以AI轉型醫療
了解各機構如何透過AI驅動的自動化取得突破性成果
客戶服務革命：醫療溝通的啟示
服務全球1.5億+用戶的瑞典金融科技巨頭透過AI轉型客戶服務
挑戰
Klarna面臨平均11分鐘的解決時間，需要為每天數百萬筆跨35種以上語言的交易提供全天候多語言支援。公司需要一個能處理敏感金融資訊、同時維持高客戶滿意度和法規合規性的解決方案。
解決方案
Klarna部署了由OpenAI驅動的自主AI助手，每年處理230萬次對話。該系統處理自然語言查詢，自主決定退款和付款，並將複雜案例無縫轉交人工客服。它能跨對話維持上下文，並根據客戶歷史提供個人化回覆。
成果
- ✓解決時間從11分鐘降至2分鐘以下（改善82%）
- ✓AI完成相當於700名全職客服的工作量
- ✓客戶滿意度提升，重複查詢減少25%
- ✓預計年度利潤改善超過4,000萬美元
- ✓支援35種以上語言的母語級流暢度
- ✓無需人工介入即可處理65%的客戶查詢
啟示意義
Klarna的成功展示了智慧代理AI在高頻、多語言客戶互動中的變革潛力——這正是Ajentik在新加坡醫療系統中所應對的挑戰。Ajentik平台支援英語、華語、馬來語和淡米爾語，與Klarna的多語言方法如出一轍。Ajentik承諾的70%行政工作量減少與Klarna的效率提升一致。
Erica：醫療虛擬助手的藍圖
為4,000萬+行動銀行客戶提供個人化AI指引
挑戰
該銀行面臨龐大的客服需求，常規查詢佔用大量人工客服時間。客戶需要即時存取帳戶資訊、交易歷史和理財建議，無需等待人工協助。傳統IVR系統令客戶沮喪，導致高棄話率。
解決方案
Erica於2018年推出，使用預測分析和自然語言處理提供全面的金融協助。該AI代理自主處理餘額查詢、付款排程、消費分析、詐騙偵測和個人化理財建議。它與行動銀行無縫整合，並從每次互動中學習。
成果
- ✓自推出以來已處理超過20億次互動
- ✓服務4,200萬客戶（50%的行動用戶）
- ✓每日處理150萬次互動
- ✓維持98%的查詢解決率，無需人工介入
- ✓貢獻了19%的盈利增長
- ✓常規查詢的客服中心量減少50%
- ✓客戶滿意度評分達4.7/5
啟示意義
Bank of America的Erica為Ajentik的醫療虛擬助手提供了經過驗證的模型。正如Erica幫助客戶導航複雜的金融決策，Ajentik的代理可以引導患者完成醫療旅程——從預約排程到治療依從。Erica達成的98%自主解決率與Ajentik減少70%行政負擔的目標一致。
AI工廠：與Ajentik願景直接契合
全球最大的非營利綜合醫療系統成為最積極的AI採用者
挑戰
Mayo需要在擁有76,000名員工的組織中普及AI開發，使臨床醫師能在無需深厚技術專業知識的情況下創建AI解決方案，同時管理200多個AI專案，並確保醫療AI應用的法規合規性和患者安全。
解決方案
Mayo在Google Vertex AI上開發了AI工廠平台，實現AI工具的「公民開發」。其自主代理包括心臟病ECG偵測（FDA核准）、ICU容量管理系統，以及用於癌症研究的假設驅動AI。該平台設有醫療器材軟體審查委員會進行治理。
成果
- ✓5個AI演算法獲得FDA核准，包括心律不整偵測
- ✓透過Anumana等衍生公司成功商業化
- ✓Apple Watch心臟監測整合，觸及數百萬用戶
- ✓COVID-19期間顯著優化產能（改善30%）
- ✓建立醫療AI學位課程培養下一代人才
- ✓試點部門的診斷錯誤減少35%
- ✓透過運營效率每年節省5,000萬美元
