第三章 個人化智慧型健檢決策支援 根據第二章對於個人醫療研究、個人健檢模式、知識及決策支援系統等文獻

探討，本章從個人化智慧型健檢決策系統之發展目的及現行健檢流程，探討個人

健檢服務之內容與功能，以引導系統分析架構形成發展，進一步提出一個綜合個

人健檢、個人保健、個人醫療之系統架構。

第一節 個人化智慧型健檢決策支援功能與流程 一、 個人化智慧型健檢決策支援系統功能

綜合第二章個人醫療研究、個人健檢模式、知識之文獻探討，在此小節中，

分別說明個人化智慧型健檢決策支援系統功能與流程。本研究，參考健康檢查相

關書籍、行政院衛生署 93 年所公布的優良教學醫院健康檢查的網站、現行市面

上健康檢查系統（辛棄疾健康管理系統）、及與健康檢查相關的國內外文獻分析

比較而彙整而成，一個理想的 Web-based 個人化智慧型健康檢查支援系統功能與

服務內容應包括了下列：

個人基本資料管理、個人健康資料管理，其中包括個人家族病史、個人健康狀況、個人危險因子及生活習慣等。

個人健康風險評估、個人健檢需求與條件之設定與修改。 個人健檢項目推薦、健檢組合方案建議、調整、確定等。 個人健檢報告主要的檢查項目及結果解讀。 個人保健建議及方案之推薦、調整、確定等。 個人醫療建議及方案之推薦、調整、確定等。 個人健檢資料交換，透過 HL7/XML 標準，進行醫療資訊交換。 個人資訊查詢包括健檢報告查詢、就醫資訊查詢、病歷記錄查詢，並提供預

約相關門診服務。 健康資訊流覽及健檢相關資源連結。

本研究所提出個人化智慧型健檢決策支援系統之功能架構，如圖 3-1 所示，其說明如下： (一)健檢資訊流覽：可流覽不同的健檢資訊，包括健檢項目資訊、健檢套餐方案、風險評估說明、健檢推薦方案、檢驗判讀報告、保健醫療方案等。 (二).個人資料管理：可透過人機介面，編輯就醫者基本資料，包括個人基本資料、家族病史、生活型態等，此外，依個人不同需求，可建立個人風險資料管理。 (三)健檢決策輔助：可執行特定決策模組，健檢決策輔助模組，包括健檢項目推薦、檢驗報告判讀、個人保健建議、個人醫療建議；個人保健建議依個人需求的

不同提供個人體型分析、運動處方建議、營養保健建議；醫療建議則提供醫療方

案建議、醫療院所推薦。 (四)個人資訊查詢：可應用於就醫資訊查詢、健檢報告查詢，以供就醫者使用。 (五)線上預約掛號：提供健檢套餐預約、健檢項目自訂、醫院門診掛號，依就醫

21

者不同的需求，提供不同服務。 (六)後端管理管理：可應用於檢驗項目及健檢報告之新增、刪除、修改、查詢等功能上支援。

健

檢

項

目

推

薦

健

診

報

告

查

詢

醫

療

院

所

查

詢

健

診

項

目

自

訂

醫

院

門

診

資

料

檢

驗

項

目

管

理

健

檢

報

告

管

理

檢

驗

報

告

判

讀

個

人

基

本

資

料

風

險

預

測

資

料

個

人

保

健

建

議

個

人

醫

療

建

議

健

檢

套

餐

預

訂

個

人

資

訊

查

詢

線

上

預

約

掛

號

健

檢

資

訊

瀏

覽

後

端

管

理

功

能

健

檢

決

策

輔

助

個

人

資

料

管

理

圖 3-1 個人化智慧型健檢決策支援功能架構

健

檢

項

目

資

訊

健

檢

套

餐

方

案

風

險

評

估

說

明

個人化智慧型健檢決策支援

二、 個人化智慧型健檢決策支援流程 個人化智慧型健檢決策支援流程分為個人健檢推薦、檢驗報告判讀、個人保

健醫療三部分，如圖 3-2 所示，其說明如下：

個人健檢推薦：經由個人資料收蒐、癌症/慢性病風險評估、健檢項目推薦、健檢項目調整/確認、健檢線上項約，提供符合個人需求之健檢

項目。

檢驗報告判讀：經由醫護人員輸入檢驗資料，經過檢驗項目判讀、疾病診斷評估、檢驗異常處理，整合成智慧型檢驗報告，最後透過醫師調整

/確認，才為正式檢驗報告。 個人保健醫療：經由滙入個人基本資料、檢驗判讀報告、個人就醫偏好

等，進行個人保健醫療方案建議、最後透過醫師調整/確認，成為正式健檢報告，進一步透過就診媒合功能進行門診預約掛號。

22

圖3-2 個人化智慧型健檢決策支援流程

個人資料收蒐

癌症/慢性病風險評估

健檢項目推薦

健檢項目調整/確認

健檢線上預約

檢驗資料輸入 檢驗資料判讀

檢驗報告建議 檢驗報告調整/確認

疾病診斷評估 檢驗異常處理

醫師調整/確認

健檢報告整合

個人保健醫療建議

就診資訊媒合

門診預約掛號

23

(一)個人健檢推薦流程 個人健檢推薦主要可以分為四個主要流程，分別為個人資料蒐集、健康風險

評估、健檢項目推薦、健檢項目調整，如圖 3-3 所示，其說明如下： 1.就醫者對於健檢套餐、健檢資訊、健康風險評估等健檢資訊進行流灠 2.系統依個別需求進行健檢套餐預約、健檢項目自訂及個人健檢推薦 3.個人資料蒐集：系統針對於受檢基本資料、過去病史資料、生活習慣資料、過去檢驗資料等進行資料收集，其說明如下：

受檢基本資料：包括病姓名、性別、生日、身高、體重、聯絡地址、行動電話、電子信箱帳號、腰圍、臀圍、是否使用 aspirin 等個人基本資料。

過去病史資料:包括個人過去病史及家族病史資料；個人病史資料：包括高血壓、血脂異常、肥胖、糖尿病、大腸癌病史、乳癌病史、子宮頸

癌等。家族病史資料包括肝癌及冠心病。 生活習慣資料：包括抽煙習慣、每日抽煙支煙、戒煙時間、是否與石棉

接觸、煙齡、喝酒、嚼檳榔、是否吃素食等。

過去檢驗資料：包括膽固醇、高密度膽固醇、收縮壓、舒張壓、三酸甘油脂、尿酸、肌酐酸、血清麩草酸轉胺基酶、血清麩丙酮酸轉胺基酶、

過去一年是否糞便潛血等。 4.系統將資料儲存於資料庫內，並提供慢性病及癌症罹病風險預測種類(冠心病罹病機率模式、肝癌罹癌機率模式、肺癌罹癌機率模式、心血管罹病機率模式、腦

血管罹病機率模式乳癌多重因子評估模式)，以供就醫者依個人需求進行罹病風險評估。 5.系統滙入就醫者資料後，進行風險預測模式運算，進一步透過健檢推薦法則(週期性健檢法則、慢性病及癌症罹病健檢推薦法則、預防篩檢法則)，推薦個人健檢項目。就醫者根據系統所提供個人健檢項目，進行調整/確認。 6.就醫者進行線上預約，預約成功後，立即會顯示健檢相關注意事項，即完成個

