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長庚大學 企業管理研究所博士班 林詩偉所指導 李秀蘭的 末期腎臟病之長期資料分析 （2021），提出x s min bc th ba hng關鍵因素是什麼，來自於長期資料分析、慢性腎臟病、末期腎臟疾病、血液透析、隨機截取模型。
而第二篇論文國立交通大學 電機工程學系 林顯豐所指導 邱予安的 人工智慧輔助舒張性心衰竭之預測與診斷 （2020），提出因為有 舒張性心衰竭、人工智慧的重點而找出了 x s min bc th ba hng的解答。
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末期腎臟病之長期資料分析
為了解決x s min bc th ba hng 的問題，作者李秀蘭 這樣論述：
目錄中文摘要........i英文摘要...............ii第一章 緒論 11.1背景 11.2研究目的 31.3研究流程 31.4研究限制 41.5名詞解釋 5第二章 文獻回顧 72.1慢性腎臟病 72.1.1慢性腎臟病定義及相關危險因子 72.1.2 慢性腎臟病診斷及篩檢 92.1.3慢性腎臟病之臨床照護 102.2末期腎臟疾病 112.2.1末期腎臟疾病定義及相關惡化因子 112.2.2末期腎臟疾病之臨床照護 122.3慢性腎臟疾病對病人的影響與醫療資源耗用 142.4隨機
截距模型 142.5麥內瑪檢定 152.6長期資料分析在臨床醫療研究上之概念與應用 16第三章 研究方法 173.1研究材料與資料 173.2 研究倫理聲明 173.3資料描述 183.3.1伴隨相關共病症解釋變量與時間之關係 183.3.2末期腎臟疾病病人血液透析前後住院狀況的變化 223.4 資料分析方法 243.4.1 隨機截距模型 243.4.2麥內瑪檢定 25第四章 研究結果 264.1伴隨相關共病症解釋變量與時間之間的關係 264.1.1研究資料描述 264.1.2研究結果
304.2末期腎臟疾病病人血液透析前後住院狀況的變化 344.2.1研究資料描述 344.2.2研究結果 36第五章 研究結論與未來研究方向 435.1研究討論 435.1.1伴隨相關共病症解釋變量與時間之關係 435.1.2末期腎臟疾病病人血液透析前後住院狀況的變化 465.2研究結論 495.2.1伴隨相關共病症解釋變量與時間之關係 495.2.2末期腎臟疾病病人血液透析前後住院狀況的變化 495.3 管理面建議 505.4未來研究方向 51參考文獻 53附錄1血液檢查（HBC、HCT、MCV、Platel
et、WBC）隨時間變動解釋變項之估計結果 67附錄2生化檢查（ALT、AST、Albumin、Alkaline、Total Protein、Total Bilirubin）隨時間變動解釋變項之估計結果 68附錄3生化檢查（Creatinine、K、Na、Uric Acid、Ca）隨時間變動解釋變項之估計結果 69附錄4分組分析:疾病別=第二型（非胰島素依賴型，成人型）糖尿病 70附錄5分組分析:疾病別=本態性高血壓 71附錄6分組分析:疾病別=貧血 72附錄7分組分析:疾病別=自體的冠狀動脈粥樣硬化 73附錄8分組分析:疾病別=泌尿道感染 74
附錄9分組分析:疾病別=胃潰瘍，未提及出血、穿孔或阻塞 75附錄10分組分析:疾病別=肺炎 76附錄11分組分析:疾病別=回流性食道炎 77附錄12分組分析:疾病別=十二指腸潰瘍，未提及出血或穿孔與阻塞 78附錄13分組分析:疾病別=高血鉀症 79附錄14分組分析:疾病別=菌血症 80附錄15人體研究倫理委員會通過證明函 81附錄16人體研究倫理委員會通過證明函 82圖目錄圖1：研究流程圖 4圖2：收案流程圖（伴隨相關共病症解釋變量與時間之關係） 19圖3：每5年時間區間模式 20圖4：收案流程圖（末期腎臟疾病病人血液透析前後
住院狀況的變化） 23表目錄表1：根據腎臟腎絲球濾過率判斷慢性腎臟病的疾病分期 8表2：影響慢性腎臟病之危險因子 9表3：本研究的基本人口統計數據特徵的分佈 27表4：本研究的性別敏感性之次群體分析 28表5：本研究的年齡敏感性之次群體分析 29表6：為本研究的基本人口統計數據特徵的分佈 35表7：血液透析前後的住院ICD-9-CM狀態變動 38表8：年齡與11個ICD-9-CM代碼的關係 40
人工智慧輔助舒張性心衰竭之預測與診斷
為了解決x s min bc th ba hng 的問題，作者邱予安 這樣論述：
這項研究旨在通過使用人工智慧技術基於左心室和左心房以及心律內動態變化來檢測舒張性心衰竭的超聲心動圖，從而建立人工智慧輔助舒張性心衰竭快速預篩工具。儘管舒張性心衰竭的診斷標準已經確立，但步驟十分繁瑣耗時，也需要資深醫師之經驗才能進行診斷，因此通過超聲心動圖對舒張性心衰竭進行快速且準確的評估仍非常具有挑戰性。本研究總共包括了1263名患有舒張性心衰竭的個體和1041名沒有舒張性心衰竭的個體。我們從超聲心動圖文件中提取參與者的四腔視圖圖像(A4C view)，並將其隨機分為訓練（n = 1865），驗證（n = 207）和內部測試數據集（n = 232）。此外，也從另一家醫院獲得了外部測試數據集（
n = 315）來驗證我們的模型。我們將超聲心動圖的影片轉換成影像，並且提取左心室和左心房的收縮及舒張末期範圍面積，藉此訓練人工智慧模型來做分類。在內部測試數據集中，用於檢測舒張性心衰竭的最佳人工智慧模型的準確性，敏感性和特異性分別為0.91、0.96和0.85。外部測試數據集中的數據分別為0.90、0.90和0.89。在ROC曲線下的面積用於評估模型的分類能力。內部測試數據集中的最高AUC為0.95，而外部測試數據集中的最高AUC為0.96。我們設計的舒張性心衰竭人工智慧篩檢系統是一種快速、省時且準確的預篩查方法，該方法結合了新穎的心律內動態變化概念，可協助進行舒張性心衰竭診斷。除了診斷結果
的分類外，這種方法還可以自動計算診斷慧使用的心臟參數，以幫助臨床醫生能更快速診斷舒張性心衰竭。