打破邊界的技術，
Intelligence Loop
從14種語言即時翻譯到超個人化醫療匹配。 Kind Doctor的專有Deep Tech定義全球醫療市場新標準。
3 Core Technologies Behind Hospital-Specific AI
探索Kind Doctor無與倫比的技術
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 流水線
醫院專用 LLM 的建構過程
從醫院自有資料到 14 種語言的指引應答 — 不與其他醫院資料混合。
醫院資料
文件解析
從 PDF · HTML · 影片字幕擷取文字
醫學術語規範化
依語言對齊醫療詞彙
Vector Embedding
依醫院載入至 Qdrant 索引
醫院專屬 RAG Index
Closed by default — 不與其他醫院混合
14 種語言指引應答
僅從醫院已核准資料生成
안녕하세요, 어떤 도움이 필요하신가요?
工作流狀態管理
不是自動確認， 而是狀態管理引擎。
所有狀態切換均以事件為基礎，運營人員在畫面上直接確認。各階段決策由醫院做出。
諮詢受理
AI 指引完成
需要醫院確認
請求押金
醫院最終確認
到訪前指引
諮詢受理
01AI 指引完成
02需要醫院確認
03請求押金
04醫院最終確認
05到訪前指引
06狀態按事件整理，醫院負責每一步的判斷。
Integrated Operating Infrastructure
Kind Doctor直接设计和构建的专有技术资产
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.
資料隔離管理
按醫院隔離資料儲存
醫院資料分層獨立儲存。患者個人資訊不用於 AI 訓練資料。
患者個人資訊不用於 AI 訓練資料。
各醫院資料互不混合 (Closed by Default)。
公開醫院內容與患者個人資訊分別存於獨立保管處。
Layer 1
公開醫院內容
Layer 2
員工 FAQ
Layer 3
院內 SOP 知識庫
Layer 4
諮詢日誌 (按醫院)
Layer 5
患者個人資訊 — 隔離，不用於訓練
醫院管理畫面
醫院直接查看的運營畫面
不是廣告業績或營收預測。按回應·狀態·語言·國家整理運營。
不顯示廣告轉化率·到訪確認率·營收預測。僅整理運營流程。
Kind Doctor 不是公共聊天機器人。
醫院專屬獨立LLM + 醫院專用AI · 多語言醫療資訊引擎 · 諮詢-確認-押金狀態管理 · 外部渠道·諮詢·回應統一運營基礎設施 每家醫院都有不同的AI — 構建每家醫院專屬AI的基礎設施。