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AI®Med 三大產品線——以多維數據、跨系統整合與機制性 AI 建模，重新定義健康檢查報告的臨床價值。每一項產品都對應一個明確的臨床問題，提供可驗證、可解釋、可行動的洞見。
01 · Data Innovation
透過有目的的數據蒐集與臨床路徑的追蹤，揭示主導疾病進程的根本病因，照亮邁向精準照護的路。從 CBC、生化、電解質到尿液與排泄物的多維解讀，將「正常範圍」的二元思維轉化為動態風險洞察。
詳細服務血象、生化、電解質與排泄物數據的多維整合解讀，超越單一指標的二元判讀。
心血管、肝、腎、甲狀腺、炎症與腫瘤標記的功能性映射，建立跨系統風險模型。
生命徵象、理學與影像檢查的整合性評估，從被動觀察轉為主動風險預測。
02 · Predict · Stratify · Prevail
代謝症候群並非單一疾病，而是一連串相互連動的病理瀑布——胰島素阻抗、慢性炎症、異位脂肪、內皮功能障礙交織成現代慢性病的共同根源。透過心代謝樞紐全身整合模型，識別關鍵介入時機。
詳細服務六大致病因子——胰島素阻抗、肥胖、炎症、氧化壓力、血脂異常、高血壓——的整合追蹤。
心代謝樞紐：肝、胰、腎、心臟之間的代謝通訊網絡，作為全身整合模型的核心。
從識別、分層到預防的三階段策略，將複雜的代謝交互作用轉化為可行動的臨床決策。
03 · Cancer Prediction & Early Diagnosis
超越單一腫瘤標記的盲區，AI®Med 整合人口統計、生物標誌物與多模態風險模型，針對肝胰癌（GALAD）、多器官系統的高風險族群，提供具生物學合理性、可解釋的早期癌症預測——在症狀出現前數年發現危險訊號。
詳細服務利用既有健檢數據進行 AI 機會性癌症篩檢，無需額外侵入性檢查。
肝細胞癌早期預測黃金標準：結合 AFP、AFP-L3、DCP 與人口統計，AUC 達 0.85–0.95。
多器官系統的綜合篩檢策略，包含胰臟、肺、大腸直腸、乳腺等高風險領域。