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燒傷意外突發性的發生，除可能造成患者生命威脅及容貌毀傷與官能障礙外，所產生之醫療、心理、經濟、家庭等問題，對病人、 醫師與社會亦會造成影響。當燒傷患者住院，在早期首要目的除提高存活率外，住院日之評估也是具有重要意義的。因為住院日評估之結果對患者及其家屬壓力與負擔、臨床醫師療程上之安排規劃與醫院醫療資源管控都有相當程度之影響。
本研究採用倒傳遞類神經網路(Backpropagation Neural Network)建立燒傷患者住院日預測模型。實驗過程中將住院早期(急性期)階段分為「住院初期」與「療程初期」，住院後期階段則分為「出院準備期」，運用十摺交叉驗證法(10-fold Cross Validation)進行類神經網路網路學習。
藉由分析住院早期的預測結果，以了解不同住院階段所採用之不同資料變數，對預測準確率的影響。同時亦參考住院後期之預測結果，以進一步驗證住院早期預測結果之參考價值與可行性，希望能在患者住院早期就有較佳之預測結果，藉此達到具有時效性之住院日管理機制。
實驗結果顯示，利用類神經網路建立之燒傷住院日預測模型，在住院早期階段(住院及療程初期)合理預測筆數百分比分別為50.37%及57.22%，與住院後期階段(出院準備期)之合理預測百分比62.13%相較，早期預測結果應已具有臨床之參考價值。
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