文章介紹
重症病房有許多病人需要插管接上呼吸器來維持生命，但拔管過早，可能讓病人無法順利呼吸，需再次插管，大幅增加死亡風險；若拔管過晚，則會拖延病人的康復，甚至引發感染等併發症。
黃國揚醫師團隊嘗試運用人工智慧（AI）技術分析病人狀況，幫助醫療團隊準確判斷拔管的時機。他們蒐集 2015 年到 2020 年，289 名台灣病患的呼吸數據，並將這些數據輸入人工智慧系統進行分析，測試了三種深度學習模型：RNN（循環神經網路）、LSTM（長短期記憶模型）、GRU（門控循環單元模型）。
研究結果顯示，GRU 模型結合 Tanh 的啟動函數，在所有測試中表現最佳，尤其是在每 30 秒平均化數據下，模型能更好地捕捉病患的狀態變化，準確率達到 94.44%。相較於其他人工智慧模型，GRU 模型運算速度更快且效能穩定，更適合應用在臨床實際環境中。
有了人工智慧輔助的拔管預測方法，醫療團隊能更有信心決定何時拔管，減少不必要的失敗風險，讓病患與家屬更安心。
恭喜黃醫師！
想依照老師的建議，用更好的文稿編排方式呈現自己的論文，但期刊偏偏又有一大堆規定，到底該不該遵循呢？在這支影片中，吳爵宏醫師會分享自己實際投稿的經驗，徹底解答你的疑慮。
臨床研究 / 論文寫作
期刊介紹
Frontiers in Computational Neuroscience 創刊於 2007 年，2023 年的 impact factor 為 2.1。在 Mathematical & Computational Biology 領域中排名為 Q2(33/66) 期刊，在 Neurosciences 領域中排名為 Q3(217/310) 期刊。
黃國揚醫師與新思惟
- 黃國揚醫師所參加的《臨床研究與發表工作坊》第一梯次
- 黃國揚醫師所參加的《醫學論文與寫作工作坊》第二梯次
- 黃國揚醫師所參加的《健保資料庫工作坊》第二梯次
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臨床研究 / 論文寫作