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應用機器學習方法於客製化邀請以提高定期接受糞便潛血篩檢及大腸鏡轉介率成效:以到院篩檢為主

研究計畫: 國家科學及技術委員會(原科技部) 國家科學及技術委員會學術補助

研究計畫-專案詳細資料

摘要

我國自2004年開始執行每兩年一次糞便潛血檢測之全國性大腸直腸癌篩檢,目前已證明大腸直腸癌晚期比例及死亡率皆呈現下降。在有限醫療人力及公衛資源下,除了維持高篩檢涵蓋率,接著將面臨定期每兩年一篩、提高陽性個案轉介率之挑戰。社會及經濟影響:將應用機器學習技術探討規律再次篩檢參與、陽性個案轉介之各別特徵分類/傾向性之預測模式建立,進一步以不同區域及不同醫療層級分析,評估手機簡訊邀約及陽性轉介簡訊提醒對於不同特徵族群之成效差異,作為未來邀約或轉介推動政策及實務執行之參考,以降低人力及資源成本。學術發展預期影響:將目前機器學習方法應用於國家癌症篩檢實務及提供給其他醫療院所運用,未來可應用於其他疾病篩檢。

Project IDs

系統編號:PC11108-0071
原計畫編號:MOST109-2314-B182-038-MY3
狀態已完成
有效的開始/結束日期01/08/2231/07/23

Keywords

  • 公共衛生學
  • 機器學習
  • 預測模式
  • 交叉驗證
  • 大腸直腸癌篩檢
  • 糞便潛血檢測
  • 再次篩檢
  • 大腸鏡轉介完成率
  • 簡訊提醒
  • 隨機分派試驗
  • 介入
  • 評估

指紋

探索此研究計畫-專案觸及的研究主題。這些標籤是根據基礎獎勵/補助款而產生。共同形成了獨特的指紋。