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國立臺北護理健康大學 健康事業管理研究所 陳素秋、鄭致道所指導 馮慧敏的 癌症專科醫院護理人員對病人安全文化的探討 （2014），提出高醫人工掛號關鍵因素是什麼，來自於病人安全、安全態度、病人安全文化。
而第二篇論文國立勤益科技大學 工業工程與管理系 林文燦所指導 吳宗嶺的 應用關聯法則建構醫學中心門診醫師排班作業 （2009），提出因為有 資料探勘、關聯法則、醫師排班作業、醫療服務品質的重點而找出了 高醫人工掛號的解答。
最後網站彰化醫院 - 網路掛號- 衛生福利部則補充：處理中(Loading)... English Version. 網路掛號標示Registration Title. * 請選擇掛號科別. 內科系, 外科系, 婦幼科系, 五官科系, 其他科系. 高年科
AI醫療大未來 台灣第一本智慧醫療關鍵報告
為了解決高醫人工掛號 的問題，作者李友專 這樣論述：
「徹底運用醫療AI，就不會有付不起的醫療大未來」 「投資醫療AI ，就是投資自己的未來」 「沒有AI，就沒有精準醫療」 這幾年AI 捲土重來，在許多產業掀起革命，也有不少科技業者嘗試跨入醫療領域。就醫療而言，應用AI 早已經不是「想不想」的問題，而是非做不可，也不能再等了。 台灣已經邁入高齡社會，隨著人口老化，我們需要投入的醫療資源越來越多；加上少子化影響，人力資源短缺，醫護人員得照顧的病人越來越多，每個人能被分配到的資源變得稀少又難得，這些問題該怎麼解決？ 如果能夠徹底運用AI 的偵測、預測與預防的技術，就有機會解決長照及其他醫療的重大問題。AI 已成為醫療必要的
基礎建設，投資AI 就是投資自己和子子孫孫健康的未來。 這本書將帶你認識醫療AI和你有什麼關係？了解最新的醫療ＡＩ科技，是你未來健康的保障。 本書特色 1. 全台第一本討論醫療AI趨勢專書，不同一般產業分析觀點，而是與讀者分享來自醫療第一線的觀察，實屬難得。 2. 作者李友專同時擁有醫學與資訊雙項專業，20~30年前即投入醫療ＡＩ臨床研究與應用，是臺灣醫療AI先驅，經常奔走國際推廣臺灣經驗，也促成多項國際合作並屢獲殊榮肯定，其影響力不言可喻。 3. 每個章節可獨立成篇閱讀，對於不熟悉醫療AI領域的一般讀者，不會有閱讀壓力。文末的「醫療AI討論區」專欄
也提出更多個人觀點與觀察。 鄭重推薦 吳成文（中央研究院院士、國家衛生研究院創院院長） 陳時中（衛生福利部部長） 李伯璋（衛生福利部中央健康保險署署長） 張善政（國家生技醫療產業策進會會長、前行政院長） 李祖德（漢鼎股份有限公司董事、臺北醫學大學董事） 邱文達（美國AHMC醫療集團共同執行長、衛生福利部前部長） 施振榮（宏碁集團創辦人、宏碁基金會董事長） 吳良襄 (永齡健康基金會執行副董 ) 林丕容（大學眼科集團總院長、博客來數位科技公司董事長） 林建煌（臺北醫學大學校長） 閻 雲（臺北醫學大學臺北癌症中心總召集人） 郭旭崧（國立陽明大學校長
） 何弘能（台大醫院院長） 杜奕瑾（台灣人工智慧實驗室創辦人） 劉永弘（康聯生醫科技股份有限公司總經理 ) 黃威達（睿傳數據股份有限公司總經理 ) 陳俊嘉（永悅健康股份有限公司總經理 ) 李世文（六和化工股份有限公司董事長 ) 本書敘述人工智慧不僅將撞擊產業，更可在人類的健康醫療扮演關鍵性的變革，如何挑戰未來AI於精準醫療必然之關鍵科技，是當下所有的醫事人員，無論是臨床醫學研究者或是照護團隊，必須迎頭趕上的能力。李友專教授的《AI醫療大未來》正道出這一波為人類而生的AI智慧醫療新紀元。──（中央研究院院士、國家衛生研究院創院院長吳成文） 人工智慧的浪潮呼嘯而
