เทคโนโลยีที่ทลายพรมแดน,
Intelligence Loop
ตั้งแต่การแปล 14 ภาษาแบบเรียลไทม์ถึงการจับคู่ทางการแพทย์แบบเฉพาะบุคคล Deep Tech เฉพาะของ Kind Doctor กำหนดมาตรฐานใหม่สำหรับตลาดการแพทย์โลก
3 Core Technologies Behind Hospital-Specific AI
ค้นพบเทคโนโลยีที่เหนือชั้นของ Kind Doctor
Hospital-Specific AI Architecture
Not a generic chatbot. We collect hospital websites, news articles, blogs, YouTube, PDFs, and consultation data — then build a dedicated RAG pipeline through document parsing, medical term normalization, and vector embedding.
Multilingual Information Guidance Engine
Not a translation AI. Hospital-specific RAG + medical-information prompt design + bidirectional voice-text processing helps users worldwide understand each hospital's information in their own language.
Inquiry → Hospital Confirmation → Deposit Flow Assist
It doesn't end with the inquiry response. A state-based workflow engine + event trigger system + country-specific payment modules keep the inquiry flow visible on the hospital's screen so nothing slips through.
RAG Pipeline
วิธีสร้าง LLM เฉพาะโรงพยาบาล
จากข้อมูลของโรงพยาบาลถึงการตอบกลับคำแนะนำ 14 ภาษา — ไม่ปะปนกับข้อมูลโรงพยาบาลอื่น
ข้อมูลโรงพยาบาล
แยกวิเคราะห์เอกสาร
แยกจาก PDF · HTML · คำบรรยายวิดีโอ
ปรับมาตรฐานคำศัพท์การแพทย์
จัดเรียงคำศัพท์คลินิกตามภาษา
Vector Embedding
จัดเก็บใน Qdrant ตามโรงพยาบาล
RAG Index ตามโรงพยาบาล
Closed by default — ไม่ปะปนกับโรงพยาบาลอื่น
การตอบกลับ 14 ภาษา
สร้างจากข้อมูลที่โรงพยาบาลอนุมัติเท่านั้น
안녕하세요, 어떤 도움이 필요하신가요?
การจัดการสถานะเวิร์กโฟลว์
ไม่ใช่การยืนยันอัตโนมัติ แต่เป็นเอนจินจัดการสถานะ
การเปลี่ยนสถานะทั้งหมดเป็นแบบเหตุการณ์และแสดงให้ผู้ปฏิบัติงานเห็น โรงพยาบาลตัดสินในแต่ละขั้นตอน
รับคำถาม
AI ให้คำแนะนำเสร็จ
ต้องการยืนยันจากโรงพยาบาล
ขอเงินมัดจำ
ยืนยันสุดท้ายจากโรงพยาบาล
คำแนะนำก่อนการมา
รับคำถาม
01AI ให้คำแนะนำเสร็จ
02ต้องการยืนยันจากโรงพยาบาล
03ขอเงินมัดจำ
04ยืนยันสุดท้ายจากโรงพยาบาล
05คำแนะนำก่อนการมา
06สถานะจัดเรียงตามเหตุการณ์; โรงพยาบาลเป็นผู้ตรวจสอบและตัดสินใจ
Integrated Operating Infrastructure
สินทรัพย์เทคโนโลยีที่ออกแบบและสร้างโดย Kind Doctor
External Channel Link Management
Distinguishes inquiry routes from each external channel the hospital operates and surfaces the inquiry history on the hospital's operations screen.
Patient Response Auto-Logging
Inquiry session data is auto-logged and visible on the hospital's operations screen. Procedure interest, country, traffic source, and booking-request status are tracked together.
Unified Operations Dashboard
Inquiries by country, response by language, awaiting hospital confirmation, deposit-request status, and consultation handoff status — all in one real-time view.
Country-Specific Payment Module
Supports global pre-payment (visit deposit). Helps patients understand each payment step in their local currency and language.
State-Based Workflow Engine
Inquiry · booking-request · deposit-request · awaiting-hospital-confirmation states are organized via events so operators can scan the flow at a glance.
การแยกข้อมูล
การแยกข้อมูลตามโรงพยาบาล
ชั้นข้อมูลของโรงพยาบาลจัดเก็บแยกกัน ข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ป่วยไม่ใช้เป็นข้อมูลฝึก AI
ข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ป่วยไม่ใช้เป็นข้อมูลฝึก AI
ข้อมูลของแต่ละโรงพยาบาลแยกจากกัน (Closed by Default)
เนื้อหาสาธารณะและข้อมูลส่วนบุคคลเก็บในที่จัดเก็บแยกกัน
Layer 1
เนื้อหาสาธารณะของโรงพยาบาล
Layer 2
FAQ พนักงาน
Layer 3
ฐานความรู้ SOP ภายใน
Layer 4
บันทึกการสอบถาม (ตามโรงพยาบาล)
Layer 5
ข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ป่วย — แยก ไม่ใช้ฝึก
หน้าจอผู้ดูแลโรงพยาบาล
หน้าจอการดำเนินงานที่โรงพยาบาลเห็นโดยตรง
ไม่ใช่ผลงานโฆษณาหรือคาดการณ์รายได้ จัดเรียงการดำเนินงานตามการตอบรับ·สถานะ·ภาษา·ประเทศ
ไม่แสดงอัตราการแปลงโฆษณา·อัตราการมาเยือน·คาดการณ์รายได้ จัดเรียงเฉพาะกระแสการดำเนินงาน
Kind Doctor ไม่ใช่แชตบอตสาธารณะ
LLM อิสระเฉพาะโรงพยาบาล + AI เฉพาะโรงพยาบาล · เครื่องมือข้อมูลทางการแพทย์หลายภาษา · การจัดการสถานะการสอบถาม-ยืนยัน-มัดจำ · โครงสร้างการดำเนินงานแบบรวมศูนย์ของช่องทางภายนอก · การสอบถาม · การตอบสนอง หนึ่ง AI ต่อหนึ่งโรงพยาบาล — โครงสร้างพื้นฐานที่สร้าง AI เฉพาะสำหรับโรงพยาบาลของคุณ