人健檢流程。

24

25

冠心病 罹病 評估

冠心病 罹病 預測值

受檢基本資料 過去病史資料 生活習慣資料 過去檢驗資料

肝癌 罹癌 評估

肺癌 罹癌 評估

乳癌 罹癌 評估

心血管

罹病 評估

腦血管 罹病 評估

肝癌 罹癌 預測值

肺癌 罹癌 預測值

乳癌 篩檢 評估值

心血管

罹病 預測值

腦血管 罹病 預測值

週期性健檢 推薦法則

慢性病及癌症

推薦法則 預防篩檢 推薦法則

健檢項目推薦

健檢項目調整/確認

健檢線上預約

個人資

料蒐集

健康風

險評估

健檢項

目推薦

健檢項

目調整

圖 3-3 個人推薦流程圖

(二) 檢驗報告判讀流程 檢驗報告判讀主要流程可以分為檢驗資料輸入、檢驗項目判讀、檢驗報告建

議、檢驗報告調整，如圖 3-4 所示，其說明如下：

1.檢驗資料輸入：醫護人員根據就醫者檢驗項目進行系統輸入，健檢項目可分為

一般健康檢查、血液常規、尿液常規、血糖檢查、血脂肪檢查、肝功能檢查、腎

功能檢查、尿酸檢查、肝炎標記與甲型胎兒蛋白、性病檢查、甲狀腺功能檢查、

腫瘤標記檢查等項目。

2.檢驗項目判讀：系統讀取個人資料及檢驗數據後，首先進行檢驗項目之判讀，

其判讀結果內容包括檢查目的、基準值、容許範圍、異常值所代表意義。之後進

行疾病診斷判讀，疾病診斷判讀主要是根據異常檢驗項目，進行綜合性的判讀，

如 B型肝炎之判讀。

3. 檢驗報告建議：根據異常檢驗項目及疾病診斷判讀，進一步醫療方案建議，

檢驗處理建議，主要針對可能疾病及檢查結果為異常時的處理建議，最後根據上

述結果及個人資料提供檢驗報告。

4. 檢驗報告調整/確認：醫師對於系統所建議檢驗報告及結果進行最後調整/確

認。

一般健康檢查、血液常規、尿液常規、血糖

檢查、生化檢查等進行檢驗資料輸入

一般健康檢查、血液常規、尿液常規、血糖

檢查、生化檢查等進行檢驗資料判讀

異常檢驗項目

疾病診斷評估

檢驗報告建議

檢驗項目輸入

檢驗項目判讀

檢驗報告建議

圖 3-4 檢驗報告判讀流程圖

檢驗處置建議

檢驗報告調整/確認

智慧型健檢報告

檢驗報告調整

26

(三)個人保健醫療流程 個人保健醫療流程主要可以分為以下流程，分別為個人資料匯入、個人保健

建議、個人醫療建議、門診預約掛號，如圖 3-5 所示，其說明如下：

1.個人資料滙入：系統首先滙入個人基本資料、檢驗判讀報告、個人偏好資料、

醫療院所資料等。

2.個人保健建議：系統對於不同就醫者提供不同的保健建議服務，根據檢驗判讀

結果及基本資料產生保健建議，個人保健模組產生個人體型分析(肥胖指標、腰

臀圍比率、每日熱量需求)、運動處方建議、食物保健建議等。

3.個人醫療建議：根據個人基本資料及檢驗判讀報告，提供個人醫療建議(如藥

物治療建議或是飲食治療建議) 。

4.就醫資訊媒合：系統根據就醫者基本資料、檢驗判讀報告及個人就診偏好，提

供醫療院所媒合及查詢等服務。

5.健檢報告調整/確認：健檢報告整合個人保健及個人醫療資訊，最後透過醫師進行健檢報告調整及確認。6.門診預約掛號：根據健檢報告內容，就醫者可以針

對檢驗異常項目，進行後續追蹤或是針對疾病診斷結果進行門診治療，系統提供

門診預約服務，就醫者透過醫院網站完成門診預約掛號。

受檢 基本資料

檢驗 評估報告

個人 偏好資料

醫療 院所資料

個人 體型分析

運動 處方建議

營養 保健建議

個人保健建議

個人 醫療建議

就醫資訊媒合

個人化智慧型健檢報告 門診預約掛號

個人資料匯入

個人醫療建議

門診預約掛號

圖 3-5 個人保健醫療流程圖

個人保健建議

運動 檢視問卷

27

第二節個人化智慧型健檢決策支援系統決策需求 根據第二章文獻探討，本研究提出個人化智慧型健康檢查決策需求，主要決

策需求分別為個人健檢推薦、檢驗報告判讀及個人保健醫療，此三個決策為本研

究核心決策，分別用來提供個人健檢推薦及智慧型保健醫療建議服務。 一、個人健檢推薦決策需求

個人健檢推薦決策需求，其說明如下： (一).基本資料輸入：基本資料包括受檢基本資料、過去病史資料、生活習慣資料、過去檢驗資料等。 (二).風險預測執行：風險機率預測模式包括冠心病罹病機率模式、肝癌罹癌機率模式、肺癌罹癌機率模式、心血管罹病機率模式、腦血管罹病機率模式、乳癌篩

選評估；風險預測模式其彼此之間關係為平行處理關係；模式主要進行風險預測

運算，其流程包括模式輸入、模式處理、模式輸出，模式輸出為風險罹病機率值，

如圖 3-6 所示。 (三).健檢方案推薦：根據風險預測模式之風險罹病機率值及其個人基本資料做為健檢推薦法則輸入的資料，經過法則處理後，產生法則輸出。健檢方案推薦即是

健檢推薦法則的輸出，其包括癌症及慢性病健檢項目、週期性健檢項目、預防篩

檢健檢項目，如圖 3-7 所示。

基本資料

受檢基本資料

生活習慣資料

過去檢驗資料

過去病史資料

風險預測模式

風險預測模式輸入

風險預測模式處理

風險預測模式輸出

圖 3-6 個人風險評估決策

風險預測結果

慢性病罹病風

險預測值

癌症罹癌風險

預測值

28

健檢推薦法則輸入 健檢推薦法則輸出 健檢推薦法則處理

癌症及慢性病

罹病風險預測

性別、年紀

就醫者基本資

料(個人病

史、家族病

史、檢驗歷史

資料、生活習

慣等)

癌症及慢性病

健檢推薦法則

週期性 健檢法則

預防篩檢 健檢法則

癌症及慢性病

健檢項目

週期性 健檢項目

預防篩檢 健檢項目

圖 3-7 個人健檢決策

29

二、.檢驗報告判讀決策 根據上一節對於個人保健醫療流程之探討，檢驗報告判讀決策需求，如圖

3-8 所示，由於不同檢驗項目有其不同的決策需求，以下以血脂檢驗為例，其說明如下： (一).檢驗資料輸入：檢驗資料輸入包括檢驗數據資料及個人基本資料，檢驗項目資料是醫護人員執行檢驗作業所輸入資料，個人基本資料包括受檢基本資料、過

