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臨床深度推論網絡模型作為 DxPrime 與 DxCode 核心運算引擎之一的臨床深度推論網路模型，是以 32 億筆真實病歷紀錄訓練而成的獨家模型，能夠深入掌握每一個決策背後的臨床關聯與模式。 醫守的臨床深度推論網路模型擅長分析結構化與非結構化的臨床資料，包括診斷、用藥、檢驗與檢查、手術、影像報告文字及敘述型文字病歷紀錄。 透過整合多元的臨床資料元素，讓我們的推論模型更貼近真實臨床評估的思維模式，也能因應不同醫療專科、族群與臨床情境進行推論調整。且在資料識別與分析具有99% 準確率，能即時回饋分析結果，促進診斷精準度與編碼一致性。 |
