國泰醫院・112 間合作診所 臨床實證
Mino 在院內伺服器將醫護口述即時整理成結構化病歷，資料從不離院。 醫師每日省回 52 分鐘，護理師每班省回 76 分鐘。
「12 床陳先生，體溫 37.8，血壓 135/85，有輕微喘息，已通知主治醫師⋯」
實證場域與研究合作
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。
同樣的病患資訊在不同系統重複輸入，直接照護時間被嚴重壓縮。
文書趕工導致申報費用遭核刪，造成財務損失。
無法處理中英台混講與醫療詞彙，在地化不足。
病患資料上傳外部伺服器，一旦外洩，個資法責任與商譽損失由院方承擔。
加班補紀錄成為常態，人力留任困難，招募與訓練成本持續墊高。
病房護理師的一班
聽取交班、手抄重點到個人紙卡
給藥、翻身、量測，空檔隨手補紀錄
護理紀錄、EMR 重複輸入同樣內容
整理交班摘要，口頭交代小夜班
照護做完了，文書還沒寫完
MINO 平台
同一套院內 AI 引擎，依單位需求啟用。從單一模組開始，隨時擴充。
問診同步生成 SOAP 病歷，口述開立醫囑與用藥，自動帶出 ICD-10 與健保代碼。
口述交班即生成標準化摘要，生命徵象自動分欄，護理計畫一次完成。
AI 自動接聽掛號來電，台語、國語、英語都通，掛號同時收集初步症狀。
三個模組共用同一套院內部署引擎——資料不離院、FHIR R4 + TW Core 一次合規
從口述到結構化病歷，全程自動完成。
診間對話
SOAP 病歷
S: 頭痛、疲倦 3 天
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
護理交班摘要
病患：陳先生，65 歲
體溫：38.5°C，血壓：138/88
評估：發燒第 3 天，意識清醒
待辦：體溫監測 q4h，補液中
FHIR Composition
{"section": [
{"title": "S",
"text": "頭痛3天"},
{"title": "O",
"text": "38.5°"}
]}以上為示意展示效果，實際輸出依院內欄位設定。
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 R4 及 TW Core 1.0 格式規範，符合衛福部負責任 AI 實施指南。
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%。
合規與治理
導入 AI 不只是技術決策，還需要通過資安檢核、醫院評鑑與主管機關的稽核要求。 Mino 從設計之初就以合規與可稽核為前提。
AI 只輔助、不代簽。所有紀錄經醫護人員核閱簽核後才寫入病歷，臨床責任歸屬清楚。
輸出直接對映 EMR 欄位，符合評鑑與資料治理檢核要求，不需事後補格式。
每筆 AI 生成紀錄保存時間戳、模型版本與操作人員，主管機關查核時隨時可調閱。
符合 AI、資料、資安三大治理要求，並提供效益報告，協助計畫成果回報與核銷。
24 小時故障通報、1 小時資安通報、每月系統維護與工作報告，出問題找得到人。
已通過 ISO 27001 資訊安全管理認證。院內裝置間 TLS 加密傳輸，資料不離院。
內含合規對照表、健康台灣深耕計畫範疇 3 適用說明與臨床實證數據，一頁式文件可直接附於簽呈或會議資料。