去病史資料、生活習慣資料、過去檢驗資料等。 (二).檢驗法則判讀：檢驗法則判讀包括檢驗項目法則及疾病判讀法則，根據檢驗數據資料，檢驗項目法則對於檢驗值異常之檢查項目，依異常程度不同提供相關

說明；此外疾病診斷法則可以進行一個或數個檢驗項目，進行疾病診斷，之後再

根據檢驗結果，進行醫療方案建議。 (三).檢驗項目輸出：檢驗項目輸出包括檢驗名稱、檢驗值、參考值、說明、檢

驗判讀結果、檢驗處理建議。

檢驗項目輸入

性別(sex) 總膽固醇(tc) 三酸甘油脂(tg) 高密度脂蛋白膽固醇

(hdl) 低密度脂蛋白膽固醇

(ldl)

檢驗項目判讀

檢驗項目輸出

檢驗名稱 檢驗值 參考值 說明 血脂異常分類 判讀結果建議

圖 3-8 檢驗判讀報告決策

單一檢驗項目

血脂異常分析

檢驗處置法則

30

三、.個人保健醫療決策 根據上一節對於個人保健醫療流程之探討，保健醫療決策需求，如圖 3-9 所

示，其說明如下： (一).保健醫療輸入：保健醫療輸入包括檢驗項目資料及個人基本資料，檢驗項目資料是醫護人員執行檢驗作業所輸入資料，個人基本資料包括受檢基本資料、過

去病史資料、生活習慣資料、過去檢驗資料等。 (二).個人保健建議：個人保健建議根據檢驗項目資料及個人基本資料，進行個人體型分析(肥胖指標、腰臀圍比率、每日熱量需求)、運動處方建議、營養保健建議，其營養保健建議是根據疾病診斷結果，提供給就醫者疾病方面營養保健建議。 (三).個人醫療建議：個人醫療建議根據檢驗項目資料及個人基本資料，提供個人醫療建議包括醫療方案建議、就醫資訊媒合，以滿足就醫者對於保健醫療之需求。 (四).保健醫療報告：保健醫療報告包括檢驗判讀報告、個人保健建議、個人醫療建議。

保健醫療輸入

個人基本資料

檢驗項目資料

圖 3-9 個人保健醫療決策

個人保健建議

個人體型模式

營養保健法則

運動處方法則 保健醫療報告

檢驗判讀報告

個人醫療建議

個人保健建議 個人醫療建議

醫療建議法則

就醫媒合法則

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第三節個人化智慧型健檢決策支援資料需求 個人化智慧型健康檢查之資料需求根據個人健檢推薦、檢驗報告判讀、個人

保健醫療，可以將資料需求分成三個階段，如圖 3-10 所示，個人健檢推薦資料

需求主要是來自於個人基本資料及不同風險預測模式所要求之資料，大致可以分

成受檢基本資料、過去病史資料、過去檢驗資料、生活習慣資料、個人偏好資料

等，檢驗報告判讀資料需求主要是來自於檢驗判讀資料及疾病診斷資料；保健醫

療資料主要來自於醫院門診資料及運動基本資料及飲食基本資料等，其說明如

下： 一、個人健檢

1. 受檢基本資料：包括病歷號碼、姓名、性別、生日、職業、學歷、年收入、婚姻狀況、聯絡地址、聯絡電話、行動電話、電子信箱帳號、密碼、帳號、

血型、醫師編號等 2. 過去病史資料：包括病歷號碼、高血壓、肝癌、結核病、心血管疾病、糖尿

病、乳癌、子宮頸癌、攝護腺肥大、高血脂症、中風等 3. 過去檢驗資料：包括病歷號碼、檢驗功能編號、檢驗中文名稱、檢驗項目、

檢驗項目、檢驗值、健檢時間等 4. 生活習慣資料：包括病歷號碼、抽煙習慣、每日抽煙支煙、煙齡、喝酒、酒

的種類、嚼檳榔、素食習慣等、喜歡運動類型、活動強度等 5. 個人偏好資料：病歷號碼、地區、醫院等級、就診時段、就診醫院、喜好運

動等 二、檢驗報告 1. 疾病檢查資料：包括疾病代碼、疾病名稱、檢驗功能編號、檢驗中文名稱等 2. 檢驗功能資料：包括檢驗功能編號、檢驗中文名稱、檢驗英文名稱、檢驗說

明、檢驗費用等 3. 檢驗項目資料：包括檢驗項目編號、項目中文名稱、項目英文名稱、檢驗目

的、項目說明、項目資料類型、項目選項值、參考值範圍、項目檢驗值單位、

檢驗項目費用、異常說明、參考資料等 4. 健檢套餐資料：包括套餐編號、套餐中文名稱、套餐英文名稱、套餐項目、

套餐說明、套餐費用、檢驗功能編號等 5. 疾病項目資料：包括疾病編號、疾病中文名稱、疾病英文名稱、疾病症狀等 6. 檢驗結果資料：包括客戶編號、健檢時間、檢驗項目編號、檢驗數據等 三、保健醫療 1. 醫療院所資料：包括醫院編號、醫院中文名稱、醫院英文名稱、醫院說明、

醫院級別、醫院交通、線上掛號、科別代碼等 2. 醫院門診資料：包括科別代碼、門診日期、門診醫師、就診時段等

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3. 醫師個人資料：包括醫師編號、醫師姓名、醫院編號、科別代號、就診時段、科別代碼等

4. 運動熱量資料：包括運動編號、運動種類、運動單位熱量、運動說明等 5. 食物熱量資料：包括食物編號、食物種類、食物單位熱量、食物說明等 6. 疾病衛教資料：包括疾病編號、保健方式、注意事項等

個人基本類別

受檢基本資料

家庭病史資料

過去檢驗資料

生活習慣資料

個人檢驗資料 個人偏好資料

檢驗判讀類別

疾病項目資料

疾病檢查資料

檢驗功能資料

檢驗項目資料

健檢套餐資料

檢驗結果資料

保健醫療類別

醫療院所資料

醫院門診資料

醫師個人資料

運動處方資料

食物熱量資料

疾病衛教資料

圖 3-10 個人化智慧型健檢之資料需求

以下個人健檢推薦為例，其資料型態及變數代號 、生日、聯絡地址、行動電話、

本資料表 變數代號

1. 受檢基本資料：包括病歷號碼、姓名、性別電子信箱帳號等，如表 3-1 所示。

表 3-1 受檢基型態說明

姓名 文字 name 男

性別 女

sex

年紀 數字 age 身份證字號 文字 qid e-mail 文字 e -mail行動電話 數字 cphone 聯絡地址 文字 addr 身高 數字 m 體重 數字 kg 腰圍 數字 w cm臀圍 數字 hcm