來，您準備好了嗎？本書集結醫療 AI 的 七大應用，為大健康產業開拓新藍海，在這個 AI 翻轉一切的時代，讓我們跟著李友專院長的腳步，投資自己，擁抱 AI 醫療新未來！──（衛生福利部中央健康保險署署長李伯璋） AI發展已超過五十年，如今已在各行業全面展開應用，台灣資通訊產業居全球重要地位，加上台灣擁有一流的醫療人才，且醫療水準及健保制度受國際稱讚，李院長在新書中現身說法，在此推薦給對AI應用在ICT+醫療有興趣的朋友參考！──（宏碁集團創辦人、宏碁基金會董事長施振榮） 人工智慧形成單一學門已超過一甲子，其間的發展數經起伏。近來藉助飛越進步的科技，蠢動升溫之際似漸蘊釀成一股銳不可擋
的趨勢。健康醫療領域隨著各種組學蓬勃發展，每日都有巨量的資料等待被揭露與探索。永齡健康基金會長期關注並支持人工智慧於此的應用，期待人類的健康福祉因此更加向前推進。李院長傑出的研究與其專業，正是台灣生技醫藥產業創新所最需要的。──(永齡健康基金會執行副董吳良襄 ) AI人工智慧時代來臨，李友專教授以醫療大數據為經，臨床醫療為緯，勾勒人工智慧醫療，開創醫生、病人、醫院三贏的未來趨勢與美好願景。──（臺北醫學大學校長林建煌） 人口老化的未來，醫療資源相對稀少的條件下，如何繼續提供好的醫療品質，是全球科學家的大哉問。李院長為我們展現為人類而生的醫療AI，如何協助病人、醫生及醫院共創多赢，亦
不忘醫者同理關懷的人性面，令人激賞。──（臺北醫學大學臺北癌症中心總召集人閻雲） AI的領域無遠弗屆，我的好友李友專院長，深入淺出，畢其一生功力完成台灣第一本呈現AI如何翻轉醫療全貌的書，不僅是醫學生必讀，也值得每一位關心醫療的人細細品味，鄭重推薦！──（國立陽明大學校長郭旭崧） 李博士兼具臨床醫療和生物資訊雙重的domain knowledge，近年深耕於AI在醫療相關領域的應用。本書的完成，既代表了他個人多年跨領域整合的努力，也標示出台灣醫療奇蹟的下一個可能性。相信將為醫療健康及相關管理、教育、研究領域帶來巨大衝擊和長遠的影響力。──(康聯生醫科技股份有限公司總經理劉永弘 )
從資訊工程進入數據科技時代，再應用到健康科技界，實踐一直是此產業檢驗真理的唯一標準；相較於網際網路發展崛起的過程，人工智慧這條路更顯得漫長，也更值得期待。李友專院長集醫學與資訊之長，深知醫療產業的迫切需要，相信教授此書能帶給千萬有志之士一個指引，如書中所言：「讓那股躍躍欲試、迫不及待用電腦做出點什麼的熱忱火苗，在更多人心中延燒」，功德無量！── (睿傳數據股份有限公司總經理黃威達) 永悅肩負全球眾多大型企業員工健康照護的重責大任，開發出H2U健康ATM與H2U 企業員工健康解決方案，如何有效運用數據與互聯網平台，提供高效職護服務，促進員工健康，是我們的重要目標。李院長身兼醫學實務與
數據分析應用的領導巨擘，以簡鍊文字與清晰圖表點出未來AI醫療大趨勢，正是致力醫療創新者的一盞明燈。──(永悅健康股份有限公司總經理陳俊嘉) 【宏碁基金會、永齡健康基金會、六和化工股份有限公司 推動公益贈書計劃‧守護醫療未來】
