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保險資料的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦潘致弘,杜宗禮寫的 職業災害勞工使用自費醫療材料情形評估研究 ILOSH110-A302 和向小佳,李琨,王鵬,鄭方蘭,田江的 不再理論化：聯邦學習親自動手工程專案實作都 可以從中找到所需的評價。
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這兩本書分別來自勞動部勞動及職業安全衛生研究所 和深智數位所出版 。
大仁科技大學 藥學系碩士班 陳立材所指導 王誼雅的 屏東縣偏鄉對社區藥局藥事照護認知之研究 （2021），提出保險資料關鍵因素是什麼，來自於社區藥局、藥事照護、用藥安全。
而第二篇論文國立臺北護理健康大學 健康事業管理研究所 陳楚杰所指導 陳思潔的 臺灣失智症患者安寧緩和醫療、積極治療、死亡地點的趨勢及因素之研究 （2021），提出因為有 失智症、安寧緩和醫療、積極治療、死亡地點的重點而找出了 保險資料的解答。
最後網站臨櫃查詢 - 勞動部勞工保險局則補充：列印「勞保投保資料」、「勞退個人提繳異動資料」 · 委託人身分證明文件正本及印章 · 受託人身分證或〈駕照、護照、附照片之健保卡〉正本及印章 · 委託書.
職業災害勞工使用自費醫療材料情形評估研究 ILOSH110-A302
為了解決保險資料 的問題，作者潘致弘,杜宗禮 這樣論述：
我國勞工保險職業災害醫療給付，於1995年全民健康保險開辦後，除職業傷病資格審核由勞工保險局辦理外，均按全民健康保險相關規定辦理；自2006年起患者可選用的醫療特殊材料分成屬健保全額給付、健保部分給付而得自付差額、以及健保不給付而需自付全額等三類；中央健保署主張健保給付的醫療特殊材料品項已足敷使用，未被收載納入健保給付範圍的醫療特殊材料品項可能與價格昂貴或無改善功能等因素有關。有勞工團體建議基於減輕勞工經濟負擔及有效分攤雇主補償責任，職業災害保險醫療給付範圍應與全民健康保險有所區隔、而增加非健保給付項目。本研究分析我國職業災害勞工有關自費醫療特殊材料使用情形，而深入探討
職業災害保險將自費醫療特殊材料納入給付範圍的可行性。
保險資料進入發燒排行的影片
蘇花公路發生遊覽車六死車禍，立委今天質疑公路總局，遊覽車安全管理機制有嚴重缺失，包括網路公布的評鑑成績、保險資料，都有缺漏錯誤。另外這家公司駕駛違規多，去年評價仍拿到甲等，立委要求交通部長林佳龍，要針對相關人員作懲處。
詳細新聞內容請見 https://news.pts.org.tw/article/517721
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屏東縣偏鄉對社區藥局藥事照護認知之研究
為了解決保險資料 的問題，作者王誼雅 這樣論述：
一般偏鄉地區居民對用藥安全及社區藥局藥事照護的認知能力是比較欠缺的。為了解偏鄉居民對社區藥局藥事照護之認知概況，本研究於屏東縣鹽埔鄉三個村之社區照顧關懷據點，以實施用藥安全宣導及發放問卷方式調查社區民眾對社區藥局藥事照護認知。研究結果共獲得有效問卷355份，回收率為 71%。透過線性複迴歸分析的結果顯示，年齡及教育程度為影響民眾對社區藥局照護認知的主要因素，且以中年人、高教育程度者及軍公教職業之認知程度最高，並達到顯著水準(p
不再理論化：聯邦學習親自動手工程專案實作
為了解決保險資料 的問題，作者向小佳,李琨,王鵬,鄭方蘭,田江 這樣論述：
想了解如何兼顧資料共享與隱私安全？ 讓你腳踏實地，將理論知識深化為實踐能力！ ★金融業工程師 實戰必備 ★專案實作、延伸領域 一應俱全 ▍本書介紹 隨著社會發展，資料隱私安全的關注度正不斷提高，資料擁有者極力反對無限制計算和使用敏感性資料。在未經許可下，隱私資訊若被商業機構利用即被視為違規，而不同領域間的資料分析也將變得越來越困難。 聯邦學習正是解決這些挑戰的關鍵技術。過去幾年不論在研究領域或產業領域，都見證了聯邦學習從無到有、由面對質疑到逐步嶄露頭角的過程。聯邦學習以同態加密等方法來保證本地訓練資料的隱私，同步實現多個資料擁有者協同訓練一個共用的機器
學習模型。根據不同的應用場景，逐步發展出了橫向聯邦學習、縱向聯邦學習、聯邦遷移學習等類型。 本書不僅限於背景歷程、演算法模型、平台框架、應用實戰，更延伸至電腦視覺、自然語言處理等領域的思考與展望，是新一代AI工程師必備的技術參考。 本書特色 ．FinTech和深度學習結合 ．新一代機器學習，更安全穩定快速 ．聯邦學習演算法，模型實作及多種演算法 ．使用聯邦學習的推薦系統 ．Docker/K8s的聯邦學習平台架設運行 ．信用卡/保險評鑑機制的建立 ．聯邦學習在電腦視覺、NLP、醫療、物聯網的實作專案
臺灣失智症患者安寧緩和醫療、積極治療、死亡地點的趨勢及因素之研究
為了解決保險資料 的問題，作者陳思潔 這樣論述：
背景：失智者的溝通障礙以及失智症往往不被認為是絕症等特性，都對其接受安寧緩和醫療、積極治療及死亡地點造成影響。目的：探討國內失智症患者接受安寧緩和醫療、積極治療及死亡地點的趨勢及因素。方法：本研究利用衛生福利部提供之全民健康保險資料庫，以2010-2019年因失智症死亡者為研究對象，利用SAS9.4進行資料處理與統計分析，以描述性統計及Chi Square Test來探討研究對象基本人口學特性分布情形，並利用Cochran-Armitage Trend Test及Logistic regression，以死亡年份、接受緩和醫療家庭諮詢會議、性別、年齡層別、婚姻狀況、投保金額、投保地區都市化程
度、CCI 分類等，來探討其接受安寧緩和醫療、積極治療及死亡地點的趨勢及因素。結果：研究對象共有13,981位，在2010-2013、2014-2016及2017-2019年死亡者分別有3,460位、4,463位及6,058位，其接受安寧緩和醫療的比率趨勢上升，接受積極治療及在居住所死亡的趨勢下降；研究對象接受安寧緩和醫療之相關因素包含：在2014年後死亡、有接受緩和醫療家庭諮詢會議、男性、≧85歲、未婚、投保金額≦19200元、投保地區都市化程度中或高、CCI分類1分以上等；接受積極治療或心肺復甦之相關因素包含：在2013年前死亡、沒有接受緩和醫療家庭諮詢會議、沒有接受安寧緩和醫療、≦74歲
、投保金額≦19200元等；在居住所死亡之相關因素包含：在2014-2016年死亡、沒有接受緩和醫療家庭諮詢會議、沒有接受安寧緩和醫療、生命末期沒有接受積極治療、女性、≧75歲、已婚、離婚、配偶死亡、投保金額≧19200元、投保地區都市化程度中或低、CCI分類0分等。結論：研究對象的安寧緩和醫療及積極治療等生命末期品質指標有改善趨勢，而死亡年份、緩和醫療家庭諮詢會議、年齡、投保金額等為臺灣失智症患者安寧緩和醫療、積極治療、死亡地點的因素。