是 使用 papirin aspirin

否 腰圍 wcm 數字臀圍 數字 hcm 居住地 haddr 文字 醫院等級 文字 hgrade

33

2. 個人及家庭病史資料 高血壓、血脂異常、肥胖、糖尿病、 病史

表 3-2 個人及家庭病史表 變數代號

：包括 大腸癌

等，如表 3-2 所示

型態 是

高血壓 hhtn 否 是

血脂異常 hld 否 是

肥胖症 hobe 否 是

糖尿病 dm 否 是

大腸癌病史 hco 否 陽性

B 型肝炎 hhbsag 陰性 是

肝癌家族病史 fhcc 否 是 家族之中 55 歲(男性)或 65

fhis 歲(女性)之前發生冠心症 否

34

3. 生活習慣資料：包括抽煙習慣、每日抽煙支煙、煙齡、喝酒習慣、酒的種類、

嚼檳榔習慣、素食習慣等、喜歡運動類型、活動強度等，如表 3-3 所示

表 3-3 生活習慣資料表 型態 變數代號

是 抽煙習慣

否 sm

每日抽煙根數 數字 cpd 煙齡 數字 smk 戒煙時間 數字 quit

是 是否與石棉接觸

否 asb

是 喝酒習慣

否 ad

是 嚼檳榔習慣

否 betel

是 素食習慣

否 vet

靜態(20-30%) 輕度(30-45%) 中度(45-65%) 重度(65-90%)

活動類型

極重(90-120%)

atype

35

4. 過去檢驗資料：包括膽固醇、高密度膽固醇、血壓等，如表 3-4 所示

表 3-4 過去檢驗資料表 型態 變數代號

=280

tc

=60

hdl

收縮壓< 120/舒張壓< 80 收縮壓< 130/舒張壓< 85 收縮壓130-139/舒張壓< 85-89 收縮壓140-159/舒張壓90-99

血壓(BP)

收縮壓>160/舒張壓>100

bpstage

=45 alt

收縮壓 數字 sbp 是

過去一年是否糞便潛血 否

psob

是 左心室肥大

否 lvh

是 心房顫動

否 af

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5. 婦女專區資料：婦女專區資料主要是針對女性過去相關的健康狀態之資料收蒐，如表 3-5 所示

表 3-5 婦女專區資料表 型態 變數代號

是 過去二年是否做過乳房攝影

否 pmy

是 過去一年是否做過子宮抹片

否 pps

是 是否有性活動

否 sexactive

是 子宮是否己切除

否 pcx

是 子宮頸癌

否 hcc

是 初經年齡是否大於14歲

否 ma

0 1 2 3

生產胎數

4以上

parity

未生育 24歲以下 25~29歲

第一胎生育年齡

30歲以上

ba

是 哺餵母乳一個月以上

否 bm

是 使用荷爾蒙補充療法超過5年且近5年仍使用 否

pmh

是 45歲以後仍使用口服避孕藥

否 pmh45

是 一等親以內親屬曾罹患乳癌

否 fhx1

是 二等親以內親屬曾罹患乳癌

否 fhx2

是 本身曾罹患癌症(不含乳癌)

否 bcself

37

第四節 個人化智慧型健檢決策支援模式需求 一、癌症或慢性病風險機率模式

個人風險預測：個人風險預測主要目的在於透過風險預測模式，計算個人罹

患癌症或慢性病風險機率，本研究提供罹患癌症或慢性病風險機率模式如表 3-6所示：

表 3-6 罹患癌症或慢性病風險機率模式 模式編號 模式名稱 01 冠心病罹病機率模式 02 肝癌罹癌機率模式 03 肺癌罹癌機率模式 04 心血管罹病機率模式 05 腦血管罹病機率模式 06 乳癌多重因子評估模式

(一)冠心病罹病機率模式

冠心病罹病機率模式(Anderson, Odell, Wilson, & Kannel, 1991)(Wilson et al., 1998)，冠心病罹病機率模式根據年齡(age)、性別、膽固醇(cholesterol)、高密度膽固醇(hdl)、血壓(stage)、糖尿病史(diabetes)、抽煙習慣(smoker)之危險因子進行罹病機率計算，透過冠心病罹病風險預測模式運算，最後預測出 10 年後罹患冠心病機率，如圖 3-11 所示

冠心病罹病 危險因子輸入項目

年齡(age) 性別(sex) 膽固醇(tc) 高密度膽固醇(hdl) 血壓(stage) 糖尿病史(dm) 抽煙習慣(sm)

冠心病罹病 風險預測模式運算

1.C_age=age(sex)*age 2.C= Sum(C_age+ C_tc(sex, tc)+ C_hdl(sex, hdl)+ C_bp(sex, stage )+ C_db(sex, dm )+ C_sm(sex, sm)) 3.A =C -G (sex) 4.B =eA 5.P10 =1-[S10(sex)]B

冠心病罹病 預測模式輸出

P1010 年後罹患冠心病機率

圖 3-11 冠心病罹病風險模式

38

冠心病罹病機率模式說明如下： 1.冠心病罹病危險因子 (L_age(sex)、 L_tc(sex)、L_hdl(sex)、 L_bp(sex)、L_db(sex)、L_sm(sex))，透過性別及冠心病危險因子係數表，如表 3-7 所示即可得到相對應的值(註：L_age(sex)= CHD_age(M)*age)，之後將個別危險因子進行加總，即可得到 L(sex)之值。 2.冠心病危險因子平均值(G_age(sex)、G_tc (sex)、G_hdl (sex)、G_bp (sex)、G_db (sex)、G_sm (sex))之計算公式＝危險因子之值域係數值*危險因子平均值，在此以男性冠心病危險因子平均值進行說明： G_age(M)= CHD_age(M)* CHD_age_mean(M)=0.04826*48.5926=2.345079 G_tc(M)=L_tc(M)*L_tc_mean(M)=-0.65945*0.07433+0.17692*0.38851+0.50539*0.16673+0.65713*0.05826=0.142266 G_hdl(M)= L_hdl(M)*L_hdl_mean(M) =0.49744*0.19285+0.24310*0.35476-0.05107*0.19646-0.48660*0.10727=0.119943 G_bp(M)= L_bp(M)*L_bp_mean(M) =-0.00226*0.20048+0.2832*0.20048+0.52168*0.2282+0.61859*0.13057=0.25614 G_db(M)= L_db(M)*L_db_mean(M) =0.42839*0.05223=0.022375 G_sm(M)= L_sm(M)*L_sm_mean(M) =0.52337*0.40458=0.211745 G (M) = Sum(G_age(M)+ G_tc (M) + G_hdl (M) + G_bp (M) + G_db (M) + G_sm (M)) ≒ 3.097547；經由相同的計算方式 G(F)=9.92545 3.A (sex) =L (sex) -G (sex) 4.B (sex) =eA (sex)

5.P10 (sex) =1-[S10(sex)]B(sex)(S10:十後存活係數)

表 3-7 冠心病危險因子係數表

Men Female Age,year

CHD_age(M) CHD_age_mean(M) CHD_age(F) CHD_age_mean(F) 0.04826 48.5926 0.33766 - TC, md/dl

L_tc(M) L_tc_mean(M) L_tc(F) L_tc_mean(F) =280 0.65713 0.05826 0.53513 - HDL-C, mg/dl

39

L_hdl(M) L_hdl_mean(M) L_hdl(F) L_hdl_mean(F) =60 -0.48660 0.10727 -0.42951 - Blood presure

L_bp(M) L_bp_mean(M) L_bp(F) L_bp_mean(F) Optimal -0.00226 0.20048 -0.53363 -

Normal 0.0 - 0.0 - High normal 0.28320 0.20048 -0.06773 - State I 0.52168 0.22820 0.26288 - State II-IV 0.61859 0.13057 0.46573 - Diabetes

