疾病的種類越來越複雜，相對治療各種疾病、併發症的藥物處方箋亦然，然而醫生面對病人的看診時間並未增加，反而越來越短，從北醫衍生獨立的醫守科技，今年獲選中小企業暨新創署「黑科技」類的潛力新創，結合AI技術針對處方箋的診斷與用藥，透過大數據深度學習分析，獨家開發「臨床診斷推論網路模型」，幫助醫師執行臨床用藥決策，強化病人安全。

開錯藥物的新聞時有所聞，醫守科技創辦人暨執行長龍安靖以退燒止痛的普拿疼ACETAMINOPHEN為例，在台灣一年就有3000次開錯，不小心開成青光眼的用藥ACETAZOLAMIDE，兩種藥名長得很像，導致非常容易開錯處方箋。

醫守科技的臨床推論網路模型將每種藥對應的症狀、疾病連結對應，專司防守用藥錯誤的「RxPrime藥御守」如果發現處方箋裡有不合理的用藥，或少開了藥，系統就會提醒建議，等於是請AI幫忙醫生開處方箋時加一道防線。

醫守科技透過蒐集大量數據加上AI的深度學習分析推論，最早從收集台灣健保資料，後來加上美國的資料，目前累積超過32億筆的病歷數據，且不斷在更新中，幾乎涵蓋各科所有疾病；龍安靖說，醫療團隊與AI團隊密集定期會議討論，打磨更新商品的資訊功能；目前競爭對手有各有不同方法，例如美國是找很多專家從上建立指導策略，人做出的知識，說明描述比較清楚，但很難做到全科系完整的覆蓋。

除了用藥識別，相同技術也多元彈性運用在解決醫療、用藥不同痛點，例如健保申請，經常容易出現的漏帳或超收，透過AI推論網路模型可以更有效率校正；此外藥廠有些新藥推廣不易，將資訊放在平台，可以讓新藥直接與第一線看診醫師接觸。新藥只有十年專利，但前3、4年都在研發、推廣，過了專利期學名藥就出來了，對於藥廠在市場推廣新藥是一大利器。

近幾年智慧醫療研發創新名目眾多，醫守是少數在智慧醫療領域成功出海的新創公司，且團隊第一筆資金就來自美國矽谷，團隊提出的解決方案受到肯定，在台灣醫守的產品已有將近一半醫學中心採用，也成功打入美國市場，龍安靖表示，醫界的改革通常很慢、很謹慎，醫守科技提出的並非顛覆性改革，而是站在幫助醫療人員的立場，解決現有的痛點，醫療的挑戰很多，這也是醫守科技的使命與機會。

Reference:
報導原文

​據統計有高達51%的處方錯誤從醫師端造成，而醫師每天問診次數多、藥物名稱艱澀難懂易混淆，病人「吃錯藥」的嚴重性可想而知，醫療體系也為此錯誤付上高額成本代價。為減少用藥錯誤情形，AI人工智慧能夠在醫師處方流程上發揮關鍵作用！

可能讓病人吃錯藥的環節包含：處方箋、調劑階段、給藥階段，以及病人錯誤服用。正確用藥仰賴用藥正確的處方箋，曾有醫院誤開藥物一個月達1000次！AESOP團隊以智慧型藥物安全系統「MedGuard」（藥御守），試圖從醫療資訊系統端解決醫師處方箋的難題，減少用藥錯誤。估算在台灣不適當處方率近5%，這個比例和美國相當，也接近全球平均數值。

​首屆「B2MC Taiwan創業輔導營」將於5/26-28在台北舉行，並有來自包含台灣、美國、拉脫維亞、丹麥、印度、馬來西亞、法國、加拿大、中國大陸等25個國際團隊參加。

「B2MC Taiwan創業輔導營」更標榜來自MassChallenge波士頓和以色列兩大加速器的資深創業導師，師資陣容包含美國東北部20位最有成就的連續創業家亞力克・史登（Alec Stern）、波士頓科技創投公司MassVentures 副總裁珍妮佛・喬丹（Jennifer Jordan）、波士頓知名天使投資人凱瑟琳・希利（Kathleen Healy）、以色列知名新創業師及全球醫材行銷專家冉尼・席弗林（Rani Shifron）、曾負責全球知名生技藥廠百健（Biogen）數位創新的華裔AI專家漢克・吳（Hank Wu)），以及具有在全球藥廠推動生醫產品商品化之豐富經驗的女性華裔生醫專家艾利・張博士（Alley Chang）。