以機器學習估計健保醫療資訊雲端查詢系統對重複用藥率的因果推論及其相關因素分析

Sheu, Ji-Tian (PI)

醫務管理學系(含學碩士班)

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

摘要

本研究探討台灣雲端藥歷政策對於各院所的重複用藥率的影響，以及各院所重複用藥率的影響因素分析。傳統文獻通常使用線性參數化估計模型進行政策分析，然而由於院所重複用藥率與各因子之間的影響多重且複雜，關係可能呈現非線性，從而使得估計結果產生歧異。本研究透過公開品質資訊網的資訊，裡面詳列所有院所的六大類藥品的院所重複用藥，以及跨院所同一藥理的重複用藥率，並連結相關需求面與供給面及市場面的影響因子，利用事後雙重選擇方法(post double selection method)以及透過雙重機器學習(double machine learning, DML)的方法，進行估計，以了解政策效果以及相關因素的影響

Project IDs

系統編號:PF11407-8540
原計畫編號:NSTC114-2410-H182-021

狀態	進行中
有效的開始/結束日期	01/08/25 → 31/07/26

Keywords

管理科學
重複用藥
雲端藥歷
事後雙重選擇模型
雙重機器學習

存取研究計畫-專案

https://www.grb.gov.tw/search/planDetail?id=18019118

以機器學習估計健保醫療資訊雲端查詢系統對重複用藥率的因果推論及其相關因素分析

研究計畫-專案詳細資料

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