啟示意義
Mayo Clinic的方法驗證了Ajentik專門為醫療打造AI的策略。兩個組織都認識到通用AI工具無法應對醫療的獨特挑戰。Ajentik聚焦新加坡和東南亞醫療系統，與Mayo本地化的美國醫療方法如出一轍。
Devin AI實施：擴展醫療運營規模
巴西最大的金融科技公司透過自主AI轉型遺留系統
挑戰
該公司需要重構已有8年歷史、600萬行的單體ETL系統中10萬多個資料類別實作，管理遺留系統中複雜的交叉依賴，避免傳統遷移所需的大量資源投入（1,000多名工程師耗時18個月），同時在轉型過程中維持系統穩定性。
解決方案
Nubank部署了Cognition Labs的Devin AI——一個自主軟體工程代理。Devin分析了單體程式碼庫，制定遷移策略，產生模組化子元件，並執行系統化重構。AI從每項任務中學習，隨時間推移不斷提升表現。
成果
- ✓工程時間節省12倍
- ✓與手動遷移相比成本節省20倍
- ✓任務完成時間從40分鐘降至10分鐘
- ✓數週內完成原需數月/數年的遷移
- ✓程式碼重構準確率99.9%
- ✓遷移期間零生產事故
- ✓釋放1,000多名工程師投入創新工作
啟示意義
Nubank的經驗展示了智慧代理AI如何轉型大規模醫療運營。許多東南亞醫療系統面臨Ajentik可以解決的類似遺留系統挑戰。Nubank實現的12倍效率提升與Ajentik承諾的70%工作量減少目標一致。
多模態AI生態系統：全面的醫療轉型
23家醫院和276個門診機構，每年服務1,370萬次就診
挑戰
該組織擁有82,600名員工，面臨臨床醫師沉重的行政負擔、影響患者照護的低品質醫療文檔、每年耗費數百萬的運營低效，以及高電話量干擾基層醫療服務（等待時間超過30分鐘）。
解決方案
Cleveland Clinic部署了多個專門的AI代理：Ambience Healthcare用於即時臨床文檔記錄，AKASA用於智慧醫療編碼（1.5分鐘處理100多份文件），預測分析用於合成資料生成，以及AI驅動的電話系統用於患者溝通。這些代理在整合的生態系統中協同運作。
成果
- ✓所有電話在3聲內接聽（從等待30多分鐘）
- ✓低品質醫學影像減少66%
- ✓基層醫療每天減少220通電話
- ✓透過自動化每週節省15個工作天
- ✓82%的電話自主處理
- ✓每年運營成本節省1,500萬美元
- ✓醫師文檔時間減少45%
- ✓運營效率提升28%
啟示意義
Cleveland Clinic的多模態方式體現了Ajentik為東南亞醫療賦能的模式。Cleveland實現的82%自主電話處理直接支持Ajentik的全天候自動化患者溝通能力。Ajentik的多語言支援超越了Cleveland的純英語系統。
Salesforce Agentforce：保險與醫療的融合
擁有150年歷史的公司，在50多個國家服務5,000萬客戶
挑戰
擁有38,000名員工的Prudential面臨複雜的各州保險法規、跨多個業務單位的耗時理賠處理、碎片化的客戶資料阻礙全面服務，以及客服運營中需要導航50多個不同法規框架的大量人工作業。
解決方案
Prudential實施了金融服務版Salesforce Agentforce，部署用於客戶身份識別、合約分析、保單檢索和理賠處理的自主代理。該系統具有受監管操作的人機協作監督機制和專門功能的多LLM架構。
成果
- ✓每位客服代表每週至少節省半天
- ✓消除數百個人工路由工作流程
- ✓透過減少行政負擔提升客戶同理心
- ✓批發商運營中的顯著生產力改善
