รายงานการวิเคราะห์ SATI Co., Ltd. เพื่อการเป็นพาร์ทเนอร์ระบบ HIS

สรุปผู้บริหาร

บริษัท สาติ จำกัด (SATI Co., Ltd.) เป็น Startup ด้าน Healthtech จากเชียงใหม่ที่เชี่ยวชาญในการพัฒนาระบบ AI ทางการแพทย์ โดยเฉพาะในส่วนของการสรุปเวชระเบียนและการเพิ่มความแม่นยำของข้อมูลทางการแพทย์ เหมาะสมเป็นพาร์ทเนอร์สำหรับบริษัทซอฟต์แวร์ที่มีระบบ HIS

1. ข้อมูลทั่วไปของบริษัท

1.1 ข้อมูลพื้นฐาน

ชื่อบริษัท: บริษัท สาติ จำกัด (SATI Co., Ltd.)
วันที่จดทะเบียน: 31 มีนาคม 2565 (แปรสภาพจากหจก.)
ที่อยู่: 125/3 ถ.จ่อนประทาน ต.สุเทพ อ.เมือง จ.เชียงใหม่ 50200
อีเมล: [email protected]
โทรศัพท์: +66 65 508 8850

1.2 วิสัยทัศน์และพันธกิจ

พันธกิจ: "Innovate operational systems of medical services" - นวัตกรรมระบบปฏิบัติการของบริการทางการแพทย์
วิสัยทัศน์: "Create a better medical service" - สร้างบริการทางการแพทย์ที่ดีขึ้น
เป้าหมาย: พัฒนาระบบซอฟต์แวร์ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ในด้านเทคโนโลยีการแพทย์

1.3 ทีมงานหลัก

Dr. Paelada Wongsirimeteekul, MD: CPO (Chief Product Officer) และ Co-founder

2. ผลิตภัณฑ์และบริการหลัก

2.1 ChartSum - ระบบสรุปเวชระเบียนด้วย AI

คุณสมบัติหลัก

รวมเทคโนโลยี Natural Language Processing (NLP) และ Large Language Models (LLM)
ใช้สถาปัตยกรรม Agentic AI ที่ทำงานแบบอัตโนมัติ
รองรับมาตรฐานการแพทย์ MRA, HA, AHA, HA-IT
ระบบสนับสนุนการตัดสินใจสำหรับการเบิกจ่ายตามหลักฐานทางการแพทย์
สรุปประวัติผู้ป่วย, การคัดกรองผู้ป่วยเบื้องต้น, รายการยา, ค่าใช้จ่ายทางห้องปฏิบัติการ
แปลงข้อมูลการวินิจฉัยเป็นรหัส ICD อัตโนมัติ

ข้อดี

เพิ่มรายได้: ผลลัพธ์จริงแสดงเพิ่มรายได้เฉลี่ย 62 ล้านบาทต่อโรงพยาบาล
ประหยัดเวลา: เพิ่มความเร็วในการระบุรหัสโรค 71%
ลดภาระงาน: ลดชั่วโมงการทำงานของบุคลากรกว่า 9,057 ชั่วโมง
ความแม่นยำ: ลดข้อผิดพลาดในการทำเวชระเบียน
มาตรฐานสากล: รองรับมาตรฐานการแพทย์ที่ได้รับการยอมรับ

ข้อเสีย

ต้องการข้อมูลคุณภาพ: ต้องมีเวชระเบียนที่สมบูรณ์เพื่อให้ AI ทำงานได้ดี
การปรับแต่ง: อาจต้องใช้เวลาในการปรับแต่งให้เข้ากับระบบแต่ละโรงพยาบาล
ความซับซ้อน: ต้องการความเข้าใจเทคโนโลยี AI จากผู้ใช้งาน

2.2 IMPRESS - ระบบแปลงการวินิจฉัยเป็นรหัสมาตรฐาน

คุณสมบัติหลัก

แปลงการวินิจฉัยและหัตถการทางการแพทย์เป็นรหัส ICD-10 และ SNOMED-CT
รองรับการแปลงภาษาไทยเป็นรหัสมาตรฐานสากล
ตรวจสอบความถูกต้องของรหัสแบบเรียลไทม์
เชื่อมต่อกับฐานข้อมูลรหัสมาตรฐานที่อัปเดตล่าสุด

ข้อดี

มาตรฐานสากล: รองรับ ICD-10 และ SNOMED-CT ที่เป็นมาตรฐานโลก
ประหยัดเวลา: ลดเวลาในการค้นหารหัสแบบแมนนวล
ลดข้อผิดพลาด: ลดการใส่รหัสผิดจากการทำงานด้วยมือ
ง่ายต่อการใช้: Interface ที่ใช้งานง่าย รองรับภาษาไทย

ข้อเสีย

ความซับซ้อนของรหัส: บางกรณีที่ซับซ้อนอาจต้องการการตรวจสอบเพิ่มเติม
การอัปเดต: ต้องอัปเดตฐานข้อมูลรหัสให้ทันสมัยอยู่เสมอ
ภาษา: อาจมีข้อจำกัดในการแปลศัพท์เฉพาะทาง

