AI / 智慧醫療應用
結合醫療資料與場域，
推動可落地的智慧醫療應用
大同醫護以醫療資訊系統、資料整合與臨床流程經驗為基礎，協助醫療場域發展智慧化應用，讓資料能更有效支援管理、判讀與照護決策。
與醫療場域共同驗證智慧應用
大同醫護與萬芳醫院、HP 等合作夥伴共同探索智慧醫療應用場景，從實際照護流程出發，驗證資料整合、邊緣運算與智慧輔助應用在醫療場域中的可行性。
居家洗腎場景的 Edge AI 應用
在居家洗腎等照護場景中，透過邊緣運算設備與醫療資料串接，探索即時提醒、異常偵測與照護輔助的應用方式，讓智慧應用能更貼近第一線照護需求。
秒級連續偵測
系統規劃持續記錄血壓、脈搏及透析機參數，提升生理狀況與設備數據的監測頻率。
地端即時警示
Edge AI 設備可在現場進行資料處理，並透過語音或燈光提供異常警示，降低對手機及雲端連線的依賴。
低血壓風險預測
透過AI模型分析透析過程中的高頻數據，發展「透析中低血壓」風險預測，目標是在異常發生前提供預警資訊。
在地資料運算
生理資料與相關紀錄可在地端設備進行分析，兼顧反應速度、資料安全與醫療隱私。
資料整合與智慧應用
透過標準化 API 串接 HIS、醫療設備與相關資料來源，建立一致的資料整合基礎，提供智慧應用安全、即時的資料查詢與交換服務。
從場域驗證開始，讓 AI 真正落地
智慧醫療應用不只需要模型，更需要與臨床流程、照護場景與資料來源相互驗證。
大同醫護從場域需求出發，協助客戶評估可落地的應用情境，逐步從事後分析走向即時提醒與事前預防。
需求盤點
釐清醫療場域中的實際問題、作業流程與使用者需求，確認智慧應用的導入目標。
資料整備
盤點可用資料來源、資料品質與系統介接方式，建立後續分析與應用基礎。
場域驗證
透過實際情境測試應用流程，確認結果呈現、提醒機制與使用方式是否符合現場需求。
持續優化
依據使用回饋、資料累積與場域變化，持續調整應用規則、流程設計與整合方式。
共同發展智慧醫療應用
從資料整合、場域驗證到智慧應用導入，大同醫護可依據醫療場域需求，
協助規劃可落地、可持續優化的智慧醫療方案。