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為降低醫師警示疲勞建構一套警示特徵系統

為了解決R plot font size的問題，作者簡碩辰 這樣論述：

研究背景：為了減少錯誤並提高病人的安全，現代化醫療會於電子化醫令系統中導入警示。然而，系統中充斥著大量與臨床無關緊要的警示，最終導致「警示疲勞」的發生，病人風險反而因此提高。根據不同情況判斷個別警示的價值，以降低醫師警示疲勞便成為一個重要課題。研究目的：因此，本研究目的在於替電子化醫令系統打造一套警示特徵系統。透過收集主觀與客觀的特徵值，作為判斷警示價值的依據。接著，我們提出兩個降低醫師警示疲勞的方法:警示數量-效益比與情境化警示。警示數量-效益比可識別出系統中有問題與適當的警示。情境化警示則可智能地過濾掉醫師不會觀看的警示。同時，我們將探索醫師接受或拒絕警示的關鍵因素。研究材料與方法：本研

究以臺灣北部某醫學中心全院門診做為研究對象。客觀資料由軟體工程方法，打造視窗專注偵測程式，收集的特徵包含警示訊息內容、警示停留時間、出現次數等。主觀特徵資料則採用結構化問卷方法，收集醫師對於個別警示的觀點，包含安全性、完整性以及看到的反應。警示數量-效益比，透過結合警示數量與醫師觀點，在四個象限中定義出適當與有問題的警示。情境化警示採用ANN, XGBoost, Random Forest, Decision Tree, Logistic Regression共五種不同機器學習方法來完成。八組特徵(全部、警示、人口、環境、診斷、處方、檢驗、警示+人口)被用做輸入。輸出則使用警示停留時間，搭配自

訂義時間窗口(警示停留時間在時間窗口內定義為觸發，以外則定義為不觸發)。藉由改變時間窗口的左閥值(0.3s-4.0s每次向右移動0.1s至2.9s-4.0s)進行敏感度分析，用以找出最佳效能的時間窗口。在此同時，八組特徵也被分別用來建置模型，以確定他們對於停留時間的影響。最後，我們使用科技接受模型，以問卷方法找出醫師接受或拒絕警示的關鍵因素。結果：我們的研究完整收集2020-2021年，醫院全院門診的警示發生紀錄共6,603,924筆，其中警示停留時間的峰值為1.0秒。接著我們調查了72位醫師對於系統中前20名常見警示的看法，結果顯示安全性、完整性以及看到的反應，平均得分為2.3、3.1與2.

9分。警示數量-效益比成功找出兩個有問題的警示，佔總體發生次數的45%。接著，根據警示數量-效益比，我們使用了19個警示類別，共計813,026條記錄，建構情境化警示。它們皆屬於臨床類型或在系統中適當使用彈出式警示。敏感度分析的結果顯示，當時間窗口在0.3s-4.0s有著最好的效能(AUROC = 0.73, AUPRC = 0.97)。使用警示+人口的特徵組，並搭配XGBoost所建立的模型效能最好(AUROC = 0.73)，最重要的特徵組模型為警示(AUROC = 0.66)與人口(AUROC = 0.62)。而醫師們接受警示的關鍵因素，相較於字體大小、訊息內容、呈現方式等，他們最在意的

為警示頻率，並且建議應盡量精簡以降低整體的發生次數。結論：我們的研究成功建構一套警示特徵系統，並提出兩種方法:警示數量-效益比與情境化警示，用以改善醫師警示疲勞的情形。警示數量-效益比成功找出兩個有問題的警示類別，它們有著高頻頻率卻無法提供相等的臨床價值。情境化警示可以智能地過濾醫師在特定情況下不會觀看的警示。我們還發現，醫師們其實樂意在臨床決策過程中使用警示，然而過於頻繁地提醒則會適得其反。通過這些方法，我們期待能夠改善醫師警示疲勞的發生情況，從而提高病人的安全性。

利用眼動追蹤探討具語音輔助於文章中其關鍵字顏色與圖片呈現對學生線上學習影響之研究

為了解決R plot font size的問題，作者阿茲米 這樣論述：

閱讀是大多數學習者在課堂上必須掌握的一項基本技能，而學習者們中的大多數人在理解整篇文章時存在很多困難。學習者們主要關注單詞和文本結構的含義，而不是整個文本。學生經常使用筆記和螢光筆畫線等活動來提高他們的閱讀能力。另一方面，由於 COVID-19 大流行使得教育機構必須使用線上課程替代實體課程，但卻使學生的學習能力受到了顯著影響。由於COVID-19的爆發時間的不確定性，使得教育工作者和學生並未完全熟悉線上學習。因此，一些教育機構需要採用不同的教學方法來提高他們的學習成效。解決這個問題的方法之一是為學生準備並製作適當的教材設計，以便盡可能地提升學生在線上課程中閱讀的內容量。利用彩色關鍵詞結合圖

片呈現與音頻支持，以設計適當的教材使學生提高閱讀能力。本研究目的在於分析所選眼動參數之間的關係，並確定可用於提高線上課程學生閱讀能力的變量。這項研究目前專注於一種眼動追蹤方法，該方法能夠記錄關於眼動參數的線上認知活動，例如掃視時間、凝視時間、凝視次數和閱讀分數。將招募20名大學生作為參與者。進行了前測和後測，以客觀地評估他們的閱讀能力。本研究將使用變異數分析來分析眼球運動參數與彩色關鍵詞、圖片表示和音頻支持之間的關係。統計分析結果表明，對閱讀效果影響最大的變量是彩色關鍵詞和圖片。因此，可以考慮將彩色關鍵字和圖片結合起來，為線上學習製作合適的素材。