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另外網站三軍總醫院--看診進度也說明：本院自102年09月01日起,內湖及汀州院區上午門診將提前至08:30起開始看診 * 請於看診時段內依序號前往就診(每位醫師看診速度不一， 請自行斟酌決定到診時間)
國立雲林科技大學 工業工程與管理系 陳奕中所指導 王俊淵的 醫院病患未到診預測分析-以中部某醫院為例 （2019），提出醫院看診進度關鍵因素是什麼，來自於未到診預測、降維、類神經網路。
而第二篇論文國立中正大學 企業管理學系碩士在職專班 黃正魁所指導 張慈純的 以大數據分析探討影響醫師診療時間之因素：某南部區域教學醫院為例 （2019），提出因為有 醫師看診時間、等候時間、大數據、決策樹的重點而找出了 醫院看診進度的解答。
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中老年人快樂學 iPad < iPad 系列 / iPhone 全適用 , 加贈可於電視播放的教學DVD>
為了解決醫院看診進度 的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：
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點點滴滴，讓軟體成為每個人改善生活應用、提昇工作效率的工具。 舉凡文書處理、美工動畫、攝影修片、網頁製作、程式開發，都是我們專注的重點，衷心期待能盡我們的心力，幫助每一位讀者燃燒心中的小宇宙，用學習的成果在自己的領域裡發光發熱！ 我們期待自己能在每一本創作中注入快快樂樂的心情來分享， 也期待讀者能在這樣的氛圍下快快樂樂的學習。 官方網站：www.e-happy.com.tw FB粉絲團：www.facebook.com/ehappytw
醫院看診進度進入發燒排行的影片
我在選前曾經提出50個提案，希望我們的國家能讓行人安行，例如: 強化安全提醒、人行動線擴大與無障礙化、路緣擴建、行人庇護島、簡化複雜路口等。希望交通部能針對人本交通政策的短、中、長期具體推動規劃，提供相關資料給我，我未來也會持續關注，希望大家一起加油，落實人本交通。
我的選區居民，反應不少交通上的需求，我也特別請教佳龍部長有關生活圈道路配套的問題。
我知道部長過去在台中市長任內，就特別留意中彰兩地共同生活圈的打造，去年5月份也以交通部長身分前往現場考察，並拍板定案了規劃的補助費用，在今年2月份由台中市政府發出標案。
我特別關心大肚和美大橋的規劃設計進度。大肚不只到和美需要繞道，若今日用路人從國3要回到大肚，只有兩種選擇，第一、從沙鹿下接平面回到大肚，第二、從和美下再繞行回到大肚。
大肚和美大橋可以改善兩件事：
1.減少大肚與和美間的通行距離 2.加強大肚國3系統
為了要縮短大肚與和美間往返的時間與距離，既然我們已經有心，也已將資源投注在大肚的交通改善上，我希望交通部在大肚和美大橋與國3系統之道路連結，能有更整體的規劃，將設立「便道」列入規劃設計當中，改善大肚居民的迫切需求。
除此之外，之前地方民眾很期盼的霧峰柳豐路拓寬，向市府爭取失敗，地方民眾怎麼辦？
隨著霧峰工業區飽和，亞洲大學車流增加，以及霧峰居民對亞洲大學附設醫院使用的頻率上升，在亞洲大學周邊開啟柳豐路道路拓寬計畫，第一期由縣府完成，第二期由公所完成，就差第三期（74道路下至霧工一路）這最後一哩路。
這最後一哩路卻是霧峰居民交通的關鍵點。對霧峰居民來說，這條路串聯了工業區、醫院，以及學生通勤路線，攸關在地居民的醫療、就業，以及就學學生的人身安全。
現有柳豐路道路有三大問題：
1.本案前後道路寬度相差極大，加上路旁水溝未予加蓋及彎度不一十分危險。
2.亞大學生、亞大醫院看診民眾日益增加，勢必造成車流量增加；此路段常發生重大交通事件，因路幅狹小，易造成救災困難，危及居民及學生安全。
3.為工業區聯外道路，路窄造成貨車進出不便，會車困難。
經過地方議員向台中市政府爭取，卻以財源有待籌措為由僅以錄案處理，無視霧峰居民的人身安全。希望交通部能針對可能造成危害的路段，及有救災救難需求等特殊個案，訂定一套準則，甚或交通部可以直接專案處理的機制，讓確實有人民生活、安全危害之虞的案子，可以獲得補助並盡快施工。林佳龍部長也表示將研議道路品質改善計畫是否能給予協助，未來將會一步一步來了解推動。
希望中央部會能協助處理，讓用路人都能有安全的行車道路。
2020-10-12，交通委員會，交通部 林佳龍部長
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醫院病患未到診預測分析-以中部某醫院為例
為了解決醫院看診進度 的問題，作者王俊淵 這樣論述：
近年來，隨著大數據概念的興起，醫院門診資料的分析已成為醫院經營者關注的目標。舉凡快速病情診斷、門診時間預估、到診時間預測建議，甚至是門診開藥合理性，都有不少醫院投入人員進行研究，因為這些議題都能有效改善醫院的服務品質或者促進病患就醫時的安全。然而綜觀過往的研究，我們發現鮮少研究討論病患未到診之議題，但這個議題將會嚴重造成醫護人員與檢測儀器的閒置浪費，甚至是影響其他患者的就醫權利。有鑑於此，本篇論文將使用台灣某個案醫院的就醫記錄，利用一連串數據分析的手法，包含了收集資料、取特徵值、降維，以及建模等流程，來協助醫院了解患者未到診的原因，並協助醫院預測隔日未到診人數，讓醫院能夠適時做出反應。特別的
，在上述數據分析的手法中，為了有效提昇分析的合理性與準確性，本研究提出了三個想法，包含(1)除了醫院內部資料外，額外考量各項外部資料，如天氣、到院距離等對患者未到診的影響，(2)使用四種降維方式，包含直覺挑選、相關係數、迴歸分析與主成分分析來分別找出患者未到診的原因並進行交叉比對，最後使用質化分析討論這些方式所找出原因的合理性。(3)將降維後的結果輸入類神經網路模型中，並期待該降維結果能有效提昇模型的未到診人數預測精準度。最終，實驗模擬則驗證了本論文所提出方法的有效性。關鍵字：未到診預測、降維、類神經網路
以大數據分析探討影響醫師診療時間之因素：某南部區域教學醫院為例
為了解決醫院看診進度 的問題，作者張慈純 這樣論述：
掛號、看醫師、拿藥，整個就診過程，大都花很多時間在等待，尤其是等醫師看診的時間更是漫長，因此，而民眾對於醫療服務品質之要求也日益提高，而醫療院所除了提供必要的醫療服務外，亦致力於改善醫療作業流程，以提昇醫療服務品質。此外，在各項醫療服務品質指標中，以等候時間對病患也有著最直接的影響。本研究以南部某教學醫院2019年心臟內科的病人資料來做分析，將針對可能影響醫師診療時間原因，進行大數據分析。本研究依病人的性別、年齡、看診時段、就醫月份、醫師別及醫師處置等，以決策樹(Decision Trees)進行分析，研究結果發現心臟內科的病人多屬慢性病且病情穩定，醫師看診時間大都可在6分鐘內看診完成，但除
病人因素會導致醫師看診時間的差異外，醫師的個別因素也是影響看診時間的重要因素。以上結果，，希望可以作為醫院改善門診病患等候時間的參考。