每2秒
開錯一張
處方箋

每5位病人
有2位曾遭受
醫療傷害

在憾事發生之前
你應該有修改的機會

用藥流程
常見四大類錯誤

為醫療前線而生
​源自於醫療前線

​線上即時守護

離線追蹤分析

150萬次前線把關
​超越12倍高接受率

經臨床證實，醫師對於藥御守的建議接受率，比競爭對手高出12倍。截至目前，藥御守已在多家醫院診間實際上線，於臨床第一線實際把關累積超過150萬張處方箋，且每日持續增加。
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第一防線
​防錯於未然

*所有圖片僅供参考，實際呈現可能有所不同。

全球最大13億筆
​處方知識庫

​藥御守內建全球最大處方知識庫，包含13億筆編碼完整的東西方處方資料集、24億筆處方大數據關聯分析，連結近百萬名醫師的顯性與隱性知識作為您的最強後盾，並且不斷更新擴大。
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診斷與用藥
​最適建議

在您看診的同時，能夠即時偵測疑慮處方，並依據患者的診斷、性別、年齡，提供單一科內及全院不分科之診斷與用藥最適建議組合；於背景安靜執行，不干擾醫師原本看診流程。
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雙AI
​引擎

運用機率模型與增強學習雙重人工智慧引擎，打造用藥安全演算法，提供有效實用的處方優化服務，同時持續學習醫師開立處方的行為邏輯，自我修正與時俱進，有效減少警示疲勞，改善用藥決策流程與品質。

因應需求管理增能
巨量資料一鍵分析

因應醫院各部門不同管理重點，提供相對應的即時用藥安全分析與追蹤報告，一次整合醫療、藥劑與管理等單位多元需求，提供後端主控台，一鍵分析巨量資料，快速彙整成各類藥安關鍵報告。
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關鍵報告
​見微知端倪

► 最常被警示之十大藥品
​► 最常被警示之十大藥品成本

► 劑量最常出錯之十大藥品
► ​重大用藥錯誤案例

*所有圖片僅供参考，實際呈現可能有所不同。

FDA Clearance

藥御守已於2019年9月獲得美國FDA  Clearance。​

快速部署

支援前線，刻不容緩。藥御守具備高度靈活性，與支援快速部署的 ”秘密武器”，能在一天以內完成導入部署，而且只需要您提供最小系統資源。導入醫療人工智慧，不是非得費時耗工。
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滿意保證

與您站在醫療最前線，我們必須隨時保持戰戰兢兢。為了鞭策自己，我們突破醫療決策支援資訊系統同業，提出滿意保證創舉。不論您選擇醫守科技任何產品，只要有一天，您對品質不再滿意，隨時可以取消訂閱退回餘款。

我認為人工智慧及機器學習是個令人振奮的工具， 不但可以改善醫療照護更可以改善病人安全， 我非常期待醫守和他們在這個領域所做的一切。
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大衛貝茲醫師
布萊根婦女醫院內科主任
哈佛大學醫學院教授
國際知名​病人安全權威

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我們身處在人工智慧時代，全世界各國所建立的電子病歷帶來前所未見的大數據，但很可惜沒有工具幫助我們好好採集與分析這些數據，人工智慧及機器學習讓我們有新的機會改善病人安全問題，醫守提供了方法讓我們了解多重用藥的交互關係，像是藥品與年齡、診斷與年齡的交互關係，讓我們可以藉此改善所有民眾的用藥安全。
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查理薩夫蘭醫師
哈佛大學醫學院教授暨主任
貝斯以色列女執事醫學中心臨床資訊中心主任

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隨著醫療越來越複雜與人口高齡化， 也產生了一個新的趨勢， 就是每天有愈來愈多的醫療錯誤產生。 醫守所提供的創新人工智慧工具， 能夠幫助我們解決這個嚴重的全球性問題， 我們非常期望人工智慧能在未來， 大力幫助減少用藥錯誤，提升病人安全。
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李友專醫師
臺北醫學大學醫學資訊研究所特聘教授
萬芳醫院皮膚科主任
國際醫療資訊協會(IMIA)預備主席

用藥錯誤可以預防
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