你的 AI 醫療助手
從熬夜到準時下班

Mino 自動將語音轉成護理交班、醫囑、SOAP 病歷, 讓醫護人員每天省回 4~5 小時的文書時間。

合作醫院與頂尖大學研究團隊

國泰醫院 | 112 間合作診所 | 陽明 HIS 整合
國立臺灣大學 國立中央大學 國立臺北科技大學 國立陽明交通大學
95%+
語音辨識準確率
針對台灣口音醫學術語優化
98%
病歷生成滿意度
醫護人員主觀評分
76分
護理交班節省
護理站工作站實測
52分
門診每日節省
醫師行動裝置實測
114–118年・489億 範疇3 合規

您的醫院正在申請健康台灣深耕計畫?

衛福部補助醫院導入智慧科技醫療,要求 AI 治理、FHIR 資料治理與資安治理三大能力。Mino 全數符合,可直接列為範疇3 AI 導入項目。

醫護人員每天在「寫字」

根據對 50 位臨床醫護人員的深入訪談,這些問題每天持續發生。

文書時間過長

每天 4~5 小時花在病歷書寫,嚴重壓縮直接照護病患的時間。

護理交班效率低落

住院病房交班資訊繁雜,人工記錄易有遺漏,影響照護連續性。

醫囑輸入繁瑣

醫師需於診療現場手動輸入醫囑,影響門診效率與醫療品質。

健保申報核刪

記錄不完整導致申報費用遭健保局核刪,造成財務損失。

現有語音工具不足

無法處理中英台混合語言環境及專業醫療詞彙,在地化不足。

資料主權疑慮

雲端工具難符合醫療資安規範,病患資料上傳外部伺服器風險高。

三大核心應用場景

從護理站到診間,全面覆蓋醫護文書需求。

說完話,Mino 產出這些

從口述到結構化病歷,全程自動完成

醫師問診對話 → 自動生成病歷摘要

今天哪裡不舒服?
我最近有頭痛與疲倦感,已經三天了。
體溫 38.5,有發燒喔

Mino 自動產出示意

可匯出為 SOAP / FHIR
醫師 SOAP 範例

S: 發燒 3 天、咳嗽
O: 體溫 38.5°C
A: 疑似上呼吸道感染
P: 建議採檢、退燒藥與追蹤

護理交班範例

病患:陳先生,65 歲
體溫:38.5°C,血壓:138/88
護理評估:發燒第 3 天,意識清醒
待辦:體溫監測 q4h,補液中

FHIR 範例 (Composition)
{"section": [
  {"title": "S",
   "text": "發燒3天"},
  {"title": "O",
   "text": "38.5°"}
]}

以上為示意展示效果

100% 本地部署

所有醫療資料在院內處理,零跨境傳輸,符合台灣個資法與醫療資安規範。

FHIR + TW Core 合規

FHIR R4 及 TW Core 1.0 格式規範,符合衛福部負責任 AI 實施指南。

三語混合辨識

內建台灣口音醫學名詞語料庫,支援中英台三語混合辨識,準確率達 95%。

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