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國立臺北科技大學 資訊與財金管理系碩士班 王貞淑所指導 何信俞的 MapReduce基礎之多重支持度關聯分析模型-以醫療檢驗資料為例 （2015），提出lims系統中山醫關鍵因素是什麼，來自於資料比對、MapReduce、放射免疫分析、多重支持度關聯分析。

而第二篇論文東海大學 管理碩士在職專班 陳澤雄所指導 楊玉英的 醫療檢驗管理資訊系統之安全防護 （2011），提出因為有 醫療資訊管理系統、檢驗資訊管理系統、資訊安全、主機異地備援的重點而找出了 lims系統中山醫的解答。

最後網站107年地方衛生局防疫業務考評指標5則補充：生活照護費或其相關費用管理：醫院設有亞急性呼吸照護病房(呼吸照護中心)或慢性 ... 轄區≧15%西醫診所(含衛生所)申請加入台灣病人安全通報系統。 ... 中山行政區, 1.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了lims系統中山醫，大家也想知道這些：

MapReduce基礎之多重支持度關聯分析模型-以醫療檢驗資料為例

為了解決lims系統中山醫的問題，作者何信俞 這樣論述：

隨著網路及科技技術的快速發展，國內的醫療院所幾乎導入功能及整合性強大的醫院資訊系統 (Hospital Information System, HIS)，由於醫療資訊系統所涵蓋包含非常多類型的子系統，又系統間經常需要傳遞資料，因此可能會導致不同的子系統間資料內容產生不一致等問題。而本研究透過適當的方法處理及分析，改善資料品質，進一步加強醫院資訊系統的完整性。本研究所提出之分析模型架構中，首先在資料前置處理的流程，採取自動化比對的方式，降低人工比對常常容易造成的錯誤且耗費時間與人力，也能提高資料的正確性。由實驗結果顯示該自動化比對機制能夠有效修復部份資料上錯誤，此外本研究所提出之分析模型中的關

聯分析模型也加入多重支持度的概念。又考量到資料量增加時的運算速度，因此本研究將所開發之分析模型建構於MapReduce的架構進行平行運算，它能夠處理龐大的資料量，進而發現RIA檢查項目中的關聯性。最後根據實驗結果顯示本研究之分析模型架構能夠有效縮短運算時間，並找出十五條具有意義的關聯規則。經由實際與檢驗科醫師進行交叉驗證後證實，本研究模型所發現之關聯特徵樣式，有利日後提供相關醫療行為之建議，進而改善醫療品質，也能提高病患看診時的安全性。

醫療檢驗管理資訊系統之安全防護

為了解決lims系統中山醫的問題，作者楊玉英 這樣論述：

現今的醫療產業環境中，資訊科技是整合醫院資源、提高整體效益並獲得競爭優勢不可或缺的利器。醫院中使用之醫療資訊管理系統是以單一作業系統，如門診醫囑系統、住院醫囑系統、護理資訊系統、檢驗管理資訊系統等。其中又以檢驗管理資訊系統的資料量最為龐大，包含檢體收集、簽收、分析、追蹤、校對、報告查詢及統計分析等。隨著資訊科技及電腦的普及化，各級醫院為因應檢驗儀器的大幅擴編與不同的需求，而發展出各自獨立的檢驗管理資訊系統。因應現行健保體制的總額給付，大型醫療院所選擇對體系醫院的醫療資源做整合，其中在檢驗單位，將儀器設備集中調度並充分運用，以發揮高效率的作業流程，也減少了資源分配不均的問題。但早期的檢驗管理資

訊系統因各自開發而有醫院與醫院間系統不相容的問題，所以論文提出經由體系醫院的整合，將集中分析檢體的資料統一存入檢驗管理資訊系統中，並上傳至醫院院內的中央管理系統，透過網際網路，達到醫院與醫院的資訊交流，並提高資訊交流的效率，且排除系統不相容的問題。網際網路是公開的環境，易遭受破壞和入侵，因此必須要有相對的防護機制。為了提升系統在網路架構中的安全性與網路資訊安全，以現有的觀念提出資訊安全防護的規劃與管理，並建立異地備援機制，降低資料存取過程產生中斷造成之影響，以減少阻斷式攻擊等網路終止服務的風險。

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