本主題聚焦在如何運用 AI 與數據,幫助醫院與長照機構做更好的決策。核心分為五大面向:在方法上,透過統計與機器學習建立基礎工具;在國際與在地案例上,展示不同社會條件與健康間的緊密關聯;在預測上,協助掌握健康風險與照護需求走向;在視覺化上,利用互動儀表板和自動化報告,讓數據轉化為直覺訊息;最後在管理應用上,支持醫院營運與長照規劃,並兼顧隱私與倫理。整體方向不只是做研究,而是希望讓數據真正成為推動健康與照護服務的工具。
五、管理與應用(Management & Application) 最後,我們要談的不只是研究,而是「怎麼讓研究真的發揮影響力」。這個模組的重點是:把統...
四、視覺化與互動(Visualization) 有了模型和分析結果,如果只是一堆表格和公式,大家可能看不懂。這個模組的重點就是把複雜的數據變成看得懂的畫面。比方...
三、預測與模型(Prediction & Modeling) 這個模組的想法是:前面我們用方法和文獻了解「健康和生活的關係」,現在要更進一步,把這些資料...
分組看健康 有些研究會把長輩分成不同「小隊」,像是健康組、亞健康組、體力較弱組。這樣能看到不同人的差別需求,而不是只看平均值。 (對應的方法:分群分析 = 聚類...
🤖 AI Data × 長照防詐:從投顧報告學習「高齡理財保護」 🧭 一、問題的根源:資訊不對稱與「專業權威陷阱」 許多高齡者在面對投顧分析師、理財顧問或電視...
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