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人工智慧輔助診斷系統在子宮頸癌治療及預後分析之應用

為了解決自費hpv檢查費用的問題，作者邱竑銘 這樣論述：

根據世界衛生組織的統計，子宮頸癌是女性癌症中第四常見的癌症，在2018年估計有570,000例新增病例，占全世界女性癌症的6.6％，超過80%新增病例，是發生在開發中國家。在臺灣，根據衛生福利部國民健康署近年癌症登記年報顯示，子宮頸癌是臺灣婦女發生率排名第三的惡性腫瘤，也是臺灣婦女死亡率排名第七的惡性腫瘤，研究顯示99.7%的子宮頸癌患者，可以檢驗出感染人類乳突病毒（HPV）。現今子宮頸癌篩檢，大多仰賴子宮頸傳統抹片預防篩檢，近年來有推出自費薄層液態抹片與人類乳突病毒基因（HPV-DNA TEST）檢測，薄層液態抹片能彌補傳統抹片技術上不足而HPV-DNA TEST篩檢更能提早篩選有潛在性病

患，但由於價格過於昂貴推廣較為不易，但因為薄層液態抹片誕生，薄層技術和影像技術提升，讓人工智慧能參與醫療上輔助。本研究透過人工智慧機器演算法，對病人血液檢驗數值，進行分析計算，特徵篩選，建立子宮頸癌預測模型。預測系統可以讓病人即早發現並加以控制與治療。本研究透過人工智慧預測系統，預測準確值AUC達到0.831，代表本研究子宮頸癌預測模型有很高準確度，想法與理念都是可行的，透過此輔助診斷系統能縮短篩檢時效性與協助開發中國家子宮頸癌預防。

孕婦對產後接種人類乳突病毒疫苗行為意向及相關因素之探討

為了解決自費hpv檢查費用的問題，作者熊品鈞 這樣論述：

本研究旨在探討孕婦對產後接種HPV疫苗之行為意向及相關因素之探討，為採橫斷式研究設計(Cross-secticnal survey)，以北部某醫學中心婦產科門診產檢之懷孕婦女為研究對象採方便取樣(Convenience sampling)方式實收171位，以自填式問卷收集資料，有效問卷84.62％。以SPSS Statistics 22.0建檔整理、分析，運用獨立樣本t檢定、單因子變異數、皮爾森積差相關、卡方檢定、二元羅吉斯迴歸完成分析。研究結果：（1）懷孕婦女對於子宮頸癌/HPV疫苗知識偏低(M= 9.33, SD= 4.01)，與教育程度、抽菸習慣、資訊來源、性伴侶人數有關。（2）懷孕婦

女對於子宮頸癌/HPV疫苗態度偏正向(M= 9.48, SD= 2.01)，與婚姻狀況、疫苗費用、子宮頸癌家族病史有關。（3）懷孕婦女於接種HPV疫苗決策平均得分 45.54(SD= 6.35)，與背景因素無關 ，與子宮頸癌/HPV疫苗知識、態度有關。（4）懷孕婦女對未來接種HPV疫苗行為意向具高度意向(73.43％)，其中教育程度、疫苗費用負擔、子宮頸癌/HPV態度為主要的預測因子。根據研究結果，護理實務方面建議可藉由教育介入（如：醫護人員衛教孕期免疫系統變化、HPV疫苗宣導影片、HPV書面資料、設HPV諮詢處、定期舉辦HPV相關講座、建立HPV相關訊息網頁）增加相關知識，參考本研究發現的影

響因子，擬定臨床運用政策（如：張貼HPV海報、批准常規產後接種HPV疫苗、電子病歷提醒視窗、婦兒科醫師提醒），並推動HPV疫苗決策共享，設計HPV疫苗接種決策輔助工具，以增進孕婦正視自己及重要他人之健康促進行為，此可作為日後護理人員在接種HPV疫苗時的照護參考；臨床護理教育方面建議未來護理系校課程應該加強子宮頸癌/HPV疫苗知識的深度，才能在臨床上向婦女傳達HPV疫苗接種的必要性，減少婦女對副作用的恐懼，增加接種疫苗的信心。