癌症專科醫院護理人員對病人安全文化的探討
為了解決高醫人工掛號 的問題，作者馮慧敏 這樣論述：
背景：病人安全文化落實於醫療單位或組織中，進而影響醫護人員對病人安全的態度、認知、行為，臨床癌症護理人員扮演著重要角色。目的：本研究目的在於瞭解該院護理人員之病人安全文化，分析該院護理人員的病人安全態度認知的情況、比較護理人員基本及工作屬性在病人安全態度之差異、討論護理人員的病人安全文化與執行病人安全指標之關聯。方法：本研究使用安全態度問卷調查癌症專科醫院護理部的護理人員，共發放417份問卷，回收398份，有效問卷392份，有效回收率為94 %。以IBM SPSS Statistics 20執行資料分析，使用統計方法包括：次數分配、百分比、平均值、標準差、t檢定、單因子變異數分析、費雪(Sc
heffe)事後多重比較法、相關分析、迴歸分析。結果：護理人員在病人安全態度六個構面得分的現況，最高得分是「團隊合作風氣」，最低得分是「對管理感受」；對「團隊合作風氣」持最高正向態度，對「對管理感受」評分為最低。研究結果顯示護理人員基本及工作屬性在病人安全態度上是有差異；影響護理人員的病人安全文化的因素有不同年齡、不同的現任單位年資、不同的現任主要服務工作單位、不同的受雇類別；年齡層最長、年齡層最輕、工作年資最資深及最資淺、擔任管理職、工作單位在病房、為全職人員等族群，其病人安全態度較正向；研究顯示該院護理人員有高正向的病人安全文化、同時在病人安全的三個指標(PICC、Port-A、SSI感染
率)表現良好。結論：本研究護理人員在病人安全態度六大構面有高正向得分，但是單位之間的差異顯著，如何將單位之間的差異縮小，改善為皆是一致的高正向病人安全態度，是值得商討及努力之處。
應用關聯法則建構醫學中心門診醫師排班作業
為了解決高醫人工掛號 的問題，作者吳宗嶺 這樣論述：
在醫療技術發達的現今社會與健保體制下，往往會看到大型醫院掛號窗口總是大排長龍的看診人潮，熱門的掛號時段總是擠滿了就診病患，醫院的人力分配是影響著醫院的服務品質，所以排班問題是非常值得重視的一環。而在醫院所有排班作業上以醫師的排班是直接影響病患的，在醫學中心當中各科別的醫師人數是非常多的，如何在有限的看診時段，將醫生排班以符合病患所需是當務之急。本研究依台灣某醫學中心門診掛號病歷資料庫病患就診與就醫之屬性，本研究即以病患就診屬性，包括：看診日期、看診科別、醫師別等，以資料探勘之關聯技術，直接透過資料庫取得門診就診資料，尋求病患就診之行為模式。本研究以資料探勘分析資料的關聯法則，找出高頻項重複看
診的醫師，將被以重複看診次數最多的醫師排班排在一起，可以讓病患減少來院就診的天數，本研究醫學中心針對本研究所找出項主要醫師排班關聯規則，以腫瘤科在醫院方面將可以減少95.43%的排班組合時間所進行醫師排班花費的時間，且病患看診時間的節省部分，本研究針對10%的隨機資料庫驗證，發現平均將會改善7.3.%的病患來院就診天數，可以驗證本研究使用關聯法則是對於病患有明顯的看診天數的減少，故本研究所使用的研究流程可以供給其他醫學中心作為醫生排班的參考依據。醫院以本研究所提出的改善方法，進行建構醫學中心門診醫師排班作業系統，將會提升整體服務品質，最後本研究提出以關聯法則建構找出新的排班規則應用模型，提供給
不同的醫院或是部門別在於醫師人力資源的排班上有新的參考依據，對於醫院與民眾都有減少其負擔是益處。