ELICIT

面臨的挑戰 

醫療決策的品質，取決於臨床證據的品質。然而，重要的臨床資訊可能不完整、不一致、已經過時，甚至從未被取得。

傳統問卷、人工訪談與臨床紀錄流程，不一定能取得當下情境真正需要的臨床證據。

隨著 AI 越來越深入醫療照護，AI 所依據的臨床證據品質、治理與可追溯性也變得更加重要。

我們的方法 

ELICIT 透過適應式 AI 引導互動取得可信賴的臨床證據，並依據可配置的臨床目標、證據需求與組織政策進行治理。 

平台架構 

平台能力

適應式臨床證據取得

透過 AI 引導的臨床互動，根據病人的回應動態調整詢問內容，以取得更完整、相關且一致，並符合既定臨床目標的臨床證據。

治理優先架構

將可配置的治理政策納入臨床證據取得的整個過程，確保每一次互動都符合組織對品質、法規遵循與治理的要求。

可信賴的臨床證據

產生標準化、可信賴的臨床證據，使其能在不同醫療資訊系統與 AI 應用中被一致地理解、整合與運用。

隱私優先設計

以隱私保護為設計原則，在支援安全、可信的臨床證據取得與資訊共享的同時，降低敏感健康資訊不必要的暴露。

可配置的臨床目標

讓醫療機構依自身需求定義臨床目標、證據需求、工作流程與治理政策，而不需要修改平台本身。

AI 模型獨立性

透過供應商中立的架構支援不同 AI 模型，讓醫療機構能隨著 AI 技術發展進行採用、評估與調整，降低對單一模型或供應商的依賴。

稽核與可追溯性

保留完整的稽核紀錄，讓臨床證據如何被取得、治理與處理的過程可以追溯，支援透明度、責任歸屬與法規要求。

企業系統整合

透過標準化介面與既有醫療資訊系統、臨床工作流程及數位健康解決方案整合，讓醫療機構能在不取代既有技術環境的前提下擴充新的能力。

臨床證據的價值 

ELICIT 透過提升臨床證據的品質、一致性與治理能力，協助臨床人員做出更有依據的醫療決策。

ELICIT 並非取代臨床專業判斷，而是協助醫療機構建立更值得信賴的臨床證據基礎，讓臨床人員與 AI 都能在更可靠的資訊基礎上進行判斷與決策。

展望未來 

隨著醫療持續導入 AI、連網科技與智慧自動化，可信賴的臨床證據將成為更安全、更透明，也更有效的醫療照護的重要基礎。

ELICIT 的設計，就是為了建立這樣的基礎。