醫守科技以獨家AI臨床診斷推理模型，改善診斷、用藥和醫療編碼等決策流程，促進病歷資訊整合，強化病安品質

全球醫療防錯糾偏系統 
DxPrime 好完診 : 第一時間做好全面診斷

世界衛生組織表示，全世界大多數成年人在一生中都可能至少被誤診一次。實際上在美國，平均每年有80萬人因診斷錯誤而終生失能或死亡，這背後代表著80萬個家庭與整體社會沈重的負擔。

診斷錯誤，包括任何被忽略、延誤或不正確的診斷。一旦診斷錯了，接下來整體治療重點也會跟著走錯。然而診斷決策的過程並不是線性的，每個步驟都充滿不確定性，在醫療人力日漸短缺，能夠分給每個病人的時間變少的趨勢下，診斷錯誤的可能性越來越高。

臨床推論輔助
 
臨床推理能力是醫療人員必備的能力，醫生根據病人主訴的症狀、表徵等一連串資訊與證據，推論出病人得到什麼疾病。隨著科技、生活環境改變與人口高齡化帶來的多重疾病等問題，加劇了疾病形成原因與表現的複雜程度，使得醫生要分析考量的因素變多。

醫守的臨床深度推論ＡＩ模型能夠自動綜合分析診斷、藥物、手術、檢驗檢查及病歷中的自由文字等，直接為醫師完成其原本要做的推論分析，即時呈現運算結果給醫生評估，縮短其自行蒐集與分析數據的時間。

難以跨越的臨床知識高牆

2019年醫守從臺北醫學大學正式分割獨立，在這之前，醫守的核心模型已經發展了長達十年的臨床研究基礎，模型從一開始先單純探索疾病與疾病、藥物與藥物之間的關係，慢慢發展到分析疾病與藥物的交互關係。

近幾年醫守不斷擴充病歷數據庫，收錄了臺灣健保、美國聯邦醫療保險CMS、全球知名醫院Mayo Clinic，以及DARTNet等資料，累計到32億筆總量，ＡＩ運算模型也淬鍊出五百萬條臨床關聯知識，形成更強大的臨床深度推論網路與醫療情境適應能力。

及早預測併發症   即時介入與管理

醫療照護受限於知識與科學發展，多半以「一體適用(one size fits all)」的治療指引，再加上「包含或排除」、「嘗試錯誤」等方法逐步修正診斷與治療計畫。DxPrime好完診運用科技幫助醫生更有效率地因應病人的個體化差異，針對不同科別與病人性別，即時探索所有診斷、共病與併發症之可能性，藉由及早預測併發症，提醒醫師適時介入與管理，避免後續引發更嚴重的健康問題。

具解釋能力的AI   促進推論思考與鑑別

自從人工智慧開始商業化後，其黑盒子現象經常引起爭議。DxPrime好完診能夠依據所點選的建議項目，直接展示其與臨床證據之間的網路關係，不僅提高醫師對產品的信賴，也幫助醫師確認臨床合理性，提高診斷決策品質。醫師藉由DxPrime分析大量臨床關聯知識的能力，作為鑑別診斷等決策評估工具，減少診斷過程的不確定性與盲點，並據此與病人進一步溝通，更能掌握病情，促進病人安全與治療成效。