“Acetazolamide”与“Acetaminophen”是两种完全不同的药品，连要念出来都会让人舌头打结，前者是青光眼用药，后者则是日常常见的止痛药。
以止痛、解热的Acetaminophen（乙醯胺酚）来说，在台湾医保用药中，就有超过50家药厂制造，普拿疼只是其中一种，每家药厂的命名方式又不一样，合计产品数量多达上百种。
由于可选择的产品过多，就算医师记忆力再怎么好，也不见得能记住所属医院里全部合作的药厂产品。因此，有医师或许会选择用学名搜索，却可能一不留心就选成学名类似的Acetazolamide（乙醯偶氮胺）。
“台湾每年光是把止痛药开错，开成青光眼用药的案例，就多达3,000多次。”医守科技共同创办人暨首席执行官龙安靖说，“止痛药通常又会吃好几颗，对老人、小孩来说，吃错是非常危险的。”
龙安靖是阳明大学生物信息博士，曾任东远精技研发部经理、万芳医院信息室主任等。
美国约翰霍普金斯大学（Johns Hopkins University）曾于2016年登上《英国医学期刊（British Medical Journal）》的一篇研究中，分析8年间的医疗死亡资料，发现每年有超过25万名美国人死于“事故”，是仅次于心脏疾病与癌症的美国第三大死因。其中，在事故致死的案例中，又有将近25%是用药错误造成。
运用13亿笔台湾医保处方、2亿笔美国数据，拉起开错药第一道防线
台湾全民医保的纳保率超过99%，不但包含了台湾几乎每一个人的就诊记录，以及每一次的处方笺，也让医保数据库成为医药卫生领域中，最具代表性的数据来源。
医守科技的产品“药御守”就是运用AI，分析医保数据库中多达13亿笔的处方，设法从医师开立处方的那一刻起，就为安全开药把关。
如何从处方中抓错？龙安靖举例说明，“病患过去一整年都没有糖尿病，但开药突然出现糖尿病用药，两者毫无关联性，这就值得注意了。”
实际运行上，医守科技是将“药御守”和医师使用的处方系统串联，或以截取画面信息协助识别，“什么症状连接到什么药物，可视化就会很清楚；完全找不到理由的用药，系统还会发出警示。”
医师诊断时，若出现不适当药品，“药御守”会即时跳出警示。同时，也会列出常使用该药品的科别。
医师进一步点击信息钮后，会出现病症与药品的连接性。若出现无法对应病症的药物，“药御守”便会以红色警示该处方，借此提醒医师。
不过，这种“用症状对应药物”的模式，还是有例外状况。
比方说，同一种药物很可能有上百种适应症，没办法穷尽枚举出所有情况，对医师在判断上造成困难。因此，医守不只是单纯地“连连看”，除了将病症对上用药，还纳入年龄、性别、科别、过去诊断的案例、用药情况共20～30个变量去检验，“所以我们系统找到的开药错误，都是相当偏差的错误。”
另外一个特殊状况是，像是感冒糖浆、皮肤科的抗生素这类万用药，有时候没办法直接连接到什么病症，“病患就是说不舒服，但不舒服又不是一个症状。碰到这种状况我们还是会显示出来，但不会跳出警示来烦医生。”
“所以，我们还是需要“工人”智能。”龙安靖解释，医守团队里有医师和药师，会不断协助调整模型。
为8家医院提供用药分析，目标国际市场
目前包括北医体系的3家医院，与中部、北部各一家医院，已经正式采用药御守的服务。医守科技也为8家医院提供用药报告分析，但是志不在赚钱，而是以推广服务为主。
对于去年才成立的医守科技来说，真正的机会在美国等国际市场。一来因为台湾市场太小，二来则是台湾医院营收也有限，对于支出需要锱铢必较，对于新产品的采购，特别是软件也较多考量，“所以台湾市场就是打平就好。”
但跨国人们的用药状况会一样吗？“药物在使用上，与人种差异没有太大关联，我们是用台湾的资料，辅以2亿笔美国的数据，去做一个新的模型。”不过，龙安靖也说，美国没有像台湾医保数据库这样统一的数据库，如何在海外市场集成各地的资料，并进行格式清理，才是真正的门槛所在。
对龙安靖来说，台湾医保数据库的可近性、资料量、广度都很够，所产出的产品都很有价值，再加上高素质的医疗人才，将成为医守科技跨出台湾、放大台湾医疗价值的最大优势。