anc低下原因的問題，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

運用LSTM建立血液腫瘤科病人初次化學治療後口腔黏膜炎發生之預測性模型

為了解決anc低下原因的問題，作者葉爭宜 這樣論述：

目的：罹患癌症的人數逐年上升，其主要治療方式為化學藥物治療，口腔黏膜炎為治療後常見的副作用，其可能原因為化學治療而抑制免疫系統及骨髓的功能，當骨髓幹細胞遭受破壞，無法產生紅血球、白血球、血小板，導致嗜中性白血球低下及血小板不足，間接破壞口腔黏膜容易受細菌等微生物侵犯而感染，因此產生口腔黏膜炎。當發生口腔黏膜炎時，大部分病人會有疼痛、甚至影響進食，可能導致營養不良，若免疫力低下且併發有感染的情況時，有可能需中斷療程，甚至有生命的危害，住院天數延長、醫療費用增加等。因此本研究的目的在於利用深度學習之LSTM學習血球檢驗值變化與口腔黏膜炎等級變化的時間序列關係，產生口腔黏膜炎變化的預測模型。材料與

方法：從中部某醫學中心的臨床資料庫收集資料，申請條件為血液腫瘤科住院病人初次有施打化學藥物且有口腔黏膜評估等級，排除接受放射線治療，後續每次住院於血液腫瘤科別的病人。資料數據排除門診檢驗值、一入院就有口腔黏膜炎、住院期間只有一筆抽血值、兩次抽血值之間小於七天的區段，共460人次(無發生254人次、有發生206人次)，資料10,119筆數(無發生4,982筆、有發生5,317筆)。接著，我們先利用視覺化方式，將血液腫瘤病患之血液檢驗數據：白血球(WBC)、絕對嗜中性白血球數目(ANC)、血紅素(HGB)、血小板(PLT)的檢驗值，由檢驗值變化的視覺化圖形與口腔黏膜炎變化的發生彼此交互比對，使得專

家能夠直觀地觀察，找出彼此之間的規則。接著使用深度學習之LSTM(長短期記憶模型)學習檢驗值變化與口腔黏膜炎等級變化的時間序列關係，產生口腔黏膜炎變化的預測模型。結果與討論：本論文以收案結果80%的資料做為訓練組，20%的資料為測試組，訓練完畢後以測試組做為驗證，發現LSTM的預測正確率為92%。研究結果發現，ANC的變化幅度較為劇烈時，口腔黏膜炎等級的變化也跟著發生，所以ANC為主要的預測因子，其次為WBC是次要的預測因子。由於ANC是WBC推算的結果，具高度共線性，因此預測能力一致，再其次則是PLT(血小板)，HGB(血紅素)的預測能力不顯著。結論：本論文以Matlab所建立的預測模型雖然

尚未將正確率提升到臨床可接受的程度，然而本論文只有單一醫院的數據，建議將來可以擴大收案來源到其他醫院，如此應該可將預測正確率提高，更符合臨床的需求。

化療期間癌症患童服用中醫藥膳的情況及對身體狀況之影響

為了解決anc低下原因的問題，作者黃雅羚 這樣論述：

背景：近年來中西合併治療成為盛行的癌症治療方式，台灣的癌症病患常服用坊間偏方的中藥及藥膳，故本研究初步探討台灣癌症患童化療時服用中藥及藥膳的情形，並探討其對病童身體狀況的影響。目的：本研究之目的為調查癌症患童服用中醫藥膳的情形；探討人口學特性對選擇使用中醫藥膳之影響；探討服用中醫藥膳對癌症患童的血球數值、體力、疲倦程度及症狀困擾的影響。對象/地點：以南部二家醫學中心及北部一家醫學中心93位癌症患童及其主要照顧者為調查對象。方法：採描述性比較性研究，使用血球數值、體力視覺類比量表(VAS)、症狀困擾量表(SDS)、患童疲倦量表(CFS)及父母觀點疲倦量表(PFS)來測量癌症患童之身體狀況，並探

討其與使用中醫藥膳之關係。結果：39.80%的患童有服用中醫藥膳，服用的藥物有45種，常見的有黃耆、枸杞、紅棗、當歸、雞血藤；服用方式聽信坊間偏方，隨意抓少許藥物單獨服用或放入食物中烹煮，一週服用2-3次；平均一年花費不到萬元者佔83.70%。醫療補助多寡與疾病嚴重度和選擇使用中醫藥膳有關，有私人保險者較多人使用中醫藥膳及家屬自覺患童疾病愈不嚴重者愈會使用中醫藥膳。服用中醫藥膳的患童化療後血球未顯著下降及症狀困擾未顯著提高，顯示中醫藥膳在保持骨髓功能及減輕症狀困擾上有發揮作用，但在提升體力、消除疲倦上未見效果，可能為沒有對症下藥、研究樣本數不足或未控制服用劑量及頻率所致。本研究因無控制任何變項

，為調查性研究，其中醫藥膳的效果仍需進一步以實驗性研究驗証，但建議在服用藥膳之前，應由專業醫師評估及提供適合病童情況的的藥材及服用劑量。