- ✓平均處理時間減少40%
- ✓維持100%法規合規
- ✓每年運營節省1,200萬美元
啟示意義
Prudential的保險業焦點為Ajentik的醫療運營提供了寶貴洞見，因為兩個行業都面臨類似的法規複雜性和客戶服務挑戰。Prudential實施的人機協作治理與Ajentik的醫療AI方法完美契合。
UiPath實施：企業規模的醫療自動化
全球銀行建立流程自動化卓越中心
挑戰
Barclays面臨需要20多種文件類型的複雜按揭貸款處理、跨多個司法管轄區的法規合規需求、大量交易處理需求（每天10,000多筆），以及資格評估和風險評估中耗時3-5天/申請的大量人工作業。
解決方案
使用UiPath平台，Barclays部署了貸款申請的文件理解代理、具有推理能力的資格評估代理、帶法規合規的風險評估代理，以及客戶溝通代理。該系統採用UiPath Maestro進行代理、機器人和人員之間的協調。
成果
- ✓98%直通處理，僅2%需要人工介入
- ✓每年透過自動化節省12,000小時
- ✓處理時間從3-5天縮短到數分鐘
- ✓所有實施至少達到30%的效率提升
- ✓每年節省2,500萬英鎊
- ✓文件處理準確率99.9%
- ✓擴展到500多個自動化流程
啟示意義
Barclays以文件為中心的流程與醫療的行政複雜性如出一轍，使其成功經驗與Ajentik的價值主張高度相關。Barclays在金融文件處理中實現的98%自動化率顯示了Ajentik在處理醫療記錄方面的類似潛力。
腫瘤科AI協調器：進階臨床應用
每年為4,000名腫瘤委員會患者提供AI驅動的癌症照護
挑戰
Stanford面臨資訊過載，醫師每位患者需花費1.5-2.5小時審閱影像、病理、基因組學和臨床筆記；難以跟上快速演進的癌症研究（每30秒發表一篇新論文）；耗時的腫瘤委員會準備工作；以及從40萬多個活躍試驗中為患者配對適當臨床試驗的挑戰。
解決方案
Stanford部署了由Microsoft驅動的醫療代理協調器，具有專門代理：分析多模態資料的腫瘤委員會代理、提供治療建議的臨床決策支援代理、處理醫學更新的研究文獻代理，以及臨床試驗配對代理。該系統使用安全的Azure基礎設施，並具備全面的FURM評估以確保AI公平性。
成果
- ✓支援每年4,000名腫瘤委員會患者
- ✓醫師準備時間減少60%（從2.5小時降至1小時）
- ✓透過多模態分析提升25%的診斷準確率
- ✓治療決策從數天加速到數小時
- ✓臨床試驗入組提升40%
- ✓每月處理10,000多篇研究論文
- ✓第一年投資回報率達300%
啟示意義
Stanford的腫瘤科焦點展示了Ajentik在行政任務以外的專門臨床應用潛力。Stanford實現的多模態資料整合展示了Ajentik如何演進以處理新加坡癌症中心的複雜臨床工作流程。
COVID-19藥物發現：研究加速
AI驅動的藥物發現在破紀錄的時間內識別COVID-19治療方案
挑戰
在COVID-19大流行期間，研究人員面臨每天50萬+病例的迫切治療需求、令人難以招架的科學文獻量（每週發表5,000多篇COVID論文）、傳統藥物開發10-15年的時程，以及需要識別安全的已核准藥物進行快速重新利用以避免冗長的試驗。
解決方案
BenevolentAI部署了自主代理，包括處理數百萬篇科學論文的生物醫學文獻挖掘代理、使用知識圖譜預測新型關係的藥物-靶點交互作用代理、用於患者篩選的臨床試驗優化代理，以及藥物性質的ADME預測代理。該系統僅用4天就識別出baricitinib作為潛在治療方案。
成果
