Outline

• 研究問題與目的
  • 醫師人力流動與醫療資源
  • 探索台灣過去與現在醫療人力的概況
  • 盼望能根據研究結果給予政府適當的參考方針與建議
• 資料介紹
  • 全民健康保險資料庫
    • PER(醫事人員基本資料檔)
    • HOSP(醫事機構基本資料檔)
• 資料探索(EDA)
• 模型建立與檢驗
  • Naive Bayes Classification
• 結論與建議

研究問題

• 不患寡而患不均
• 離島地區重大傷病與癌症患者醫療可近困難程度？

資料介紹

2012年各縣市醫師平均負擔人數

• 假設每個人醫療需求皆相同的條件下
• 可看出金門縣負擔人數明顯高於其他縣市

離島地區年齡層比例

• 將2005年平移一個五齡組，是不是能看出什麼？

遷出醫師年齡層分佈

• 近4成的醫師遷出，5成以上集中於30歲至34歲
• 是否對上述的推論給了某種程度上的佐證？

離島地區的醫師往哪邊跑？

• 6成以上往北部跑！
• 台北市與新北市佔了5成以上，其實加一加幾乎集中在6都

離島特約類別間的移轉

• 約五成遷往醫學中心與醫療院所
• 是否與競爭力相關？

中部醫師遷出特約類別的移轉

• 七成集中於前兩個層級間的移轉
• 是否真與競爭力相關？

模型目的

• 是否可以根據以上資料預測醫師去向？
• 藉此了解未來醫師移動行為
• 醫療資源的分配有所參考？

模型建立

• 藉由2005年至2010年的資料作為trainning data建立Naive Bayes模型
• 利用2011年至2012年的資料作為testing data
• Accuracy Rate = 78%

預測每位醫師未來遷往層級

• 醫學中心
• 基層院所
• 醫學中心

結論與推論

• 離島地區醫師人力明顯比其他地區(縣市)豐沛
• 金門縣在醫師負擔量上明顯高於其他本島縣市
• 唯獨離島地區年齡變異最大且平均年齡減少
• 重大傷病與癌症病患多遷回本島
• 該地區年輕醫師多遷出
  • 專科考試？
  • 競爭力？
• 根據預測可知未來在某些條件下的醫師流動行為
  • 年輕醫師多流向高層級
  • 壯年醫師多自行開業

Thanks for listening