本頁面由英文翻譯而成。
醫療保健
打造由 AI 驅動的醫療分析與預測工具
Kliv 是一個 AI 應用程式建構工具。描述你的診所營運看板，它就會打造出門診人次紀錄、排班表、每夜預測、預測評分，以及晨間晨會單。
只需在文字方塊中輸入你的想法，AI 就會為你建置它
什麼是 Kliv?
Kliv 不是那種只有制式儀表板的醫院分析套件——它是一個能為你打造軟體的 AI。
你只要用平常的話描述你需要的應用程式，Kliv 就會把它打造出來：資料表、排程工作、運算邏輯、畫面，以及權限規則。你拿到的是一個真正屬於你的應用程式。你可以在自己的帳號上執行它，讓不需要碰觸敏感資料的部分完全接觸不到，之後也可以直接提出修改需求來調整它。這不是範本。
在這個頁面上，那個應用程式是一套用於需求預測的診所營運看板。Kliv 能打造各式各樣的網頁應用程式；這只是其中一個例子。
為什麼要打造專屬的醫療分析工具？
一個診所集團可能累積了多年的排班歷史紀錄，卻仍然靠直覺安排週一早上的人力。真正有用的問題其實很具體：每個院區每小時該預期多少門診量？哪裡的班表又排得太薄？
Kliv 能從門診人次紀錄、排班資料、預測結果、預測評分，以及每個院區都能據以行動的晨會單，打造出一套聚焦的營運看板。
預測背後的原始資料
這個看板儲存人次、排班、預測結果，以及每個院區每天閱讀的晨會單。
門診紀錄
每一筆預約都會變成一列資料，記錄院區、時段與結果：如期看診、爽約，或現場掛號。看板處理的是人次數字，不是臨床病歷。
排班表
排班表記錄每個院區、每個班次由誰值班，包括護理師、櫃檯人員與醫師。門診量與在班人力的對比，就變成一次查詢即可得到的答案。
附帶歷史紀錄的預測
每一次預測都會記錄產出的時間、使用哪一版預測邏輯，以及預測的是哪一週。這些預測結果會保留下來供日後評分使用。
預測評分
每週一，系統會把上週的預測與實際人次相比，誤差會記錄到一張表格裡。
晨會單
每天早上 7:15,每個院區都會收到當天每小時的預期門診量、昨天的失準之處，以及今天人力較吃緊的時段。
範例：雅婷的三院區診所集團
以下是一個診所集團可能如何使用以 Kliv 打造的醫療分析與預測工具。這只是一個例子——你可以描述自己的院區、門診資料、預測邏輯與排班規則。
門診紀錄變成人次資料列
三年份的排班匯出資料整併成一張有 61,000 筆門診紀錄的表格。第一個有用的數字立刻浮現：整體爽約率為 11%，週一第一個時段更高達 19%。
夜間預測不再靠筆電手動跑
原本雅婷的分析師寫在筆記本裡的預測邏輯，變成一個每晚兩點自動執行、附帶明確型別定義的伺服器端函式。
預測先取得信任，才用來調整排班
連續四週，看板默默進行預測，並拿實際數字為自己評分。到了第五週，誤差已經小到可以拿來做排班決策。
九月：排班在人潮湧入前就先調整
系統預期從十月中開始，急診中心週四晚上會明顯忙碌。排班表在隊伍真正被迫拉長的三週前，就先做了調整。
每個院區都從自己的單子看起
中山院區、永康院區與急診中心，每天早上各自讀自己那份晨會單。討論的焦點，從「這個數字對不對」變成「該怎麼處理」。
描述你想打造的工具
Kliv 依照你的描述來打造應用程式，所以細節給得越多，第一版就越接近你要的樣子。記得寫清楚你用的人次數字、排班方式、預測邏輯、評分方法與權限規則。以下三個範例可以當作起點：
診所集團的門診需求
門診紀錄、爽約率、預測結果與評分。
“為一個三院區的診所集團打造需求預測看板。把門診紀錄匯入成院區—時段—結果的資料列，包含如期看診、爽約與現場掛號。讓系統每晚跑一次預測，每週一比對預測與實際結果，並產出各院區的排班單。”
急診中心排班
每小時到診人數與人力吃緊的班次。
“打造一套急診中心排班工具，依照兩年份的門診人次預測每小時到診量，把預期需求與在班護理師、櫃檯人力相比，並標記出人力可能不足的班次。”
疫苗接種計畫
疫苗存量、預約時段與接種量。
“打造一套疫苗接種計畫規劃工具，追蹤現有疫苗存量、依院區建立預約時段、依供貨排程推估每週接種量，並標記出產能或存量可能吃緊的週次。”
晨會單背後的設計原則
隱私設計是整體架構的一部分。院區主管只看得到自己院區的數字，跨院區的總覽則屬於營運團隊。因為看板處理的是門診人次，而不是病歷內容，臨床資訊完全不會進入預測流程。
預測邏輯保持公開可查。它是應用程式裡一個有型別定義的 TypeScript 函式。分析師可以讀懂其中的假設、修改它、為每次修改建立版本記錄，而每一筆預測都會記下是哪一版產出的。
助理可以根據應用程式裡的資料回答像是「去年這個時候我們預測了什麼？後來實際發生了什麼？」這類問題，而且只能讀取提問帳號本身有權限看到的資料。
診所通常會同時使用許多像這樣聚焦的工具。Kliv 用於內部工具介紹了其他工具可以如何搭配使用。
常見問題
Kliv 到底是什麼？
Kliv 是一個能依照描述打造客製化網頁應用程式的 AI。以診所預測來說，它能打造人次資料表、排班表、排程預測工作、預測評分、晨會單，以及範圍受限的檢視畫面。
我拿到的是真正的應用程式，還是範本？
是真正的應用程式。Kliv 會依照你的院區與營運流程，打造資料匯入、運算邏輯、排程工作、畫面與權限設定。
打造完成後還能修改嗎？
可以。你可以要求新增院區、更換預測算法、增加晨會單欄位，或調整權限，Kliv 會依此更新應用程式。
預測邏輯由誰決定？
由你定義邏輯。Kliv 負責打造能依排程執行、儲存每次預測、進行評分，並把結果送進排班單的看板。
病患資料會進入這個系統嗎？
原始設計採用的是人次數字：院區、時段與結果。預測流程並不需要用到病歷內容。
當預測不準時會怎麼樣？
系統會為它評分。失準之處會與產出那次預測的邏輯版本一併記錄下來，讓誤差成為下一次修正的依據。
每個院區能有自己的檢視畫面嗎？
可以。院區主管可以只看得到自己院區的資料列，而營運團隊則能跨院區檢視。
晨會單能每天早上自動送出嗎？
可以。排程工作能在你設定的時間，例如每天早上 7:15,產出各院區的晨會單。
可以匯入舊的排班匯出資料嗎？
可以。歷史匯出資料能轉換成包含院區、時段與結果的門診人次資料列。
能查看預測準確度隨時間的變化嗎？
可以。每次預測與實際結果都能儲存下來，依週次、院區與版本回報準確度。
之後可以離開 Kliv 嗎？
可以。應用程式原始碼可以同步到你自己的 Git 儲存庫，你的人次與排班紀錄始終屬於你。
這是臨床決策支援系統嗎？
不是。這個頁面描述的是用於排班與門診量的營運工具，不涉及臨床建議或病患診斷。
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