- ✓Baricitinib於2020年11月獲得FDA緊急使用授權
- ✓與remdesivir聯合使用時恢復時間縮短71%
- ✓透過AAK1抑制成功緩解細胞因子風暴
- ✓將典型的10年時程壓縮到9個月
- ✓促成8億美元的阿茲海默症藥物靶點交易
- ✓在數天內分析100萬+篇科學論文（而非數年）
- ✓現已應用於20多個疾病領域
啟示意義
BenevolentAI的快速藥物重新利用展示了Ajentik的AI代理如何加速新加坡的醫療創新。促成COVID-19治療發現的文獻挖掘能力可以幫助Ajentik驅動的醫療系統緊跟快速演進的醫學知識。
Microsoft Copilot Studio：供應鏈智慧
全球材料公司透過AI自動化轉型供應鏈
挑戰
Dow每年需人工處理來自5,000多家供應商的10萬多張PDF發票，難以偵測每年造成300-500萬美元損失的帳單不準確和異常，運費調查耗時數週甚至數月，且缺乏全球供應鏈中成本優化機會的可見度。
解決方案
使用Microsoft Copilot Studio，Dow部署了用於帳單分析的自主發票掃描代理和用於調查的自然語言「運費代理」。該系統具有自動異常偵測、成本優化的模式識別、員工審查的儀表板整合，以及深度分析的對話介面。
成果
- ✓預期第一年節省超過500萬美元
- ✓調查時間從數週/數月縮短到數分鐘
- ✓物流帳單準確率提升至99.5%
- ✓無需增加人員即可處理10萬+張發票
- ✓第一季度識別出200萬美元的超額收費
- ✓使非技術人員也能進行複雜分析
- ✓人工資料輸入減少95%
啟示意義
Dow的供應鏈轉型展示了Ajentik如何革新新加坡的醫療供應鏈管理。醫院處理大量醫療用品、藥品和設備的發票——與Dow的運費發票挑戰直接平行。
預測性長者照護：AI驅動的跌倒預防與健康監測
穿戴式AI平台透過持續行為監測和預測分析革新長者照護
挑戰
長者照護機構面臨被動的照護模式，健康問題僅在事件發生後才被處理。跌倒是65歲以上成人傷害死亡的首要原因，每年造成500億美元的醫療費用。機構面臨人手短缺、監測不一致，以及無法在緊急情況發生前預測健康衰退。
解決方案
CarePredict開發了Tempo，一款腕戴式AI裝置，持續監測18種以上的日常活動，包括飲食、睡眠、步行和如廁。系統使用機器學習建立個人基線，偵測先於健康事件的細微偏差。AI演算法能在症狀出現前3.5天預測泌尿道感染、在跌倒發生前預警，以及透過活動模式變化偵測憂鬱症發作。
成果
- ✓部署機構的跌倒率降低69%
- ✓受監測住民的住院率降低39%
- ✓在臨床症狀出現前3天以上預測泌尿道感染的準確率達80%
- ✓在臨床診斷前2-3週預測憂鬱症
- ✓急診就診減少40%
- ✓員工每天在手動監測任務上節省2小時以上
- ✓家屬收到即時健康更新，滿意度提升45%
啟示意義
CarePredict的預測方式與Elderwise.ai的主動長者照護願景直接契合。69%的跌倒減少和39%的住院減少展示了AI在長者照護中的變革潛力，Ajentik的平台可以在新加坡老齡化人口中實現這一目標。
AI長者陪伴：大規模對抗孤獨
由同理心AI驅動的社交機器人透過每天30次以上的互動減少長者孤立
挑戰
社交孤立影響四分之一65歲以上的長者，死亡風險增加26%，失智症風險增加50%。傳統解決方案如定期電話或社區計畫僅能觸及少部分孤立長者。COVID-19大流行加劇了孤立問題，許多長者數天無法進行有意義的人際互動。
解決方案
