1. 整合穿戴裝置、居家感測器、公開環境資訊、個人健康APP、AI遠距照護平台，實踐生活型態、環境、軌跡、慢性病況的即時追蹤、異常主動警示進而制定個人化健康促進方案。2. 最佳化特徵項組合之模組化慢性病急性發作模型，平均準確度可達85，對比國際研究多使用臨床評估資料訓練之模型，準確度提高10。

透過AIoT科技整合，解決長久以來無法量化慢性病患出院後疾病影響因子風險的問題，實踐生活型態、環境、軌跡、生命徵象、電子病歷等精準健康重要元素的有效統整，基於全面性的影響因子研發之急性發作預測模型，準確度亦優於國際慢性病預測模型，以最少特徵項達到最佳預測效能，大幅提高台日醫院導入AI落地應用的可能。

技術應用於精準健康與樂齡產業，採訂閱制與客製化方案推廣，已成功協助臨床研究者、醫護人員、高齡照顧機構有效即時掌握個案情況，並制定個人化健康促進方案。透過近2000名個案每日自動上傳生活型態、環境、軌跡、病情控制等資訊，準確度達85的模組化AI模型將計算慢性病急性發作風險值，即時警示照顧者輔助決策。