯手編纂 　　國內第一本以全案例解析醫療糾紛、尋求根本解決之道的專書 　　蒐錄全球知名案件，客觀剖析事發、處理、結果之真實面目 　　為醫療環境找出一條安心、安全的路 　　本書匯集心理學大師、爭議調解專家、法學談判權威專業與受難家屬經驗法則 　　終結誤解和暴力！一起走出醫療糾紛的迷宮、重建醫病信賴關

係 　　‧20種你一定要知道的人性   　　‧12堂必修溝通關懷認知技巧 　　‧45件醫療爭議案例調解訴訟分析 　　◆讓「溝通」改變「對立」‧以「關懷」取代「官司」 　　除了醫治疾病，醫病之間的「關係」更需要被療癒 　　當醫療糾紛發生時，要做的是冷靜、同理、思考、溝通 　　從關懷思維出發的溝通，才能創造醫病和諧 　　‧ 為什麼病人家屬會發飆？   　　‧ 這件事是「誤解」還是「誤診」？ 　　‧ 怎麼表達遺憾（抱歉）、何時說及如何道歉才是合宜？ 　　‧ 家屬真正想要的是什麼？ 　　‧ 如何做到有效的溝通？ 　　‧ 如何恢復醫病信賴，達成共識？ 　　‧ 病人是無助的「人球」還是「奧客」？ 　

　‧ 真正「來鬧事的人」如何處理？ 　　‧ 委由律師處理訴訟比較好嗎？ 　　以訴訟解決醫病衝突，絕非最理想的方式 　　和平解決醫療紛爭，醫病才能協力對抗病魔 　　◆醫護有解 ! 病患有靠 !    　　本書以實案教學，提供各類醫糾調解模式 　　讓每一場爭議都能找到最佳解決方案！ 　　協助醫師、護理師、藥師、社工師、醫檢師、醫院行政、病人和家屬 　　一起學習同理關懷與自我保護 　　‧醫病關係邁向和諧 3 步驟分析   　　1. 傾聽.同理.關懷 　　2. 溝通.說明.對應 　　3. 共識.執行.追蹤 　　‧爭議解決 4 大策略解說 　　1. 溝通防範 　　2. 私下和解 　　3. 法律訴

訟 　　4. 替代調解ADR 　　‧醫療爭議調解模式 6 類型探討 　　1.【意外風險】腦動脈瘤手術失敗、車禍開顱成植物人、物理治療意外傷害 　　2.【醫療疏失】低估車禍傷害、給錯藥方、打錯點滴、乳癌誤診、麻醉失誤、誤關警告器… 　　3.【溝通不足】不准假硬要外出、覺得被耍的病人、醫檢觸碰私密部位 　　4.【情緒效應】天邊孝子症候群、愛妻大腸癌逝、喪子痛求賠償、醫師受創憂鬱… 　　5.【突發暴力】醉漢暴砸護理師、吸毒女動手毆打、失智老人攻擊… 　　6.【灰色爭議】女童心臟術後出血、孕婦死胎事件、性騷擾疑案、醫師控告醫師 　　… 　　‧醫病關係6大警報與因應 　　1.    預防→提前準備，

以應萬變 　　醫療前清楚說明措施與風險，但醫方仍應積極預防和因應病方因認知落差和人本情緒，若無法接受最後發生之不幸醫療結果，可能會有怨懟、求償、控訴之行為。 　　2.    除雷→提高敏度，佈署支援 　　醫療過程中要覺察病方的想法和歧異點，隨時說明溝通，減少爭議。另對於危險人物就醫要有高度警覺，必要時以警力支援，如醉漢、失智、吸毒、精神異常者。 　　3.    降溫→傾聽宣洩，情緒引導 　　爭議初期未處理妥善，包括醫療疏失、溝通不足、態度不佳、認知落差等都會造成病患和家屬憤怒不滿，應善用傾聽、同理、關懷、溝通、道歉和情緒輔導等技巧。 　　4.    分析→同理對方，掌握關鍵 　　急著下定

論或想草草結案，未能真正分析了解病方的關切點和需求，會被認為欠缺誠意，想推託責任，造成敵意和對立產生，後續更難以達成共識。 　　5.    填補→誠懇認錯，合理賠償 　　因為醫療疏失或溝通關懷不足，未能給予病方應有的照護和權益，甚至造成病方的傷害，應誠懇認錯、道歉、溝通及研議補償方案；但也要避免病方予取予求。 　　6.    復原→感謝抱怨，修復和諧 　　態度和說話口氣，在忙碌工作中是最容易疏忽的細節，往往會造成醫病之間看不到的裂痕， 　　當病患提出抱怨時要立即警覺和改正，趁問題還小儘早彌補即將破裂的關係，當雙方關係不幸嚴重破裂時，修復彼此的關係。 名人推薦 　　【五大影響力人物 撰文

推薦】（按姓氏筆劃排序） 　　和田仁孝／日本早稻田大學法學研究所教授 　　王明鉅／台大醫學院麻醉科教授、前台大醫院副院長 　　林宏榮／奇美醫院首席醫療副院長、前醫策會執行長 　　陳明賢／國立台灣大學財務金融學系教授 　　潘維大／東吳大學校長 　　 　　【醫、法、財經三大體系、聯合推薦】（按姓氏筆劃排序） 　　醫界： 　　王志嘉醫師／三軍總醫院家庭暨社區醫學部主治醫師、台灣醫病和諧推廣協會常務理事 　　王桂芸教授／兆如安養護中心院長、台灣護理學會副理事長 　　方基存醫師／林口長庚醫院腎臟科主治醫師、長庚大學醫學院醫學系內科臨床教師 　　吳志正醫師／法院醫糾調解委員、月旦醫事法報告主編 　　余萬能