ElliQ是一個主動式AI陪伴，能發起對話、建議活動、提供用藥提醒、促進與家人的視訊通話，並指導健康運動。與等待指令的被動裝置不同，ElliQ使用同理心AI感知情緒、學習偏好，並全天與長者互動。機器人將對話式AI與實體存在相結合，創造情感連結。
成果
- ✓95%的用戶在30天後表示孤獨感減少
- ✓長者每天與ElliQ進行30次以上的互動
- ✓12個月用戶留存率達90%
- ✓透過引導運動，每日體能活動增加80%
- ✓在ElliQ促進下，家庭視訊通話增加3倍
- ✓紐約州為Medicaid受益人部署了800多台
- ✓估計每位用戶年度醫療費用減少10,000美元以上
啟示意義
ElliQ展示了AI如何應對新加坡快速老齡化人口面臨的關鍵孤獨問題。Ajentik的對話式AI平台可以整合類似的同理心互動，以英語、華語、馬來語和淡米爾語提供文化適切的陪伴。
AI驅動的醫院出院：消除患者流程瓶頸
機器學習平台減少多餘住院天數，節省數百萬運營成本
挑戰
醫院出院流程極為複雜，涉及醫師、護理師、社工、藥劑師和急性後照護機構之間的協調。OhioHealth每年在14家醫院服務150萬名患者，面臨每多住一天成本超過800美元的出院延遲。患者常因等待非臨床流程（如保險審批或護理之家安置）而繼續住院。
解決方案
Qventus部署了AI代理來預測出院準備度、自動追蹤里程碑，並協調多團隊工作流程。系統分析100多個變數，包括臨床狀態、社會決定因素和急性後床位可用性，以預測和加速安全出院。AI及早識別障礙並自動將任務路由給適當的團隊成員。
成果
- ✓第一年消除8,554個多餘患者住院天數
- ✓透過改善通量，年度節省170萬美元
- ✓平均住院天數縮短0.5天
- ✓出院流程效率提升25%
- ✓提前2天以上識別急性後照護需求
- ✓急診科患者滯留減少30%
- ✓員工滿意度因行政負擔減輕而提升
啟示意義
醫院床位容量是新加坡醫療系統的關鍵挑戰。Qventus展示了Ajentik的AI代理如何優化出院工作流程，直接解決政府提升醫療效率和減少等待時間的優先議題。
AI驅動的遠端患者監測：家中的醫院級照護
FDA核准的AI平台透過持續生命體徵監測將再入院率降低70%
挑戰
出院後的患者面臨醫療旅程中風險最高的時期，每5名Medicare患者中就有1名在30天內再入院，每年花費260億美元。傳統的跟進——電話和門診回訪——發現問題時為時已晚。心衰竭、COPD和其他慢性病患者在家中惡化時，預警訊號無法傳達給照護團隊。
解決方案
Biofourmis部署FDA核准的穿戴式生物感測器，結合AI演算法持續分析20多個生理參數。Biovitals平台在臨床症狀出現前8小時以上偵測到細微的惡化模式，實現主動介入。AI根據每位患者的基線個人化警示閾值，在捕捉真正惡化的同時大幅減少誤報。
成果
- ✓30天再入院率降低70%
- ✓在症狀出現前8小時以上偵測到惡化
- ✓患者滿意度評分97%
- ✓透過避免再入院每位患者節省12,000美元以上
- ✓心衰竭患者死亡率降低89%
- ✓急診就診減少40%
- ✓臨床團隊收到可執行的洞察，而非原始資料
啟示意義
新加坡推動居家照護使Biofourmis高度相關。Ajentik可以整合類似的持續監測能力，使Elderwise.ai在透過AI驅動的分析維持醫院級監督的同時，讓長者安全地留在家中。
AI配對陪伴照護：規模化人際連結
科技平台為長者配對「Papa Pals」陪伴者，醫療費用降低9%
挑戰
醫療保險計畫難以解決驅動高成本醫療利用的健康社會決定因素——交通障礙、社交孤立和日常生活挑戰。傳統居家照護聚焦臨床任務，忽略了預防健康衰退的陪伴和實務支援。長者既需要社交連結，也需要跑腿、科技協助和預約陪同的幫助。
