2021.09.16
新增開放申請2018年醫院醫療服務量檔、醫事機構現況檔及2017、2018年全民健保藥品價格檔、全民健保門診費用申請總表主檔、全民健保住院費用申請總表主檔
新增開放申請2018年醫院醫療服務量檔、醫事機構現況檔及2017、2018年全民健保藥品價格檔、全民健保門診費用申請總表主檔、全民健保住院費用申請總表主檔，並更新相關表件。...
新增開放申請2018年醫院醫療服務量檔、醫事機構現況檔及2017、2018年全民健保藥品價格檔、全民健保門診費用申請總表主檔、全民健保住院費用申請總表主檔，並更新相關表件。...
請注意!!! 減免設備費不提供回溯作業，皆以申請者新增購買日數作減免原則。...
衛生福利部衛生福利資科科學中心 公告 近來因案件數成長快速與大型案件日增，供異地作業區使用之VDI(虛擬桌面架構) 嚴重壅塞，致新案資料上架延遲；惟受限於預算及硬體擴充空間，本中心自 ...
新增開放申請2012-2017年Health99_成人預防保健資料檔，並更新申請單APP001、資料檔清單、勾選表及資料庫使用手冊。...
為推廣資科中心資料庫應用，成大臨藥所高雅慧老師實驗室發表一篇介紹資科中心資料庫文獻，內含各資料庫英文名稱。 文獻資訊如下： doi: 10.2147/CLEP.S196293. eCol...
中介效應分析(mediation analysis)以及交互作用分析(interaction analysis)，是目前非常熱門的兩種分析方法。這兩種分析的目的都是想要進一步確認因果效應(causal effect)的詳細機轉，在概念上兩者非常容易混淆，常常造成臨床資料分析選擇上誤用或是錯誤解讀。在本文中，我們將詳細的介紹中介效應和交互作用的概念、常見誤解以及兩者間的差別。希望讀者在選擇要使用中介效應分析以及交互作用分析的時候，能夠更準確地根據要解決的臨床問題，選擇正確的方法及詮釋。...
在進行多因子的迴歸分析中，除了危險因子(risk factor)對於疾病(或稱「疾病 (outcome)」)的主效應以外，有時候也會放入兩個危險因子之間對於疾病的「交互作用」。然而，交互作用的意義卻很少人釐清:它究竟是「誰」和「誰」的交 互作用?是代表兩個危險因子間會互相影響嗎?和疾病有什麼關係?除此之外，「交互作用」和醫學或公衛常聽到的效應修飾(effect modification)、以及社會科學常講的調節作用(moderation)有什麼關係?這些都是在進行要解釋交互作用的時候很常遇到的問題。本文章先從交互作用的基本定義談起，並且證明該定義與迴歸模型下交互作用項係數相同;接著介紹如何使用交互作用來估計公共衛生學常見的效應修飾(effect modification)、社會科學常講的調節作用 (moderation)、以及機制型交互作用。最後我們將介紹如何將交互作用應用在醫學常提到的「精準醫療(precision medicine)」與「個人化醫療(personalized medicine)」之上。...
一般機器學習任務中常見採用各種演算法都無法建立可靠預測模型的問題，其中的關鍵因素大致上包括資料量不足以建構可靠的預測模型，或特徵與預測標的(Target)無直接且顯而易見的關聯等因素。雖然進一步增加資料量抑或是改進特徵擷取可能有助於強化預測模型，然而在大多數的案例中，額外增加資料或擷取新的特徵並非短時間可以達成，甚至須耗費相當大量的經費取得新樣本與特徵才能測試建模結果，並且無法保證能強化預測效能。所幸在機器學習領域中有個目前非常受到重視的概念『遷移學習 (Transfer Learning)』，即利用相近學習任務的學習經驗遷移至目標學習任務來強化預測模型的表現。而遷移學習有許多作法，本文探討其中一種作法『多任務學習 (Multitask Learning)』，即同時學習多種相近任務在訓練過程中將各個任務學習經驗遷移至其他任務當中。多任務學習的重點在於建立共享知識的機制，而許多的機器學習演算法都可以進一步開發為多任務學習演算法，舉例來說深度學習可藉由建立幾層的共享層(Shared Layer)並在最後加上個別的任務層(Task-Specific Layer)來達到多任務學習的目的，進而改善預測準確度。...
