床之人最知需求，實則不然，對從未有過的服務需求，怎可能無思無慮便感知？“我亦曾困惑，但聽重症監護室警報後，想法有變。”
“重症監護室？”
“是。”
“何種…… 想法？”
最後問題由申賢丟擲，神色凝重，理應如此，此乃其主導研究，趙太正與洪昌吉至多為第二作者，“是，科長。”
秀一亦這般認為，故僅面向申賢作答，“內科最需預測預防患者風險，病情越重越關鍵。”
“對。”
“若有能預測預防的人工智慧，如何？”
“預測預防助力……？”
“是，可先從重症監護室著手，整合各床位監測資料，如 1 號患者生命體徵、2 號患者生命體徵等。”
“此非難事。”
當下部分心臟患者已實施類似舉措，因心臟患者危急時，任何人均需即時處理異常，‘此專案…… 預算幾何？似乎花費不多。’
且泰華資金充裕，雖無集團大力資助，但盈利醫院，內科又為大科，預算充足，“再用整合資料開發人工智慧，預測患者是否危險，非僅當前生命體徵警報……”
“類似敗血症預測系統？”
此非全新概念，醫生始終思索為患者供最優預後，竭力預防敗血症等重大事件，早有計算敗血症機率公式，雖無法精準至百分比，卻助於診斷，“是，採用 ds 評分（急診敗血症死亡率）。”
“嗯…… 此論文…… 2003 年發表？似意義深遠。”
“是，沒錯。”
“嗯，嗯……”
申賢撓下巴數次，隨即點頭，“值得一試，約融合醫學中心商談。”
：()妙手神醫：從融合ai開始