透過醫療 AI，更快取得洞察並推動創新

運用預測模型，在病患出院前預測術後照護路徑，建立個人化照護計畫，以最佳化病患健康。

此解決方案的價值：

• 改善健康成果。
• 提升病患滿意度。
• 降低再入院風險。

此解決方案採用的 AI 技術：

• 預測風險建模，可估算病患未來發生健康相關事件的可能性。風險模型通常針對特定健康狀況，並同時結合健康與非健康資料。 
• 大型語言模型可用來產生報告，彙整模型所建議的照護計畫。個案管理專員可快速審閱，並核准相關計畫資料。
• AI 代理程式可擷取、整理，並提供品質與成果資料，以符合監管機構與治理單位的要求。

AI 如何提供協助：

• 更全面的照護計畫，可降低未來因術後恢復而產生的醫療就診次數。
• 整體降低複雜手術的照護負擔，並改善健康成果。
• 提升病患滿意度，並增加對個人化照護計畫的信心。

AI 模型提供下列優勢：

• 快速分析歷史理賠資料，並結合人口統計與財務資料。
• 集成模型會依據底層資料結構，採用多種不同技術。
• 量化各種風險因子，有助於精準找出可降低傷害的照護計畫。

運用文件視覺技術與智慧 AI 代理的力量，讓醫療審查專員能更有效且更精準地做出決策。AI 代理可彙整高影響力資訊、簡化複雜紀錄，並整理重點內容。

此解決方案的價值：

• 提升生產力。
• 改善健康成果。
• 最大化營運效率。

此解決方案採用的 AI 技術：

• 專有的機器學習與進階光學字元辨識 (OCR) 技術可擷取關鍵資訊。
• 文件視覺代理程式可識別，並建立各類醫療表單、手寫文件與複本文件的目錄。
• 包含自然語言處理與文字分析的機器學習模型，可在摘要中提供脈絡線索與相關資訊，並搭配強大的資料視覺化。
• 定期評估各項計畫的準備度與績效，例如聯合委員會、HEDIS、 HCAHPS/CAHPS，以及各項監管機構。

AI 如何提供協助：

• 降低人工審查與繁瑣搜尋流程的需求，提升員工滿意度與生產力。
• 可快速從紙本文件中定位並擷取資訊。
• 更快識別照護趨勢與反應，帶來更好且更有效的病患結果。

AI 模型提供下列優勢：

• 將影像或文件中的關鍵資訊自動擷取，並轉換為結構化格式。
• 自動化既有的光學字元辨識/機器人流程自動化 (RPA) 流程，大幅提升資訊擷取的準確度與品質，特別是面對模糊文件、含核取方塊或手寫內容等較困難的表單。

部署 AI 代理程式，從各個面向與理賠流程的每個階段，預防、偵測並管理支付完整性問題，在款項支付前阻止不當給付。

此解決方案的價值：

• 詐欺偵測與預防。
• 降低風險。
• 節省成本。

此解決方案採用的 AI 技術： 

• 機器學習演算法，可用於審查醫療保險理賠資料。這些演算法能更容易、更快速，且更精準地偵測重複申報並識別詐欺。
• AI 代理會建立動態風險輪廓，並利用即時資料適應新興詐欺手法。
• 智慧決策提供透明且自動化的工作流程，符合業務需求並引導 AI 代理程式運作。

AI 如何提供協助：

• 更快偵測詐欺、降低損失，並最佳化支付完整性。
• 獲得詐欺風險的綜合視圖
• 透過具備進階資料探勘能力的社交網絡圖譜，更深入理解新威脅，及早防止重大損失。

AI 模型提供下列優勢：

• 在提升效率的同時降低誤判率，並涵蓋詐欺偵測、警示管理與案件處理等功能。
• 以成果為導向的分析，可協助監控較新的價值型支付模式。

運用機器學習，更快地理解、預測並視覺化對人類健康的威脅，藉此挽救生命。預測季節性與慢性疾病的趨勢，支援應變與資源管理。

此解決方案的價值：

• 更快做出決策。
• 高度準確的預測。
• 最大化營運效率。

此解決方案採用的 AI 技術：

• 機器學習模型能從匯入的資料中學習，並識別傳染病的模式。提供的資料越多，模型的準確度就越高。
• 機器學習可處理大量資料、擷取關鍵特徵、決定分析方法、撰寫並執行分析程式碼，並透過全自動流程產生智慧化輸出。
• 預測建模可協助您預測傳染病趨勢，更快辨識對人類健康的威脅，並改善應變與資源管理。

AI 如何提供協助：

• 更快識別、預測並回應傳染病。
• 降低院內感染與死亡率。
• 有效減緩未來公衛危機。
• 改善資源與應變管理。

AI 模型提供下列優勢：

• 疾病模式與人類健康威脅的視覺化和預測。
• 完整的警示生成流程，讓公衛利害關係人在事件發生前，就能預判相關的緊急狀況。
• 自動化洞察（包含摘要報告），協助公衛機構與醫療服務提供者，改善應變與資源管理。
• 可在程式開發環境中，嵌入開源程式碼。

