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社會個案工作實務：居家服務特殊案例彙編(第二版)

為了解決獨居長者需要的問題，作者陳燕禎 這樣論述：

　　台灣已進入高齡社會，大量高齡者長期照顧的需求造成社會和家庭生活的重大衝擊，因此長期照顧─居家服務的提供，已成了今日推動老人福利政策和長期照顧發展的重點所在。而另一個需要居家服務的，則是來自弱勢家庭的身心障礙者。本書收集十七個特殊案例，藉由理論與實務的結合，發展處遇模式，希望藉此提升社會工作的專業和長期照顧的品質。

獨居長者需要進入發燒排行的影片

結合微控制器與卷積神經網路設計智慧藥盒

為了解決獨居長者需要的問題，作者祝綸煌 這樣論述：

本研究結合Arduino微控制器與卷積神經網路設計智慧藥盒，少子女化問題日益嚴重，老年人口逐漸增加，照顧人力沒有辦法滿足需求，加上年輕人在外工作，無法長時間照顧長者，造成許多獨居長者。患有慢性病之獨居長者需要服用藥物，又常因為忘記吃藥或是吃錯藥，衍生更嚴重的問題。本研究設計用藥輔助系統，識別藥物，記錄服藥情形，避免重複或誤用藥物，降低可能的風險，讓無法長時間照顧長者的家人放心。 本系統利用卷積神經網路(Convolutional Neural Network; CNN)進行藥物識別，依藥物之形狀、圖案等特徵來識別藥物，系統依記錄及識別結果，選出正確藥物協助長者用藥。另外，本系統設計

隨身型感測器量測生理參數，利用脈搏感測器測量長者的心率，並將測量結果存入手機內記錄長者身體之健康情形，作為健康管理。 使用CNN進行藥物識別，必須預先拍攝各種藥物的圖片作為資料庫，類神經網路學習過程中容易因為過度擬合(Over-Fitting)導致識別準確率下降，我們利用增加藥物多樣性，突顯藥物的特徵，改善過度擬合問題，提高識別準確度。 本系統之硬體電路透過藍牙結合手機APP，其設計包含用藥輔助及健康管理兩個功能，利用CNN影像識別技術進行藥物識別及管理，協助長者用藥，避免長者吃錯藥或未服用藥物等問題。另外，健康管理則是利用感測器量測生理參數並加以記錄，本系統利用脈搏感測器量測長者

心率，未來可以加入更多穿戴式感測器，監控長者之生理變化。若有吃錯藥、未服用藥物或生理參數異常發生時，則利用APP發送訊息給照顧者以得到即時之援助。