理事長／中華民國藥事品質改革協會理事長 　　林工凱醫師／中華民國醫師公會全國聯合會副祕書長 　　林萍章醫師／長庚醫院心臟外科主治醫師、長庚大學外科教授 　　柴惠敏理事／台北市物理治療師公會理事 　　楊文理醫師／台北市立聯合醫院本部策略長 　　劉家正醫師／中華民國基層醫療協會理事長 　　劉越萍醫師／中華民國醫師公會全國聯合會副祕書長 　　法界： 　　李永芬律師／理律文教基金會執行長 　　李兆環博士／得聲法律事務所主持律師、台灣醫療衛生研究協會理事 　　林家祺主任／真理大學法律系教授、台灣法學基金會副董事長 　　施茂林理事長／台灣法研會理事長 　　洪家殷教授／東吳大學法學院專任特聘教授 　　鄭冠

宇教授／東吳大學法學院院長兼系主任 　　謝哲勝教授／台灣法學基金會董事長 　　藍瀛芳博士／元貞聯合法律事務所主持律師 　　財經界： 　　魯慧中教授／輔仁大學社科院院長  

利用健保資料庫時間區段之預測中風發生事件

為了解決健保局病歷的問題，作者葛婷婷 這樣論述：

目的：本研究希望利用生成卷積神蹟網絡CNN(Convolutional Neural Network)深度學習演算法，以台灣「全民健康保險研究資料庫」(National Health Insurance Research Database, NHIRD)之電子健康病歷(Electronic Health Record, HER)進行回朔性研究(Retrospective Study)並建立中風預測模型初探中風可能發生最佳預測時間及與中風高關聯之用藥、疾病資訊。對於未來中風預防與早覺提供預防建議，故本研究目的：1. 利用巨量資料分析建立中風事件深度學習預測模型，並評估模型之預測能力及中風事件

重要預測指標2. 解釋預測模型，並對於中風事件發生前的用藥及就診紀錄進行特徵分析方法：全民健康保險研究資料庫承保抽樣歸人檔(LHID2005)為主要資料來源，使用1999~2013年健保資料庫的門診及住院申報檔以首次中風住院患者為研究對象。研究族群(cohort)係以，篩選出20-99歲首次確診為中風(control)患者組n=16,804；以及中風組的10倍及4倍建立對照組即非中風組n=169,902/n=67,222。以ICD-9-CM碼代表疾病診斷結果及藥品的使用情況，作為特徴進行建模分析。以兩年為觀察期資料為例，針對研究族群在觀察期的每一週進行診斷代碼及藥物碼資料提取，分別建立個人1

04週之以二進制向量，分診斷(n=708)及用藥(n=429)1137*104之矩陣。使用卷積法(CNN)的類神經網路訓練及驗證首次中風事件預測準確性；再以Chi-squire、Odds Ratio等分別於模型全局因子以及單因子對結果引響之相關性評比分析獲得個變數間的重要性。本研究設定預测提早半年的結果，因此以首次中風事件被診斷標示的前半年起算的往前一年、半年及六個月做訓練。中風（case）組：選取2003-2012年1月1日至12月31日數據：20-99歲首次確診為中風患者，1999-2002年有中風診治史者，即在此之前已被有中風事件相關診斷代碼（[ICD-9-CM] 430.xx-438.

xx）將被刪除。非中風（Control ）組:從2012年首次住院登記中隨機抽取20-99歲未發生中風的患者（實驗組的10倍及4倍）建立對照組。結果：預測中風事件之模型表現：檢視提早兩年、一年、半年觀察及三個月的觀察，中風發生事件預測的AUROC為0.91~0.82因子分析：對於中風發生前的用藥與就診之診斷疾病做重要因子分析，使用Chi-Squire及Odds Ratio的結果類似重要性高到低前的前五名疾病為：1. ICD_9 250糖尿病；2. ICD_9 401高血壓；3. ICD_9 402高血壓性心臟病；4. ICD_9 414 心臟病；5. ICD_9 585慢性腎衰竭 ；前五名用藥

則為：A02AF 配有排氣藥的抗酸藥（Antacids with Antiflatulents）2. B01AC 抗血小板聚集藥，不包括肝素（Platelet aggregation inhibitors excluding heparin）3 A10BB磺胺類，脲衍生物（Sulfonamide, urea derivatives）4. C08CA 二氫吡啶衍生物（Dihydropyridine derivatives）5. C09AA血管緊張素轉化酶抑制抑制藥（Angiotensin-converting enzyme）結論：本研究除使用研究族群之疾病與藥物之有與無的二元分類外，並考慮了前述

兩項的變數群體的個別重要性，並找出潛在個人就醫紀錄中的共病來進行中風預測，採用巨量的數據運算，不須藉由專家的醫學知識對案例一一進行檢視，亦不需傳統風險因素的信息，如糖尿病、吸煙、家族史資訊，僅需個人過去一年在台灣國家健康保險研究數據庫之就醫診斷結果，即可使用本研究的模型及重要因子對可能發生中風事件進行預測。本研究期提升疾病預測的準確率，幫助早期預測哪些患者可能會發展中風，從而使臨床醫生可以在高危患者發病之前進行干預，同時避免了對低危個體的不必要篩查。