運用智慧 AI 代理提升病患與成員互動，透過自然語言處理 (NLP) 與機器學習，來理解、整理並運用大量健康相關資料。

此解決方案的價值：

• 更快解決問題。
• 提高客戶參與度。
• 提升生產力。

此解決方案採用的 AI 技術：

• NLP 讓 AI 代理能規模化執行原本需由人類完成的處理行為（閱讀或聆聽），從大量文字資料中整理並擷取有用資訊，以改善照護協調、資料驅動的推廣與互動。
• 機器學習可處理結構化與非結構化的定性和定量資料關聯。
• 智慧決策引導 AI 代理，並提供透明且自動化的工作流程，以提升互動品質。

AI 如何提供協助：

• 最佳化資源配置，並提升互動成效。
• 在維護資料隱私與確保 AI 透明度的同時，提升客戶與利害關係人的滿意度。
• 在動盪與不確定的情況下，能更有準備、迅速回應。

AI 模型提供下列優勢：

• 分析大量非結構化文字資料。
• 檢視資訊，並取得具意義的洞察。
• 透過協助撰寫可提升滿意度的腳本，改善互動品質。

運用 AI 代理，透過整合病患、醫療提供者與保險支付方的資料，評估慢性疾病惡化風險最高的病患。

此解決方案的價值：

• 降低再入院風險。
• 改善慢性疾病管理。
• 及早偵測新出現的健康問題。

此解決方案採用的 AI 技術：

• AI 代理透過自然語言處理進行訓練，並由智慧決策工作流程加以管理。
• 運用預測分析，來偵測新興健康風險及疾病進展的可能性。
• 以機器學習，進行病患資料的模式辨識。
• 內嵌 AI 的分析能力，可整合多個資料來源的資料。

AI 如何提供協助：

• 提供慢性疾病管理支援。
• 提升用藥依從性，並支援心理與慢性照護。
• 在醫療人員核准下，作為虛擬助理回答病患問題、安排追蹤回診，並發出用藥提醒。
• 監測病患生命徵象，並在出現異常時通知臨床人員。
• 彙整病患資料，並建議最佳後續行動。
• 透過自動化例行工作，降低臨床人員的負擔。
• 識別高風險病患，以優先進行推廣與加速介入。

AI 模型提供下列優勢：

• 即時分析健康與行為資料。
• 提供個人化照護建議。
• 針對關鍵健康變化發出警示。
• 為照護團隊提供可快速採取行動的摘要洞察。

運用預測建模與分析預測需求，找出提升效率、管理成本並最佳化資源的機會。

此解決方案的價值：

• 最大化營運效率。
• 高度準確的預測。
• 節省成本。
• 改善客戶與員工體驗。

此解決方案採用的 AI 技術：

• 透過預測建模，預測醫療設備、病床、輔具及其他設備的需求。
• 運用機器學習，建議資產的最佳使用方式與最佳庫存水準。
• 內嵌 AI 的 IoT 分析可追蹤資產，並透過以業務為導向的介面進行視覺化探索。

AI 如何提供協助：

• 提升生產力。
• 最佳化資源管理。
• 醫療設備的即時定位追蹤。
• 降低醫院成本。
• 最佳化採購與維護。

AI 模型提供下列優勢：

• 醫院需求的視覺化與預測，包含人力、醫療設備與其他器材。
• 自動化洞察（包含摘要報告），協助醫院最佳化醫療資源、流程、工作流與服務量能。
• 透過內建的偏誤監測，以及對 ICU 中使用的資料、模型與預測提供可重複的解釋，實現透明且公平的病患照護決策支援。

量化政策變動，對醫療「三重目標」（成本、品質與成果）的影響。政府健康政策會影響社區中，醫療服務的可用性與成本。從確保醫療資源覆蓋率到推動健康促進計畫，政策會形塑病患與醫療提供者的行為。

此解決方案的價值：

• 更快做出決策。
• 造就更佳的成果。
• 有效的健康照護政策。

此解決方案採用的 AI 技術：

• 機器學習可快速轉換並整理資料，使其適用於政策分析。
• 模擬可協助量化並視覺化，各項政策對成本與覆蓋率的影響。
• 為保護公民隱私或補齊可用資料的缺口，可能需要生成合成資料。

AI 如何提供協助：

• 運用資料與實證分析，可降低醫療政策制定中的人為偏誤。
• 透過模擬政策變動的影響，讓決策能從被動轉為主動。

AI 模型提供下列優勢：

• 更快評估政策變更或新提案，以補強人工分析。
• 對利害關係人影響的分析與視覺化更為完整。
• 在必要時建立合成資料，以豐富既有資料或遮蔽敏感個資。