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消費者對驗光師專業素養的覺知情形研究： 溝通與傾聽的問診

為了解決眼科權威台北的問題，作者林佩蓁 這樣論述：

研究背景：本論文的研究者即為驗光師，對驗光師的自我期許是本論文研究的重要動機。研究者想了解自己在取得驗光師證照後，是否在職場上展現了專業？消費者因為驗光師專業職能的服務能在哪些方面獲益？均是研究者取得驗光師證照後所關注者。研究目的：本論文的目的旨在透過溝通與傾聽的問診路徑，蒐集消費者對驗光師專業素養的覺知情形，以作為檢視驗光師專業素養，落實於知行合一的可行建議。研究結果期能強化驗光師「以人為本」的專業倫理與溝通和傾聽的專業問診方式，破除傳統「營利為首」的經營模式，達到門店的永續經營。研究設計與實施：本論文乃針對個案進行的質性研究。首先透過文獻分析，確立本論文深度訪談問卷設計之理論依據，採取深

度訪談，並輔以問診和觀察，蒐集實徵資料進行質性分析。受訪者則為自願參與之消費者，研究者依據性別、年齡、職業別、配鏡經驗和用眼習慣或問題等立意分類後，再隨機取樣，最後參與深度訪談者計10名，並恪守研究倫理。研究結果：本論文實徵研究發現有六：一、民眾對視力保健的觀念仍薄弱，也存在配鏡認知的迷思。二、縱令《驗光人員法》已經通過，但傳統眼鏡行非專業導向的經營模式仍然存在，可喜的是驗光師的專業已受到民眾的關注，故為守護民眾的視力健康，應依據《驗光人員法》持續推動驗光師以其專業素養服務消費者。三、消費者自身權益的維護需要強化其對驗光師專業素養的認識；相對的，驗光師也需要尊重自己的專業並力行之。四、驗光師的

專業素養有理性價值、感性價值和象徵價值三個層次，可作為驗光師樹立專業品牌的自我期許和目標。五、無論自我改變或改變消費者均需從建立其價值觀做起，教育消費者也需要改變其信念和態度（認知），不能止於改變消費者的行為。六、驗光師專業素養的落實就是要做到「專業=教育+服務」。結論與建議：本論文主要的結論有二：一、嚴謹親切的溝通和傾聽之問診歷程，並和消費者良好互動是驗光師展現「以人為本」專業素養「被看見」的表徵。故驗光師專業權威（專業職能）和人格感召的魅力（職場倫理）是驗光師自主自律展現專業素養的圖像。二、促進驗光師專業素養成長的挑戰是「知行難以合一」。故在適者的生存競爭法則下，臺灣眼鏡企業的新文化亟待重

塑，俾讓合理行銷、相互理解、科學診斷、有效處方、專業素養的問診和提供的服務形成一個「善的循環」。基於上述結論，本論文提出以下建議：一、驗光師專業素養及消費者的覺知研究可質量化並行，更需跨領域的整合研究。二、驗光師專業角色的社會地位應該提升，並倡導「眼科醫師和驗光師雙師一體」；另可配合「換證」制度，從優獎勵專業服務的驗光人員，加速建立驗光人員終身學習制度化。關鍵字：溝通與傾聽、驗光師、專業職能素養、消費者覺知、專業倫理 

利用機器學習進行青光眼預測

為了解決眼科權威台北的問題，作者黃馨儀 這樣論述：

青光眼 (Glaucoma) 為不可逆的疾病，會慢慢地喪失視力且不易察覺，嚴重會導致失明，又被稱為眼睛的隱形殺手。青光眼不能只以單一種類資料進行診斷，而目前青光眼的預測多是以眼底圖 (Fundus) 使用影像處理、形態辨識及深度學習 (Deep Learning, DL) 的方法為主，未見有學者以影像及文字資料運用於青光眼預測。針對文獻的不足，我們提出多元卷積學習網路 (Multi-Modal Convolutional Learning Network, MMCLN) 透過眼底圖及文字醫令結合卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN) 與機器學習法

(Machine Learning, ML)，如邏輯斯回歸 (Logistic Regression)、支援向量機 (Support Vector Machine, SVM)、決策樹 (Decision Tree)，發展出新的預測模型。實驗設計分四個部分，實驗一為使用純文字建立的機器學習 (ML) 模型，實驗二為使用純影像建立的深度學習 CNN 架構模型，實驗三及實驗四為結合文字 (醫令) 與影像 (眼底圖) 建立的多元卷積學習網路 (MMCLN) 模型。經過實驗，其結果顯示 MMCLN 與純文字的 ML 或純影像的 CNN 相比，其正確率 (Accuracy) 皆提升了約 10%，因此本研

究所提出的 MMCLN 模型除了可以運用於多種類資料外，也展現了結合深度學習與機器學習，並運用於青光眼預測的潛力。