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結核病防治工作手冊的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
結核病防治工作手冊的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦衛生福利部疾病管制署寫的 結核病防治工作手冊[兩本一套/第三版] 可以從中找到所需的評價。
國立政治大學 法學院碩士在職專班 江玉林所指導 丁雅智的 因應COVID-19醫事及社工人員禁止出國之探討 （2021），提出結核病防治工作手冊關鍵因素是什麼，來自於嚴重特殊傳染性肺炎、出國規定。
而第二篇論文國防醫學院 公共衛生學研究所 朱基銘所指導 林穎志的 基於深度學習之肺結核胸部X光電腦輔助診斷系統與快速篩檢之要件 （2020），提出因為有 深度學習、肺結核、結核病、拔靴法、遷移學習、負載率、電腦輔助診斷、快篩的重點而找出了 結核病防治工作手冊的解答。
結核病防治工作手冊[兩本一套/第三版]
為了解決結核病防治工作手冊 的問題，作者衛生福利部疾病管制署 這樣論述：
依據結核病之特性，我們必須運用「及早發現病患」、「落實個案管理」及「消除傳染來源」等三大策略，來有效防堵結核菌之傳播。本手冊屬行政指導性質，採原則性方式進行撰述，期能充分提供縣市在推行防治工作之空間與彈性。防疫人員可以此為綱，並本諸「以個案為中心」之初衷，酌依個案之實際狀況，提供個人化之適當防疫作為，透過學習及經驗累積，發展因地制宜之防治模式，期盼工作同仁可藉由提供結核病患者/接觸者/潛伏結核感染者，得到最妥善之照護與管理過程，獲得最大之成就，激發起對結核病防治工作之使命與認同，共同為2035消除結核之目標努力。 Uptake of real-time activ
e TB surveillance, ensuring case-based management, and removal of infectious sources, are three main strategies to curtail the transmission of tuberculosis. This document is intended to provide guidance for Taiwan TB workers in public health sector to reach the goal of ending tuberculosis epidemic b
y 2035. This highly depends on the engagement of all TB workers and partners in supporting the care for active TB/ contact/ LTBI. Especially, patient-centered care approach and adequate control measures in a more local context and continual activity evaluation are the principle rationale of TB preve
ntion and control.
因應COVID-19醫事及社工人員禁止出國之探討
為了解決結核病防治工作手冊 的問題，作者丁雅智 這樣論述：
全球大流行的COVID-19疫情迫使世界各國政府採取非常態的法律措施，以達到有效管理公共衛生危機之果。而台灣政府為了避免醫事人力短缺致使醫療系統崩潰，實施了禁止醫院醫事人員和社工人員出國之防疫措施。儘管有時為了控制疫情大流行，限制自由的公共衛生政策具有必要性，但其中許多政策過於寬泛，甚至已經侵犯了人權。 本篇研究的主要目的在於探討禁止醫院醫事及社工人員出國措施是否符合正當行政程序、法律保留原則、比例原則以及平等原則。本文認為，台灣政府已在未遵循正當行政程序的情況下，作出剝奪人權的決定。除此之外，對醫事人員和社工人員的出國禁令不僅違反了法律確定性原則，也違反了平等原則及比例原則。而現行法制中
，傳染病防治的出境管制措施，應以具有傳染性之疑似個案或確診病人為限。 總結而言，我們不應該停止對公共衛生政策進行批判性研究。這種問責制對於確保政府在應對突發公共衛生事件時不會逾越法治和人權的紅線至關重要。本文建議進行公共衛生政策的評估與檢視時，應整合性地考量法律、社會以及科學證據。儘管在面對緊急疫病的大流行中，某些基本權利是可以被減免的，但政府仍應保持對人民的尊重和人權的保護。
基於深度學習之肺結核胸部X光電腦輔助診斷系統與快速篩檢之要件
為了解決結核病防治工作手冊 的問題，作者林穎志 這樣論述：
研究背景: 肺結核為全球十大死因之一，於2018年，全球估計有1,000萬人患有結核病，且共有150萬人死於結核病(WHO, 2020)。根據台灣結核病防治年報，台灣於2018年肺結核新發個案數為9,179人，發生率為每十萬人口38.9，然而面對如此的傳染性疾病，痰結核菌培養貴為結核病的黃金診斷標準，卻需耗費大量的時間，且目前台灣針對疑似肺結核(CXR TB Positive)以及確診肺結核(TB Positive)進行三分類的深度學習模型稀少，有鑑於此，本研究將提出一電腦輔助診斷系統，解決此一問題。研究目的: 本研究欲針對肺結核胸部X-ray影像，建構一疑似肺結核及確診肺結核分
類的最佳化模型及其權重參數，並探討模型於敏感度100%與陰性預測值100%時，臨床醫師之負載率(Loading Rate)，同時設計一使用者介面(GUI)與深度學習模型界接。研究方法: 本研究應用深度學習技術於桃園市某國軍體系個案醫院及美國國家衛生研究院(NIH)，以直方圖校正(Histogram Equalization)以因應來自不同來源的影像，後同時將陽性樣本過採樣(Oversampling)與陰性樣本下採樣(Downsampling)，並使用遷移學習(Transfer Learning)，將預訓練於ImageNet之神經網路於新的辨識任務中進行訓練，使神經網路權重得以迭代更新，並
以拔靴法(Bootstrapping)將上一代拔靴的最佳模型做為下一代拔靴的初始權重，以解決樣本分布不均與過度擬合的問題。研究結果與結論: 本研究使用拔靴法所訓練的深度學習模型，以接受者操作特徵曲線(ROC Curve)切出之閾值為標準，於肺結核辨識任務中準確度最高達99.88%，敏感度達100%，AUC達100%；疑似肺結核任務中，準確度最高達61.21%，敏感度62.50%，AUC達60%。在調整閾值至敏感度100%之後，肺結核辨識任務中負載率最低達0.67%，準確度達99.82%；疑似肺結核任務中，負載率最低達70.25%，準確度達29.79%。為符合臨床篩檢實務的需要，本研究最終
所建構的電腦輔助診斷系統，在敏感度100%且陰性預測值100%的條件下，於最終驗證中肺結核辨識任務負載率為0.078%，約可降低醫師閱讀醫學影像負擔99.2%；疑似肺結核辨識任務負載率約84%，約可以降低醫師閱讀醫學影像負擔約16%。傳染病如肺結核等，需特別注意模型之敏感度與陰性預測值，深度學習模型的預測機率切點是一大議題，在高敏感度及高陰性預測值的精神下，電腦輔助診斷準確率的上升，能讓放射科醫師閱讀醫學影像的負載比率下降。