2.3 ReMED - ระบบแนะนำการวินิจฉัยผ่านยา

คุณสมบัติหลัก

วิเคราะห์รายการยาที่สั่งจ่าย เพื่อแนะนำการวินิจฉัยที่เป็นไปได้
ตรวจสอบความสอดคล้องระหว่างยากับโรค
เตือนภัยทางคลินิกเมื่อพบความไม่สอดคล้อง
รองรับฐานข้อมูลยาในประเทศไทย

ข้อดี

เพิ่มความแม่นยำ: ช่วยตรวจสอบการวินิจฉัยผ่านรูปแบบการสั่งยา
ป้องกันข้อผิดพลาด: ลดการสั่งยาที่ไม่สอดคล้องกับอาการ
ประหยัดต้นทุน: ลดการสั่งยาที่ไม่จำเป็น
Decision Support: เป็นเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจแพทย์

ข้อเสีย

ข้อจำกัดฐานข้อมูล: ขึ้นอยู่กับความสมบูรณ์ของฐานข้อมูลยา
ความซับซ้อนทางคลินิก: บางกรณีมีหลายโรคร่วม อาจแนะนำไม่ครบถ้วน
ต้องการการตรวจสอบ: ยังคงต้องการแพทย์ยืนยันการตัดสินใจสุดท้าย

2.4 Bill-in - ระบบแนะนำการวินิจฉัยผ่านการเรียกเก็บเงิน

คุณสมบัติหลัก

วิเคราะห์รายการเรียกเก็บเงิน (Billing Items) เพื่อแนะนำรหัสการวินิจฉัย
ตรวจสอบความสอดคล้องระหว่างการรักษาและการวินิจฉัย
เพิ่มประสิทธิภาพการเบิกจ่ายจากหน่วยประกันสุขภาพ
รองรับระบบ UC, SSS และประกันสุขภาพอื่นๆ ในไทย

ข้อดี

เพิ่มรายได้: เพิ่มโอกาสการเบิกจ่ายที่ถูกต้องครบถ้วน
ลดการ Reject: ลดการถูกปฏิเสธจากหน่วยประกัน
ตรวจสอบอัตโนมัติ: ระบบตรวจสอบความสอดคล้องแบบอัตโนมัติ
เพิ่มประสิทธิภาพ: เร่งกระบวนการเบิกจ่าย

ข้อเสีย

ข้อจำกัดนโยบาย: ขึ้นอยู่กับนโยบายการเบิกจ่ายของแต่ละหน่วยประกัน
ความซับซ้อนของกฎ: กฎการเบิกจ่ายมีความซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงบ่อย
ต้องการอัปเดต: ต้องอัปเดตกฎและระเบียบการเบิกจ่ายสม่ำเสมอ

2.5 Advance-ICD - ระบบแนะนำรหัส ICD-10 ขั้นสูง

คุณสมบัติหลัก

AI ขั้นสูงสำหรับการแนะนำรหัส ICD-10 ที่แม่นยำ
รองรับการวินิจฉัยที่ซับซ้อนและมีหลายโรคร่วม (Comorbidity)
ตรวจสอบความถูกต้องแบบ Cross-reference
เรียนรู้จากรูปแบบการวินิจฉัยของแต่ละโรงพยาบาล

ข้อดี

ความแม่นยำสูง: AI ที่ผ่านการเทรนด้วยข้อมูลจริงจากโรงพยาบาล
รองรับความซับซ้อน: จัดการกรณีที่มีหลายโรคร่วมได้ดี
การเรียนรู้: ระบบปรับปรุงตัวเองจากการใช้งาน
ประหยัดเวลา: ลดเวลาในการค้นหารหัสจากหลายชั่วโมงเป็นไม่กี่วินาที

ข้อเสีย

ต้องการการเทรน: ต้องใช้เวลาในการเทรน AI ให้เข้ากับแต่ละโรงพยาบาล
ความซับซ้อน: ผู้ใช้ต้องมีความรู้เรื่องการเข้ารหัสอยู่บ้าง
ค่าใช้จ่าย: อาจมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าระบบแบบดั้งเดิม

2.6 Advance-DRG - ระบบคำนวณ DRG และ Adjusted Relative Weight

คุณสมบัติหลัก

คำนวณ Diagnosis Related Groups (DRG) สำหรับการจัดกลุ่มผู้ป่วย
คำนวณ Adjusted Relative Weight สำหรับการกำหนดอัตราการชดเชย
รองรับมาตรฐาน DRG ของประเทศไทย
เชื่อมต่อกับระบบการเงินและบัญชี

ข้อดี

เพิ่มรายได้: คำนวณอัตราชดเชยที่ถูกต้องตามมาตรฐาน
ความแม่นยำ: ลดข้อผิดพลาดในการคำนวณ DRG
ตรวจสอบอัตโนมัติ: ระบบตรวจสอบความถูกต้องแบบอัตโนมัติ
รองรับมาตรฐาน: ทำงานร่วมกับระบบ UC และ SSS

