醫守臨床深度推論引擎
臨床決策人工智慧

臨床決策涉及無數個錯綜複雜的判斷，通常在時間與資訊有限的高壓狀態下執行，每個決策之間有著相互影響的關係，是個非線性動態循環接力的決策網絡，並且因每位患者的病情發展而異。

如何確保在每次做決定時都評估過當時所有因素、避免盲點偏誤，是極大的挑戰。

強化決策結構
​與邏輯

​醫守臨床深度推論引擎​以 32 億筆真實病歷紀錄訓練而成，將決策過程拆解成詳細且可分析的結構元素，深入探索每個決策節點與路徑背後的臨床邏輯與模式，發展成以臨床關聯為核心的推論引擎​。

我們的推論引擎是一種能重建、建模並分析診斷、治療、用藥與醫療編碼決策過程的醫療人工智慧系統，其核心在於理解決策如何、以及為何形成，而非只是預測結果，因此能提供更具解釋性、符合臨床情境且有跡可循的決策支援。

這個臨床決策人工智慧同時也整合了醫學知識圖譜，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，以及敘述型的文字紀錄等，可以強化推論過程與決策結構，使其更貼近真實臨床評估的思考分析模式。

以臨床關聯
​驅動推論​
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32億筆
真實病歷
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醫學知識圖譜
整合
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臨床脈絡
​情境推理
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我們的推論引擎能夠因應不同醫療專科、族群與臨床情境調整，在每個決策節點即時分析、辨識決策落差且直接提供建議，幫助醫師更有效率地做好嚴謹的判斷，確保每一個診斷用藥等決定都有脈絡與證據、且能正確反映在醫療資訊系統中，即使事後還原決策邏輯也不失真。