用藥錯誤
經常發生 且 危害生命

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

一開始就做對

用藥流程的任何一個階段都有可能會出錯，但其中超過一半都發生在一開始開立處方的階段。用藥錯誤是可以預防的，導入RxPrime，在用藥流程的一開始就做好診斷與用藥、甚至是型音相似(look-alike-sound-alike)錯誤的把關。

|   用藥流程   |

改善使用原因不明確的診斷與用藥

在醫師看診開立處方的同時，即時分析其中潛在的診斷與用藥錯誤。針對使用原因或關聯不明確的診斷與用藥，能進一步依據患者性別、年齡、科別等個別狀況，直接提供更有效率的決策行為支援，不干擾醫師原本看診流程。

​*Follow FHIR and CDS Hooks compliance

世界最大32億筆
​處方知識庫

RxPrime 藥御守內建世界最大處方知識庫，包含32億筆編碼完整的東、西方處方資料集、24億筆診斷與用藥關聯性分析，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。
​

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。

台美合作改善病人安全

為提高用藥安全模型的適用性，我們與美國哈佛醫學院、臺北醫學大學共同執行跨國臨床研究，以聯邦學習(Federated Learning)優化演算法。結果證明，RxPrime 藥御守準確率高達79%-85%​。

快速部署

支援前線，刻不容緩。RxPrime 藥御守具備高度靈活性，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。
​

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。
​

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

---

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。
​

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

---

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。
​

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

直接下載使用

​​預約產品說明