利用 AI 技術提升醫療效率與品質，已是國際公衛領域的共識，數位科技與精準醫療產業的合作也變成解方。Decanter AI 藉由自動化機器學習，提供多項適合醫療產業場境應用的演算法，大幅增進醫療診斷效率、提升準確度，並快速地呈現數據統計資料，有效幫助臨床醫療與照顧，降低醫療人員負擔。
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醫療業痛點
由於全球慢性病人口增加，體外診斷系統需求提升，照護人力的短缺導致醫療品質的下降，加上高齡化的社會，老人健康照護的需求與照護人力失衡，醫療產業將面臨大幅度的需求動盪。
醫療品質量能下滑
照護人力的短缺導致醫療品質與量能下降，超時超量的工作已成醫護人員負擔。
市場變動幅度大
醫療耗材需量提升與供應鏈不穩定，難以精準預估貨櫃需求量，面臨高風險、高運費、高庫存負擔的問題。
數位轉型門檻高
醫療軟體技術研發和人才培育導入不易，大數據無法達到最佳的跨領域價值應用，軟硬體整合及創新進步空間大。
數位化成本高
數據平台建置成本高昂，普及採用難度高，造成數據整合不明確，分析結果精準度低。
AI in 醫療業
運用 AI 降低醫療成本、提升醫療效率、增進醫療品質，已是全球公衛領域的共識。AI 科技的應用將進一步推進醫療領域進化，以智慧醫院作為核心，將醫療服務延伸至社區、家庭等場域，並透過穿戴裝置精準紀錄數據，結合物聯網、雲端、大數據等工具，實現智慧醫療之願景。
醫療品質與效能優化
透過分析過往病例協助醫護人員進行醫療決策，並規劃出最佳醫療流程分配，藉此提升醫療品質與效能。
醫療耗材需量預測
透過自動時序資料預測功能，預測未來所需貨櫃數量，提升貨櫃裝櫃率與預測準確率，有效釋放庫存水位。
行動醫療
分析穿戴裝置數據，優化患者從就醫、治療到療後觀察一整套的照護解決方案，提供病患診斷建議並改善醫療過程。
個人化精準醫療
透過彙整人體基因資料庫，從中比對分析，提供更準確且個人化的治療方式，並達到有效預防疾病產生。
Decanter AI 產品優勢
自動精準建模
100+ 種演算法，自動產出
最符合醫療單位自訂目標之模型
What-if 分析洞察
What-if 模擬分析，帶入
真實病患資料進行精準預判
API 串接多端數據
API 串接醫療體系內部系統，
在既有系統架構加入效率提升效能
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