生長曲線百分位的問題，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

楊晨：贏在起跑點的六堂遺傳課：從遺傳基因篩檢到兒童生長曲線追蹤，教你掌握孩子一生健康關鍵!

為了解決生長曲線百分位的問題，作者楊晨 這樣論述：

　　小兒遺傳與新陳代謝科專科醫師楊晨親授：贏在起跑點的六堂遺傳課： 　　□藉助預防醫學的遺傳諮詢與篩檢，為優生鋪路，趨吉避凶。 　　□婚前、孕前、產前，三階段優生保健檢查可大幅降低風險。 　　□先天疾病多來自遺傳，應對遺傳疾病與罕見疾病有所認識。 　　□新生兒篩檢，是保障而非保證，宜針對家族遺傳自費篩檢。 　　□追蹤兒童生長曲線，須對照遺傳軌道，以免錯失調整時機。 　　□優生之外仍需優養，把握早療黃金期，也能彌補先天不足。 　　深入淺出的遺傳學六堂課，涵括為人父母最關心的遺傳疾病、罕見疾病、生長曲線、早期療育等兒童身心健康議題。 　　附錄提供兒童生長曲線記錄圖表，方便家長使用。 名人推

薦 　　閻  雲（臺北醫學大學講座教授、前臺北醫學大學校長） 　　林炫沛（馬偕紀念醫院罕見疾病中心主任、馬偕醫學院醫學系教授、臺灣人類遺傳學會理事長、臺灣罕見疾病基金會董事長） 　　 　　劉偉民（臺北醫學大學附設醫院婦產部主任、臺北醫學大學教授） 　　陳冠如（臺灣罕見疾病基金會執行長） 　　汪用和（資深媒體人、永達社福基金會執行長） 好評推薦 　　閻雲（臺北醫學大學講座教授、前校長）： 　　這本書是值得每位家長珍藏的育兒寶典。每個孩子的成長軌跡都與他人不同，為人父母經由閱讀此書，學習與兒科醫師合作無間，掌握孩子成長過程中不尋常的線索，透過醫療改善，甚至提前預防。 　　陳冠如（罕見

疾病基金會執行長）： 　　本書將難懂的遺傳觀念轉為生活化知識，對即將邁入禮堂的新人或即將生兒育女的夫妻而言，是一本非常重要的工具書；而對罕病家庭來說，更是一本具科學邏輯以及生命哲理的書。

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利用自然語言處理及機器學習早期識別兒童生長障礙

為了解決生長曲線百分位的問題，作者程春燕 這樣論述：

目的：生長異常是兒科醫生重視且關鍵的臨床狀況，研究兒童生長障礙的主要原因是確定可能威脅兒童未來健康的狀況。而兒童病理性的身材矮小發生率約5%，對於身材矮小應及時識別、診斷和適當治療，因此監測生長障礙在兒科醫療保健中至關重要。由於人工智慧在醫學影像及診斷上應用廣泛提供精準醫療輔助，而本研究目的利用機器學習協助初級保健醫師及早準確地診斷兒童生長障礙。方法：在本回顧性試驗研究中，通過臺北醫學大學臨床研究資料庫申請臨床試驗，使用其臨床研究數據庫的門診病童的臨床生長數據資料分析共112267筆資料(臺北醫學大學附設醫院的訓練測試集85743筆，及萬芳醫學中心的外部驗證集26514筆) 。應用Pytho

n及自然語言處理在電子病歷紀錄，進行文字探勘及資料前處理，並運用機器學習演算法評估生長障礙，比較多種機器學習模型分類器，包括決策數、K-近鄰演算法、隨機森林、邏輯斯迴歸、支持向量機、多層感知器機、自適應增強機、梯度提昇機和極端梯度提昇機，來預測初診追蹤一年病童的生長障礙。為了最佳預測模型，同時採用特徵選取和不平衡方法，來找到最佳特徵集以及平衡結果。此外，加入電子生長曲線表追蹤身高及體重的百分位、父母身高中值≧1SDS及≧2SDS標準差距、骨齡值與實際年齡≧1SDS及≧2SDS標準差距、生長速率≦5cm/年生長指標，來提高生長障礙診斷的準確性。結果：在前12次門診紀錄模組或混合特徵選取模組分析，

訓練測試集或外部驗證集在機器模型隨機森林、梯度提昇機和極端梯度提昇機表現皆旗鼓相當且穩定。其中隨機森林在混合特徵選取模組，相對其他演算法運算快速，在身材矮小或性早熟分類診斷的驗證表現上：準確性0.88、靈敏度 0.91、特異性0.86、F值0.88、準確度0.89。另外在生長指標以骨齡≧2SDS標準差距、或目標身高≧2SDS標準差距或生長速率≦ 5公分/年的分類驗證表現更顯著優異：準確性0.90、靈敏度 0.92、特異性0.87、F值0.91、準確度0.89。討論：本研究使用不同的機器學習演算法，在兒童身長障礙分類診斷上具有穩定及極好效能，在上述所有演算法中，隨機森林是一項快速方便的精準醫療診

斷的演算法。此外，在文字探勘藥物治療紀錄及疾病診斷資訊，與醫院結構化的ICD10診斷碼相符合度47.15%，與藥物相符合度86.03%，並且額外提取11.23%藥物資訊補足原醫院結構化的藥物欄位完整性，提供未來研究者參考。