住院病人安全是醫院服務品質之重要指標，而院內心跳停止是醫療機構中常見且具高風險性的問題，會嚴重威脅住院病人安全。心肺復甦之成效關係到能否立即拯救危急瀕死之病患，與是否能提高病患急救後之出院存活率。院內臨床警示系統合併住院醫師交接班作業，可及早發現狀況不穩定之病患並給予醫療處置，能夠有效的減少院內心跳停止事件的發生。由於醫療領域資料多屬不平衡型態，而馬氏田口系統對於不平衡資料擁有較好的穩健性，且可透過篩選變項降低預測之成本與加快預測之速度，符合醫療急救的特性，因此本論文以MTS分析個案醫院之一般病房病患資料，以建立院內急救的臨床警示系統。本研究最終建立的臨床警示系統使用舒張壓、體溫、脈搏及呼吸作為變項，並以馬氏距離的臨界值作為系統的警示標準。另外，本研究也以其他常見的分類方法如類神經網路、決策樹以及邏輯斯迴歸進行分析，結果顯示MTS對於不平衡資料確實擁有較優越的分類能力。期盼本研究能夠拋轉引玉，使得MTS更廣泛地應用在醫療領域與不平衡資料問題中。

Safety of inpatients is an important index for service quality of hospital. In-Hospital Cardiac Arrest (IHCA) is a common and high risk problem for medical institutions. The effect of Cardio-Pulmonary Resuscitation (CPR) is related to if it could save dying patients immediately and if it could increase the survival rate of patients given first aid afterward. It could discover unstable patients early and provide them medical care if we combine clinical alert system (CAS) and residents' working shifts; also, it could reduce IHCA event. Because most of the data in medical field is imbalanced data type; in addition, there is a better robustness for imbalanced data in MTS, this paper aims to analyze the data of patients in ordinary ward of case study hospital by MTS method in order to build up CAS for IHCA. After we selected the system features: diastolic blood pressure, Temperature, Pulse rate and Respiratory rate, we used the Mahalanobis-distance to be the alert standard of system. Moreover, three commonly used classification method: artificial neural network, decision tree and logistic regression, are implemented using the same data set. The result showed that there is a better classification rate in MTS for imbalanced data type.

摘要
Abstract
誌謝
目錄
表目錄
圖目錄
第一章 諸論
1.1 研究背景與動機
1.2 研究目的
1.3 論文架構
第二章 文獻回顧
2.1 院內心跳停止事件
2.2 臨床警示系統
2.3 MTS模式之穩健性
2.4 資料探勘與分類任務
2.4.1 分類過程
2.4.2 分類技術
2.4.3 分類法評估
第三章 研究方法
3.1 馬氏距離
3.2 特徵變數的選擇
3.3 馬氏田口系統之執行
第四章 個案研究
4.1 個案描述
4.2 MTS分析
4.3 MTS分析結果
4.3.1 分類效果
4.3.2 變項篩選結果
4.4 現行臨床警示系統的改善
4.4.1 現行系統之臨界值
4.4.2 現行系統變項效果評估
第五章 結論與建議
5.1 MTS的分類效果與變項篩選能力
5.2 MTS院內急救預測模式
5.3 未來研究

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