L_db(M) L_db_mean(M) L_dm(F) L_db_mean(F) Y 0.42839 0.05223 0.59626 - N 0.0 - 0.0 - Smoker L_sm(sex) L_sm(M) L_sm_mean(M) L_sm(F) L_sm_mean(F) Y 0.52337 0.40458 0.29246 - N 0.0 - 0.0 - G

G(M) G(F) 3.097547 9.92545 S10

S10(M) S10(F) 0.90015 0.96246

40

(二)肝癌罹癌機率模式

肝癌罹癌機率模式(楊懷壹，2005)(Yang et al., 2002)(Wang et al., 2003)，根據就醫者危險因子輸入，預測 10 年後肝癌罹癌機率的風險，肝癌罹癌機率經由模式運算、再透過肝癌危險因子對應表，如表 3-8 所示及肝癌罹癌機率對應表，如表 3-9 所示，計算出其罹癌機率值，其預測風險模式如圖 3-12 所示。

肝癌罹癌 危險因子輸入項目

性別(sex) 年齡(age) 喝酒習慣(ad) 血清麩丙酮酸轉胺基

酶(alt) B 型肝炎帶原 (hhbsag) 肝癌家族病史(fhcc)

肝癌罹癌機率 風險預測運算

B_score-B_sex(sex)+B_age(age)+B_ad(ad)+B_alt(alt)+B_hhbsag(hhbsag)+B_fhcc(fhcc) B10=B(B_score)

肝癌罹癌機率 風險預測輸出

B1010 年後肝癌罹癌機率

圖 3-12 肝癌罹癌機率模式

表 3-8 肝癌危險因子對應表 肝癌危險因子

sex B_sex(sex) F 0 性別 M 2 age B_age(age) 30-34 0 35-39 1 40-44 2 45-49 3 50-54 4 55-59 5

年齡

60-64 6

41

ad B_ad(ad) Y 1 喝酒習慣 N 0 alt B_alt(alt) =45 2 B_hhbsag(hhbsag) positive 4 型肝炎帶原 negative 0 B_fhcc(fhcc) Y 2 肝癌家族病史 N 0

表 3-9 肝癌罹癌機率對應表

B_score BB10 B_score BB100-4 1 % 11 20% 5 1.5% 12 30% 6 2.2% 13 42% 7 3.8% 14 60% 8 5% 15 80% 9 10% 16 90% 10 15% 17 100%

42

(三)肺癌罹癌機率模式

肺癌風險預測(Bach et al., 2003)根據不同的條件設定，依下方程式依循將危險因子代入方程式中，即可計算出肺癌罹癌機率，其中S0=0.99629、cpd代表每日香煙數、smk代表煙齡、quit代表戒煙時間、age代表年齡、asb代表是否與石棉接觸、sex代表性別，肺癌風險預測公式＝1-S0e(L)，如圖 3-13 所示。

肺癌罹癌 危險因子輸入項目

性別(sex) 年齡(age) 每日抽煙根數(cpd) 煙齡(smk) 多久前戒煙(quit) 是否與石棉接觸

(asb)

肺癌罹癌機率 風險預測運算

肺癌罹癌機率 風險預測輸出

L1010 年後肺癌罹癌機率

sex_ruleset age_ruleset cpd_ruleset smk_ruleset quit_ruleset abs_ruleset

L_sex L_age L_cpd L_smk L_quit L_abs

L = -9.7960571+ L_sex+ L_age+ L_cpd+ L_smk+ L_quit+ L_abs L10= 1-0.99629(L)

圖 3-13 肺癌罹癌機率模式

肺癌罹癌機率模式，首先透個規則集，取出個別危險因子所對應之值後，再

進行風險預測公式的計算，規則集說明如下： 1.cpdruleset

If (cpd>15) then L_cpd=(0.060818386*cpd)-[0.00014652216 * (cpd-15)3]

If (cpd>20) then L_cpd=(0.060818386*cpd)-[0.00014652216 * (cpd-15)3] +[0.00018486938 *(cpd-20.185718) 3]

If (cpd>40) then L_cpd=(0.060818386*cpd)-[0.00014652216 * (cpd-15)3] +[0.00018486938 *(cpd-20.185718) 3] -[0.000038747226*(cpd-40) 3]

43

2.smkruleset If(smk>27) thenL_smk=(0.11425297*smk)-[ (0.000080091477)

*(smk-27.6577) 3]If(smk>40) thenL_smk=(0.11425297*smk)-[ (0.000080091477) *(smk-27.6577) 3] +[ (0.00017069483) *(smk-40) 3]If(smk>50) thenL_smk=(0.11425297*smk)-[ (0.000080091477) *(smk-27.6577) 3] +[ (0.00017069483) *(smk-40) 3] -[ (0.000090603358) *(smk-50.910335) 3]

3.quitruleset If (quit>0) then L_quit=-(0.085684793*quit) +[0.0065499693*(quit) 3]

-[0.0068305845*(quit-0.50513347) 3]If (quit>12) then L_quit=-(0.085684793*quit) +[0.0065499693*(quit) 3] -[0.0068305845*(quit-0.50513347) 3] +[0.00028061519*(quit-12.295688) 3]

4.ageruleset If(age>53)

thenL_age=(0.070322812*age)-[0.00009382122*(age-53.459001) 3]If(age>61) thenL_age=(0.070322812*age)-[0.00009382122*(age-53.459001) 3]

+[0.00018282661*(age-61.954825) 3]If(age>70) thenL_age=(0.070322812*age)-[0.00009382122*(age-53.459001) 3]+[0.00018282661*(age-61.954825) 3] -[0.000089005389*(age-70.910335) 3]

5.abssexruleset If(abs=Yes) then L_abs=0.2153936 If(sex=Yes) then L_sex=-0.05827261

44

(四)心血管罹病機率模式 心血管罹病機率模式(McCormack, Levine, & Rangno, 1997)，心血管疾病包含

心絞痛(Angina)、不穩定型心絞痛(Unstable angina) 、心肌梗塞(Myocardial Infarction ) 、冠心病(Coronary Artery Disease)，心血管罹病機率模式經由模式運算、心血管危險因子對應表，如表 3-10 所示及心血管罹癌機率對應表，如表 3-11

所示，計算出其心血管罹病機率值，其罹病機率模式如圖 3-14 所示。

心血管罹病機率 危險因子輸入項目

性別(sex) 年齡(age) 膽固醇(tc) 高密度膽固醇(hdl) 收縮壓(sbp) 抽煙習慣(sm) 糖尿病史(dm) 左心室肥大(lvh)

心血管罹病機率 風險預測運算

tran_tc=tc* 0.02586 tran_hdl=hdl* 0.02586 V_score= V_age(age)+V_tc(tran_tc)+V_hdl(tran_hdl)+V_spb(spb)+V_sm(sm)+V_lvh(lvh)+V_dm(dm) V10=V(V_score)