解決方案
Papa使用AI為長者配對「Papa Pals」——經過審核的陪伴者，提供交通、陪伴、科技協助和輕度家務。平台的演算法考量個性、興趣、語言和特定需求來創建最佳配對。AI監測探訪模式和成果，持續改進配對並識別新出現的健康風險。
成果
- ✓參與會員的總醫療費用降低9%
- ✓住院減少18%
- ✓會員滿意度評分4.8/5
- ✓完成200萬+次陪伴探訪
- ✓首次使用後70%的會員每月使用服務
- ✓急診就診減少15%
- ✓與包括Humana、Aetna、Centene在內的150多個醫療保險計畫合作
啟示意義
Papa的模式展示了Ajentik如何為新加坡打造全面的長者陪伴平台。透過將AI配對與多語言支援結合，Elderwise.ai可以在新加坡多元化的長者人口中規模化個人化陪伴服務。
AI驅動的慢性病管理：大規模糖尿病控制
連接裝置平台搭配AI輔導，達成與密集面對面照護媲美的臨床成果
挑戰
糖尿病影響全球5.37億成人，管理需要持續關注血糖、飲食、運動和藥物。傳統照護——每季度門診——讓患者99%的時間缺乏支援。控制不佳導致併發症，僅在美國每年花費3,270億美元。患者需要持續指導，而非間歇性的預約。
解決方案
Livongo提供一款連接血糖儀，即時上傳讀數到AI平台。當讀數超出個人化參數時，AI觸發即時輔導介入——有時是自動訊息，有時是認證糖尿病教育師的即時介入。系統學習每位會員的模式，在問題發生前提供主動指導。
成果
- ✓平均糖化血紅素降低0.9%（具臨床意義）
- ✓86%的會員每月測量血糖16次以上
- ✓每位會員年平均成本節省1,908美元
- ✓120萬+會員在2,000多家僱主中註冊
- ✓糖尿病相關醫療支出減少21%
- ✓糖尿病相關急診就診減少30%
- ✓淨推薦值達64（醫療領域中的卓越水準）
啟示意義
新加坡日益嚴重的糖尿病流行（40萬+確診）使Livongo的模式高度適用。Ajentik可以實現類似的AI驅動慢性病管理，配合多語言的文化適切輔導，解決國家最重要的健康優先事項之一。
AI照護者評估：在倦怠發生前預防
循證平台使用AI識別和解決家庭照護者的倦怠風險
挑戰
家庭照護者——5,300萬美國人且持續增長——面臨超過60%的倦怠率，導致自身健康問題和無法繼續照護。僱主每年因照護員工減少工時、缺勤或離職而損失330億美元。傳統支援計畫服務的是已處於危機中的照護者，而非預防倦怠。
解決方案
TCARE使用基於20多年學術研究開發的AI評估演算法，跨多個維度量化照護者負擔：身份認同差距、照護負擔、關係品質和健康。平台然後生成個人化行動計畫，包含經過驗證的特定介入措施以應對已識別的風險。AI從成果中持續學習以改進建議。
成果
- ✓照護者在照護角色中的留存率改善35%
- ✓照護者倦怠評分降低42%
- ✓照護員工的留存率改善25%
- ✓90%的照護者表示評估準確捕捉了他們的情況
- ✓15分鐘的評估取代了2小時的傳統訪談
- ✓已在40個州部署，服務10萬+照護者
- ✓每位照護者成本穩定在每年200-400美元
啟示意義
新加坡的三明治世代——同時照顧子女和年邁父母的成年人——面臨巨大的照護壓力。TCARE的模式展示了Ajentik如何驅動照護者支援平台，在倦怠導致危機之前識別和解決倦怠風險。
虛擬護理師化身：透過AI互動降低再入院率
具同理心的AI化身進行出院後跟進，實現低於5%的再入院率
挑戰
