結合影像標準化與多任務專家混合模型MoEF之乳癌AI輔助決策系統。首創一至一百分風險量化機制，將病理結果與BI-RADS轉化為迴歸任務，解決跨機構差異。MoEF整合三大專家模型，透過多任務特徵融合轉接器強化病徵分類能力。一站式系統結合風險評分、乳房密度判讀與四種病徵偵測，並生成符合國衛院格式之報告。

本系統針對國際競品（Lunit、iCAD、Hologic）以西方族群為基礎、單一主幹架構之根本侷限，從影像標準化、異質多專家模型融合至在地化工作流程三層面全面突破，以更小資料規模達成超越國際標竿之風險預測精準度，並深度整合臺灣國健署法規需求。

全球乳房攝影AI市場2024年估值9.4億美元，亞太成長最速。現有國際競品均以西方族群為基礎，缺乏亞裔高密度乳腺在地化設計，且與臺灣國健署法規脫節。本系統AUROC達0.9974，超越Lunit，並深度整合三類官方表單與POC場域，具備強大在地化競爭壁壘與東南亞市場輸出潛力。