心血管罹病機率 風險預測輸出

V1010 年後心血管罹病

機率

圖 3-14 心血管罹病機率模式

表 3-10 心血管疾病危險因子對應表 心血管疾病危險因子 Male Female

age V_age(age) age V_age(age) 30 9 30 1 31 10 31 2 32-33 11 32 3 34 12 33 4 35-36 13 34 5 37-38 14 35 6 39 15 36 7 40-41 16 37 8 42-43 17 38 9 44-45 18 39 10 46-47 19 40 11 48-49 20 41 12 50-51 21 42-43 13

年齡&性別

52-54 22 44 14

45

55-56 23 45-46 15 57-59 24 47-48 16 60-61 25 49-50 17 62-64 26 51-52 18 65-67 27 53-55 19 68-70 28 56-60 20 71-73 29 61-67 21 74 30 68-74 22 tan_tc V_tc(tran_tc) tan_tc V_tc(tran_tc) 3.59-3.91 -3 3.59-3.91 -3 3.92-4.30 -2 3.92-4.30 -2 4.31-4.72 -1 4.31-4.72 -1 4.73-5.16 0 4.73-5.16 0 5.17-5.67 1 5.17-5.67 1 5.68-6.19 2 5.68-6.19 2 6.20-6.79 3 6.20-6.79 3 6.80-7.46 4 6.80-7.46 4 7.47-8.16 5 7.47-8.16 5

膽固醇

8.17-8.53 6 8.17-8.53 6 tran_hdl V_hdl(tran_hdl) tran_hdl V_hdl(tran_hdl)0.65-0.68 7 0.65-0.68 7 0.69-0.76 6 0.69-0.76 6 0.77-0.84 5 0.77-0.84 5 0.85-0.92 4 0.85-0.92 4 0.93-0.99 3 0.93-0.99 3 1.00-1.10 2 1.00-1.10 2 1.11-1.20 1 1.11-1.20 1 1.21-1.30 0 1.21-1.30 0 1.31-1.43 -1 1.31-1.43 -1 1.44-1.56 -2 1.44-1.56 -2 1.57-1.72 -3 1.57-1.72 -3 1.73-1.90 -4 1.73-1.90 -4 1.91-2.08 -5 1.91-2.08 -5 2.09-2.26 -6 2.09-2.26 -6

高密度膽固醇

2.27-2.48 -7 2.27-2.48 -7 spb V_spb(spb) spb V_spb(spb) 收縮壓 98-104 -2 98-104 -2

46

105-112 -1 105-112 -1 113-120 0 113-120 0 121-129 1 121-129 1 130-139 2 130-139 2 140-149 3 140-149 3 150-160 4 150-160 4 161-172 5 161-172 5 173-185 6 173-185 6 sm V_sm(sm) sm V_sm(sm) Y 4 Y 4

抽煙習慣

N 0 N 0 lvh V_lvh(lvh) lvh V_lvh(lvh) Y 9 Y 9

左心室肥大

N 0 N 0 dm V_dm(dm) dm V_dm(dm) Y 3 Y 6

糖尿病

N 0 N 0

表 3-11 心血管罹病機率對應表

V_score V10 V_score V1015 1 % 30 16% 16 1.5% 31 18% 17 2.2% 32 19% 18 2% 33 21% 19 3% 34 23% 20 4% 35 25% 21 5% 36 27% 22 6% 37 29% 23 7% 38 31% 24 8% 39 33% 25 9% 40 36% 26 10% 41 38% 27 12% 42 40% 28 13% 43 42% 29 14%

47

(五)腦血管罹病機率模式 腦血管罹病機率模式(McCormack, Levine, & Rangno, 1997)，腦血管疾病

包含腦血管疾病包括腦動脈血管栓塞(Atherothrombotic Brain Infarction)、

暫時性腦缺血(Transient Ischemic Attack)、腦栓塞(Cerebral Embolism)、腦

內出血(Intracerebral Hemorrhage)、蛛膜下腔出血（Subarachnoid

Hemorrhage），腦血管罹病機率模式經由模式運算及腦血管危險因子對應表，如

表 3-12 及腦血管罹癌機率對應表，如表 3-13 所示，計算出其腦血管罹病機率值，

其罹病機率模式如圖 3-15 所示。

腦血管罹病機率 危險因子輸入項目

年齡(age) 性別(sex) 收縮壓(sbp) 糖尿病史(dm) 抽煙習慣(sm) 心房顫動(af) 左心室肥大(lvh)

腦血管罹病機率 風險預測運算

CV_score=cv_age(age)+ cv_sbp(sbp)+ cv_dm(dm)+ cv_sm(sm)+ cv_af(af)+ cv_lyh(lyh) CV10=CV(CV_score)

腦血管罹病機率 風險預測輸出

CV1010 年後腦血管罹病

機率

圖 3-15 腦血管罹病機率模式

表 3-12 腦血管疾病危險因子係數表 腦血管疾病危險因子 Male Female

age cv_age(age) age cv_age(age) 57-59 9 57-59 1 60-62 10 60-62 2 63-65 11 63-64 3 66-68 12 65-67 4 69-72 13 68-70 5 73-75 14 71-73 6 76-78 15 74-76 7 79-81 16 77-78 8 82-84 17 79-81 9

年齡&性別

85 18 82-84 10 sbp cv_sbp(sbp) sbp cv_sbp(sbp) 106-115 1 95-106 1 116-125 2 107-118 2

收縮壓

126-135 3 119-130 3

48

136-145 4 131-143 4 146-155 5 144-155 5 156-165 6 156-167 6 166-175 7 168-180 7 176-185 8 181-192 8 186-195 9 193-204 9 196-205 10 205-216 10 dm cv_dm(dm) dm cv_dm(dm) Y 2 Y 3 糖尿病 N 0 N 0 sm cv_sm(sm) sm cv_sm(sm) Y 3 Y 3 抽煙習慣 N 0 N 0 af cv_af(af) af cv_af(af) Y 4 Y 6 心房顫動 N 0 N 0 lvh cv_lyh(lyh) lvh cv_lyh(lyh) Y 5 Y 4 左心室肥大 N 0 N 0

表 3-13 腦血管罹病機率對應表

cv_score CV10 cv_score CV101 4% 1 1% 2 4% 2 1% 3 4% 3 2% 4 4% 4 2% 5 5% 5 2% 6 5% 6 3% 7 6% 7 4% 8 7% 8 4% 9 8% 9 5% 10 10% 10 6% 11 11% 11 8% 12 13% 12 9% 13 15% 13 11% 14 16% 14 14% 15 20% 15 15%

49

16 21% 16 18% 17 25% 17 22% 18 27% 18 26% 19 31% 19 31% 20 38% 20 38% 21 43% 21 42% 22 50% 22 46% 23 56% 23 51% 24 64% 24 56% 25 71% 25 62% 26 79% 26 68% 27 85% 27 74% 28 - 28 79% 29 - 29 84% 30 - 30 87%

50

(五)乳癌多重因子評估模式 乳癌風險預測(Rockhill, Byrne, Rosner, Louie, & Colditz, 2003)(Colditz &

Rosner, 2000)，本研究採用為行政院衛生署評估婦女乳癌篩檢，其乳癌多重因子評估模式，如圖 3-16 所示，經由表 3-14 乳癌危險因子對表應，可計算出其評估指數，其計算方式如下：