出院後的患者跟進至關重要但難以規模化。醫院面臨20%的再入院率和每年260億美元的罰款。電話跟進僅能聯繫30-40%的患者，護理師花費數小時在無法接通的電話上。患者忘記指示、無法識別警告訊號，並延遲就醫直到發生緊急情況。
解決方案
Sensely的AI驅動虛擬護理師化身——Olivia——透過智慧手機進行簽到，以自然對話方式詢問症狀、用藥依從性和疑慮。系統使用語音識別、情感分析和臨床協定來識別有惡化風險的患者。高風險患者自動升級給臨床人員，並附帶完整的對話上下文。
成果
- ✓參與患者的30天再入院率低於5%
- ✓患者參與率85%（電話跟進為35%）
- ✓可報告症狀偵測準確率93%
- ✓護理師電話量減少40%
- ✓平均對話時長：3分鐘（電話為12分鐘）
- ✓患者滿意度評分4.5/5
- ✓已在NHS、Mayo Clinic和領先醫療系統中部署
啟示意義
Sensely的虛擬護理師模式直接適用於Elderwise.ai的持續長者互動願景。Ajentik可以驅動類似的具同理心AI化身，支援新加坡四種官方語言，確保大規模的文化適切照護監測。
AI優化的醫院運營：從瓶頸到順暢
機器學習平台優化輸液中心、手術室和床位管理，已在600多家醫院部署
挑戰
醫院科室面臨高度變化的需求——癌症輸液、手術和入院在全天不可預測地到來。靜態排程造成早上高峰和下午空閒，迫使患者等待而容量閒置。由此產生的瓶頸連鎖效應：急診科滯留、手術延遲，以及員工加班累積成本，同時患者也在受苦。
解決方案
LeanTaaS的iQueue使用機器學習預測需求模式，並優化輸液中心、手術室和住院床位的排程。系統分析歷史模式、治療時長和即時資料，創建最佳預約範本。AI從實際流量中持續學習以改進預測，並即時識別排程機會。
成果
- ✓患者等待時間減少50%
- ✓容量利用率提升20%以上，無需增加資源
- ✓大型醫療系統年度節省1,000萬美元以上
- ✓已在600多家醫院部署，包括Stanford、UCSF、Cleveland Clinic
- ✓患者通量增加15%
- ✓員工加班減少25%
- ✓患者滿意度評分提升30%
啟示意義
新加坡對醫療效率的重視使LeanTaaS直接相關。Ajentik可以在新加坡醫院實現類似的運營優化，改善患者流程同時降低成本——隨著老齡化人口帶來的需求增長，這一點至關重要。
居家醫院：AI賦能的院外急性照護
零售巨頭轉型為醫療領導者，提供全天候遠端患者監測平台
挑戰
醫院床位昂貴（每天2,500美元以上）且稀缺，但許多住院患者並不需要急性照護的密集基礎設施。患者偏好在家康復，但傳統上缺乏安全急性級照護所需的監測。COVID-19加速了對替代方案的需求，但規模化居家醫院需要當時不存在的科技。
解決方案
Best Buy Health透過收購Current Health，部署了完整的居家醫院平台，結合穿戴式持續監測、視訊回診、AI驅動的警示系統和照護協調。平台全天候監測生命體徵，AI偵測惡化模式並將警示路由給臨床團隊。與醫療系統的整合實現了從急性照護到居家的無縫過渡。
成果
- ✓比傳統住院照護成本低38%
- ✓95%的患者在有選擇時偏好居家而非住院
- ✓30天再入院率低於10%
- ✓臨床成果與住院照護同等或更優
- ✓居家環境中康復速度快30%
- ✓已擴展到30多個醫療系統合作夥伴
- ✓服務全美50個州的患者
啟示意義
新加坡有限的醫院床位和老齡化人口使居家醫院至關重要。Ajentik可以為Elderwise.ai驅動類似的平台，使長者在家中安全接受急性級照護，透過持續AI監測和家庭照護者協調實現。