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商品訊息描述
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手工剝殼劍蝦仁，天然無膨發好安心
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鮮甜高麗菜 爽脆 好爽口
皮Q 內餡多汁 沾上特製沾醬 更是美味
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．商品名稱：蝦仁魚肉水餃
購物購買．規格數量：440g±10%/盒
．內容物名稱：魚肉、高麗菜、豬肉、蔥、韭菜、劍蝦仁、赤尾青、洋蔥、薑、鹽、醬油、糖、胡椒鹽、水餃皮
．食用方式：充分加熱煮熟即可食用
．食品添加物：標示於包裝
．產地：台灣
．保存期限：冷凍-18℃保存2年
．保存方式：請置於冷凍-18℃保存
．配送方式：新竹物流/黑貓宅急便配送
比價撿便宜特賣會．製造廠商或國內負責廠商名稱：一二三愛地球實業有限公司
．製造廠商或國內負責廠商電話號碼：07-8415008發燒好康省錢達人
．製造廠商或國內負責廠商地址：高雄市苓雅區四維四路2號4樓之2
．投保產品責任險字號：本產品已投保投保中國信託2千萬產品責任險(保險單號碼:1880第17PR0000007號)
．食品業者登錄字號：E-15抗漲2019熱門產品9094974-00000-9
| 商品詳細規格 | |
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| 調理方式 | |
| 簡易食譜 | |
| 店長試吃後 | |
| 鮮甜味美的蝦仁水餃，真材實料，好滿足 | |
| ★貼心小提醒★ | |
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名
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下面附上一則新聞讓大家了解時事
「三高」老人過年怎麼健康吃？營養師教你3撇步過好年
[新頭殼newtalk]
明（4）天就是除夕夜了，許多人已經備好年菜準備要烹調一整桌的滿漢全席，與家人團聚吃年夜飯，不過在滿桌豐盛的菜餚下，也要特別注意家中有老人、三高患者的飲食狀況。對此，《新頭殼》訪問到台北長期居家營養師宋明樺，她將過年如何吃分成三大重點區塊，讓老人及三高患者在春節吃的好也吃得健康。
一、菜色均勻，蔬菜量至少達到三分之一以上
宋明樺指出，過年時菜餚都偏油膩，像是蹄膀、獅子頭、臘肉火腿等，老人及三高患者食用時應該要注意份量，並且多增加蔬菜的攝取，桌上的菜餚應該要有三分之一是蔬菜，以年夜飯15道菜來說，就至少要5道蔬菜，或一道料理選擇綜合性烹飪，不要一整道都是肉，可以是香腸炒青椒等，如此一來他們食用時，就能順便攝取蔬菜。
二、避開高鹽高油高糖！烹調方式的改變
宋明樺提到，過年經常會出現佛跳牆，高湯、煲湯這類的菜餚，這些油脂都過高，如果平常沒有喝這些湯的習慣，過年能不喝就不喝，因為這些都是多餘的油、鹽，對於老人家及三高患者絕對不利。
在烹飪食材方面，盡量用煮的、烤的、蒸的代替大火烹煮、油炸、乾煎，比如說傳統大家喜愛的紅燒魚就可避免，可以改用蒸的或者買鮭魚用烤的；而在菜餚裡也可以加入辛香料，例如大蒜、蔥、辣椒、洋蔥等，因辛香料本身就有味道，就能降低調味料的使用，對於三高患者及老人負擔就更減少。
三、麻將、電視樣樣來 血液循環變差這樣做
除了飲食之外，宋明樺表示，過年期間有許多人會打麻將或看年節特別節目，活動量絕對比平常還要更少，如此就會造成老人、三高患者的血液循環變差，此時就可以來一杯熱茶、蔘茶或者薑茶，都能夠適度促進血液循環。
宋明樺說，許多長輩都有傳統的觀念，過年一定要吃好，才能表示這一年過得很好，但實際上，現代人的生活習慣早已到達天天都能吃好料的情況，因此不用特別追求過年就要大魚大肉的吃，吃的好也能吃得健康更重要。
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當AI結合醫療 及時發現提升預後
【健康醫療網／記者蔡岳宏報導】臺北醫學大學附設醫院與台灣人工智慧實驗室日前舉辦合作儀式，由北醫附醫陳瑞杰院長與台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾簽署協議，展開為期5年的跨界合作，攜手打造AI醫療創新醫院。
首波合作鎖定「TED-ICU智能重症照護系統」，藉由人工智慧運用於臨床醫療資料，盼能將預測敗血症的時間由目前平均4小時縮短至即時預警，提升敗血症病患的存活率。
人工智慧結合醫療 及早發現預後佳
雙方合作將由北醫附醫提供專家標注的臨床資料，與臺灣人工智慧實驗室共同探討並開發人工智慧算法與系統，並將研究成果建置於醫院臨床系統，包括TED-ICU智能重症照護系統及住院病人狀態評估系統為首波重點。透過人工智慧在臨床醫療的運用，發展更即時、準確的醫療輔助與預測系統。
北醫附醫陳瑞杰院長表示，加護病房病患病情瞬息萬變，其中，敗血症是重症醫療很重要且致命的疾病(全球發生率每10萬人437名)，且在美國有高達三分之一的死亡率。目前篩檢敗血症的方式如SOFA、SIRS、MEWS都有其限制，若能及早發現給予抗生素等治療，可有效提升病患的預後。
精準預測4小時後敗血病 AI挑戰及時預警
北醫附醫去年於加護病房全面導入「TED-ICU智能重症照護系統」，自動完成病患的生理資訊整合、計算與紀錄，並據此預測敗血症發生率。醫護團隊利用時序性的生命徵象以及病患背景資料，可預測病患4小時後敗血症風險，比傳統篩檢方法有效。
台灣人工智慧實驗室盼能更進一步運用「TED-ICU智能重症照護系統」資料，針對病患當下狀況預測其敗血症可能性，更早發揮預警功能，讓醫護團隊在最短時間內做出正確處置，提升醫療照護品質。
大數據分析跌倒原因 助護理人員照護
除了生理資訊判別外，預防病患跌倒更是照護的重要課題。為降低病患跌倒的機率，台灣人工智慧實驗室將運用機器學習過往跌倒的病患記錄，預測跌倒高風險族群，並進一步判別病患跌倒的原因，盼能於用藥與照護上提供護理人員參考與協助。
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