乳癌篩檢評估 危險因子輸入項目

年齡(age) 初經年齡(ma) 生產胎數(parity) 第一胎生育年齡(ba) 哺餵母乳(bm) 荷爾蒙補充療法(pmh) 口服避孕藥(pmh45) 家族一等親罹乳癌(fhx1) 家族二等親罹乳癌(fhx2) 其他癌症(除了乳癌之

外)(bcself)

乳癌篩檢評估 分數計算

B_age=950-3(age-50) B=B_age+ B_ma(ma)+ B_parity(parity)+ B_ba(ba)+ B_bm(bm)+ B_phm(phm)+ B_phm45(phm45)+ B_fhx(fhx)+ B_bcself(bcself)

乳癌篩檢 評估輸出

B 乳癌篩檢評估指數

圖 3-16 乳癌多重因子評估模式

表 3-14 乳癌危險因子對應表

乳癌危險因子 ma B_ma(ma) 14 0 parity B_parity(parity) 0 0 1 -200 2 -500 3 -600

生產胎數

>4 ba B_ba(ba)

>=30 150 bm B_bm(bm) Y -300 哺餵母乳一個月以上 N 0 phm B_phm(phm) Y 200

45 歲以後仍使用口服避孕藥

N 0 phm45 B_phm45(phm45) Y 300

使用荷爾蒙補充療法超過

5 年且近 5 年仍使用 N 0 fhx B_flex(fhx) Y 900

二等親以內親屬曾罹患乳

癌 N 0 bcself B_bcself(bcself) Y 800

本身曾罹患癌症(不含相癌)

N 0

52

二、.每日熱量需求模式 每日熱量需求：熱量需求＝基礎代謝率＋活動量＋食物產熱效應 1.基礎代謝率

根據 Harris-Benedict 方程式，基礎代謝率的算法如下： 男性：66+(13.7x 體重)+(5x 身高)-(6.8x 年齡) 女性：655+(9.6x 體重)+(1.7x 身高)-(4.7x 年齡)

2.活動量評估：活動量 =基礎代謝率 x 活動指數﹙%﹚/100 靜態 輕度 中度 重度 極重 20-30% 30-45% 45-65% 65-90% 90-120%

3.食物產熱效應： (基礎代謝率＋活動量) x 10%

三、.運動熱量及強度計算模式 1. 運動熱量計算 以表 3-15 為例，運動熱量計算＝體重(kg)*單位熱量*運動時間

表 3-15 運動熱量表 運動項目 單位熱量 運動項目 單位熱量

騎腳踏車(8.8 公里/小時) 3 騎腳踏車(20 公里/小時) 10 游泳-隨意地 6 游泳-自由式 9 游泳-蝶式 14 游泳仰式 9 走路-室內漫步 3 走路-平路(5.5 公里/小時) 6 跑步速度(8 公里/小時) 10 跑步速度(12 公里/小時) 15 跑步速度(16 公里/小時) 20 籃球 8 跳繩 12 爬山 10

2.運動強度計算 預估最大保留心跳率＝(220-age)*安靜時心跳率 運動心跳率範圍

If (高危險群) then

預估最大保留心跳率＝(220-age)*安靜時心跳率 運動心跳率範圍=安靜時心跳率*0.5

運動心跳率範圍=安靜時心跳率*0.6

If (中度危險群) then

預估最大保留心跳率＝(220-age)*安靜時心跳率 運動心跳率範圍=安靜時心跳率*0.6

運動心跳率範圍=安靜時心跳率*0.7

If (低危險群) then

預估最大保留心跳率＝(220-age)*安靜時心跳率 運動心跳率範圍=安靜時心跳率*0.7

運動心跳率範圍=安靜時心跳率*0.85

53

第五節個人化智慧型健康檢查之知識需求 一、個人健檢推薦法則

系統根據癌症及慢性病罹病機率及檢驗醫學及健康檢查專業書籍，提供癌症

高危險群及罹患慢性病高危險群的就醫者相對應健康項目、週期健檢、預防篩檢

之健檢項目，以供參考，其說明如下： 個人健檢推薦法則大致可分為三個部分別為慢性病及癌症推薦法則、週期性

健檢推薦法則、預防篩檢推薦法則，其法則如下所示： 1. 慢性病及癌症推薦法則

if 肺癌罹病機率>平均值 then 胸部 X 光檢查、肺部 CT 檢查、痰細胞檢查、支氣管鏡檢查、肺組織檢查

if 肝癌罹病機率>平均值 then 腹部血管造影檢查、CT 檢查、腹部超音波檢查、R1 檢查、血液生化檢驗

if 心血管罹病機率>平均值 then 血脂肪檢查、血清學檢查、心電圖檢查、周邊動脈硬化檢查、64 切面螺旋電腦斷層掃描

if 腦血管罹病機率>平均值 then 腦部磁共振造影及血管檢查(M.R.I)、頸動脈超音波(Duplex Extracranial)、頸內超音波(Duplex Intracranial)、血液學檢查、腦波 EEG

乳癌篩檢評估指數>0 且第一親曾罹患乳癌 then 乳癌攝影檢查

if 冠心病罹病機率>平均值 then 血脂肪檢查、胸部 X 光片、靜態心電圖

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2. 週期性健檢推薦法則 (1)國人週期性健檢推薦法則

if (age >19) and (age 35) then 耳鼻喉科檢查每年至少一次

else if (age >40) then 糞便潛血檢查每年至少一次 else 糞便潛血檢查每二年至少一次

else if (age >45) then 上消化道內視鏡每二年至少一次

else if (age >50) and (sex=F) then 乳房檢查每年至少一次 子宮頸抹片檢查每年至少一次 else 乳房檢查每二年至少一次 子宮頸抹片檢查每年二至少一次

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(2)美國預防性服務小組推薦法則 if (age between 11 to 24)

身高、體重 血壓 (定期測量:≧18 歲之成人) 子宮頸抹片檢查 (女性) 德國麻疹血清檢查或其疫苗接種病史 (＞12 歲之女性) 衣原體篩檢 (＜25 歲性活躍之女性或曾有性病、多個性伴侶、子宮頸異位、

無全程使用隔絕式之避孕 (barrier contraceptives)) 不當喝酒之評估 憂鬱症之評估(限成人)

end if if (age between 25 to 64)

血壓 (每次就診，每 1 至 2 年檢查) 身高、體重 聽力，視力、口腔、肛診檢查 (≧40 歲者每 3 年 1 次) 血中總膽固醇及高密度魯蛋白膽固醇檢查

(男性 35 歲、女性 45 歲以上，每 5 年一次) 血糖檢查－白蛋白/球蛋白、SGO、SGPT、三酸甘油魯、尿酸、尿素氮、肌

酸酐、(≧40 歲者每 3 年 1 次) 常規血液檢查 (≧40 歲者每 3 年 1 次) 糞便潛血檢查(每年)及或乙狀結腸鏡(≧50 歲) 子宮頸抹片檢查(女性) 乳房 X 光攝影±臨床乳房檢查 (≧40 歲者每 3 年 1 次) 德國麻疹血清檢查或疫苗接種病史(育齡女性) 尿液常規檢查 (≧40 歲者每 3 年 1 次) 憂鬱症之評估 不當喝酒之評估

end if if (age>=65) then

血壓(每次就診，每 1 至 2 年檢查) 身高、體重 口腔、肛診檢查(每年 1 次) 血中總膽固醇及高密度脂蛋白膽固醇檢查(每 5 年一次，至 75 歲) 血糖檢查－白蛋白/球蛋白、SGO、SGPT、三酸甘油魯、尿酸、尿素氮、肌

酸酐、(每年 1 次)

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常規血液檢查(每年 1 次) 糞便潛血檢查(每年)及或乙狀結腸鏡檢查 子宮頸抹片檢查(女性) 乳房 X 光攝影±臨床乳房檢查

(50-69 歲每 1-2 年 1 次、70-85 歲每 1-3 年 1 次) 尿液常規檢查(每年 1 次) 視力篩檢 聽力障礙良評估 骨質疏鬆(股骨頸)篩檢(女性) 憂鬱症之評估 不當喝酒之評估

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3. 預防篩檢推薦法則(台大醫院預防篩檢法則) if (男性大於 35 歲) or (女性大於 21 歲)) then if (十年罹冠心病機率>10%) and (無使用 aspirin)then 心臟血管門診 if (高血壓病史 or 高血脂病史 or BMI=50) and (沒有直腸癌病史 之前一年沒有做過糞便潛血檢查) then 大腸癌篩檢－糞便潛血

if(女性大於 40 歲) and (沒有乳癌病史及二年內沒有做過乳房攝影) and (BCA>0) then 乳癌篩檢－乳房攝影

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4. 骨質疏鬆、空腹血脂、口服葡萄糖耐性測試判讀法則 骨質疏鬆檢查判斷法則：包括有一個主要風險因素和兩個次要風險因素 主要風險因素：

65 歲 脊椎壓縮性骨折 40 歲之後經常性骨折 家族史骨關節炎骨折 持續糖皮質激素治療 > 3 個月 營養吸收障礙症候群 高血鈣危象及原發性副甲狀腺功能

亢進症 X 光檢驗出骨質缺乏 性腺功能低下症 過早停經(

二、檢驗判讀法則 檢驗判讀法則，依不同檢驗項目有不同的判讀法則，在此以血脂檢查判讀法

則可以分為二個階段，第一個階段為單一檢驗項目判讀，包括總膽固醇、三酸甘

油脂、高密度脂蛋白膽固醇；第二階段為血脂異常分類，說明如下： (一)單一檢驗項目判讀

總膽固醇(TC) if (TC between 120-220) then 建議：正常值 else if (TC between 220-250) then

建議：可能為續發性高膽固醇血症，其他疾病併發的症狀，可能是糖尿病、

甲狀腺機能低弱症、末端肥大症、閉塞性黃疸、脂肪肝、腎病變、肥胖等 else if (TC>300) then

建議：可能為家族性高膽固醇血症，其跟腱會變厚，膝蓋會有硬塊 else if (TC>120) then 建議：檢查肝臟功能等

三酸甘油脂(TG) if (TG between 55-150) then 建議：正常值 else if (TC >150) then

建議：可能有肝臟病或腎臟病、腦血栓、心肌梗塞之疑慮 高密度脂蛋白膽固醇(HDL-C)

if (sex=M) and (HDL-C between 40-60) then 建議：正常值 if (sex=F) and (HDL-C between 50-70) then 建議：正常值 if (HDL-C

(二)血脂異常分類判讀 if (TC>=200) then 高膽固醇血症 if (TC>=200) and (TG>=200) then 混合型高脂血症 if (TG>=200) and ((TC/HDL-C>=5) or(HDL-C=200) and ((TC/HDL-C>5) or(HDL-C=160) then 建議：3-6 個月之非藥物治療，之後再追蹤空腹血脂蛋白濃度 (四)醫療方案法則

if (CHD=No) then if(TC=40) then

個人體型分析 個人運動處方 飲食治療模式

else if(TC 200-239)and ((HDL-C>=40) and (risk_num =240) then 處理建議：直接進行血脂蛋白分析

end if if (CHD=YES)or(diabetes=YES) then if (LDL-C>130) or((TG>200)and((TC/HDL-C>5)or(HDL-C130) or((TG>200)and((TC/HDL-C>5)or(HDL-C

三、保健醫療法則 保健醫療法則可以分為體型判定法則、ACSM 危險程度法則、飲食建議法則其說明如下： (一)體型判定法則：

身體質量指數公式為體重(公斤)/身高(公尺)2，其結果可分類為「體重過輕」：BMI

5 你的身高、體重是多少(BMI>=30)?或是你的腰圍多少(>110cm?) R5

6 你每週大部分的日子，不能累積至少 30 分鐘的中等強度的身體活

動?

R6

徵候(sign)評估

1 你的胸部或其周圍區域會感到疼病或不舒服(例如局部缺血) S1

2 你是否會感到虛弱或疲伴(其至當快速地由坐而站時) S2

3 當你躺下或睡覺時是否會感到呼吸困難 S3

4 你踝關節是否有腫脹的情形(特別是在站立一段時間後) S4

5 你是否有心悸的現象或是心跳有不正常的快速跳動 S5

6 你的腿是否有過疼病的經驗(例如間斷性的抽搐) S6

7 醫生是否曾經告訢你說你的心臟有雜音?他曾經說過那沒有什麼

關係,而且你可以安心的從事運動

S7

8 你平常活動時是否經常感到疲倦或覺得呼吸困難? S8

其他評估

1 你的年紀有多大(男性>=45,女性>=55) O1

2 你是否患有下列疾病之一:心臟疾病、末稍血管疾病、腦血管疾

病、與肺有關的慢性阻塞(肺氣腫或慢性支氣管炎)、氣喘、肺組

織間隙疾病、膽纖維變性、糖尿病、甲狀腺病、腎臟疾病或肝臟

疾病

O2

3 你是否有骨骼或關節方面的問題,像是關節炎或舊傷,運動會可能

使它更加惡化(運動測試可能需要延期或更改)

O3

4 你是否有懷孕(運動測試可能需要延期或更改) O4

5 你是否有其他的問題,而可能使你難以從事較辛苦的運動 O5

危險因子評估項目大於 2 則為中度風險 SET the number of R_risk = Sum(R1+R2+R3+R4+R5+R6) If(R_risk>2) then total_risk=mid

徵候因子評估項目大於 1則為高度風險 SET the number of S_risk = Sum(S1+ S2+ S3+ S4+ S5+ S6+ S7+ S8) If(S_risk>1) then total_risk=high

男性大於 45 歲或是女性大於等於 55 歲則為中度風險 If(O1=YES) then total_risk=mid

你是否患有下列疾病之一:心臟疾病、末稍血管疾病、腦血管疾病、與肺有關的慢性阻塞(肺氣腫或慢性支氣管炎)、氣喘、肺組織間隙疾病、膽纖維變

性、糖尿病、甲狀腺病、腎臟疾病或肝臟疾病，則為高度風險

If(O2=YES) then total_risk=high

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四、飲食建議法則 主要目的為針對不同檢驗值提出不同的飲食治療建議，在此以血脂異常之飲

食建議為例，其說明如下：

if (TC>=200) then 總脂肪