ข้อเสีย

ความซับซ้อนของสูตร: สูตรคำนวณ DRG มีความซับซ้อน
การอัปเดต: ต้องอัปเดตสูตรคำนวณตามการเปลี่ยนแปลงนโยบาย
ต้องการความเชี่ยวชาซ: ผู้ใช้ต้องเข้าใจเรื่อง DRG และระบบชดเชย

2.7 Pop-Text - ระบบวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์พร้อม Dashboard

คุณสมบัติหลัก

วิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์เชิงลึกด้วย AI
สร้าง Dashboard แสดงผลแบบเรียลไทม์
รายงานทางสถิติและแนวโน้ม
เครื่องมือสำหรับการวิจัยทางการแพทย์

ข้อดี

Insight ที่ลึกซึ้ง: ให้ข้อมูลเชิงลึกจากการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก
การตัดสินใจ: สนับสนุนการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ของโรงพยาบาล
ประสิทธิภาพ: ปรับปรุงกระบวนการทำงานตามข้อมูล
การวิจัย: เครื่องมือสำหรับการวิจัยทางการแพทย์

ข้อเสีย

ต้องการข้อมูลจำนวนมาก: ต้องมีข้อมูลเพียงพอสำหรับการวิเคราะห์
ความซับซ้อน: การตีความผลต้องการความเชี่ยวชาซ
ความเป็นส่วนตัว: ต้องระวังเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลผู้ป่วย

2.3 กลุ่มลูกค้าเป้าหมาย

โรงพยาบาล
บริษัทประกันสุขภาพ
นักพัฒนาทางการแพทย์
ภาคเทคโนโลยีด้านการดูแลสุขภาพ

3. การวิเคราะห์ข้อดีและข้อเสีย

3.1 ข้อดี

ด้านเทคนิค

เทคโนโลยี AI ทันสมัย: ใช้ NLP, LLM และ Agentic AI
การรองรับมาตรฐานสากล: ICD-10, SNOMED-CT, DRG
ความแม่นยำสูง: ลดข้อผิดพลาดในการเข้ารหัสทางการแพทย์
การผสานระบบ: สามารถรวมกับระบบ HIS ได้หลากหลาย

ด้านธุรกิจ

ผลตอบแทนที่พิสูจน์ได้: เพิ่มรายได้เฉลี่ย 62 ล้านบาทต่อโรงพยาบาล
ประสิทธิภาพ: เพิ่มความเร็วในการระบุรหัสโรค 71%
ลดภาระงาน: ลดชั่วโมงการทำงานของบุคลากรกว่า 9,057 ชั่วโมง
การรับรองมาตรฐาน: ได้รับการรับรองจาก TCELS และ AiAT

ด้านตลาด

ความรู้ตลาดไทย: เข้าใจปัญหาของโรงพยาบาลไทยเป็นอย่างดี
พาร์ทเนอร์ที่แข็งแกร่ง: ร่วมงานกับ MEDcury ได้สำเร็จ
การยอมรับในอุตสาหกรรม: เป็นที่รู้จักในวงการ Healthtech ไทย

3.2 ข้อเสีย

ด้านองค์กร

บริษัทใหม่: จดทะเบียนเมื่อ 2565 อาจมีประสบการณ์จำกัด
ทีมงานขนาดเล็ก: อาจมีข้อจำกัดในการขยายตัวอย่างรวดเร็ว
ความพึ่งพาผู้ก่อตั้ง: อาจเสี่ยงหากผู้ก่อตั้งหลักออกจากบริษัท

ด้านเทคนิค

ความซับซ้อนของ AI: ต้องการความเชี่ยวชาญสูงในการดูแลรักษา
การพึ่งพาข้อมูล: ต้องการข้อมูลคุณภาพสูงในการเทรน Model
ความท้าทายในการปรับแต่ง: อาจต้องใช้เวลานานในการปรับให้เข้ากับโรงพยาบาลแต่ละแห่ง

ด้านตลาด

การแข่งขันเพิ่มขึ้น: ผู้เล่นใหญ่เริ่มเข้ามาในตลาด AI Medical
ข้อจำกัดทางการเงิน: อาจมีงบประมาณจำกัดในการขยายธุรกิจ

4. การเปรียบเทียบกับมาตรฐานและคู่แข่ง

4.1 การเปรียบเทียบกับมาตรฐานสากล

หัวข้อ	SATI	มาตรฐานสากล	คะแนน
ICD-10 Compliance	✅ รองรับ	✅ จำเป็น	10/10
SNOMED-CT	✅ รองรับ	✅ แนะนำ	10/10
HL7 FHIR	❓ ไม่ระบุ	✅ แนะนำ	5/10
Security Standards	❓ ไม่ระบุชัดเจน	✅ จำเป็น	6/10
API Integration	✅ รองรับ	✅ จำเป็น	9/10

4.2 การเปรียบเทียบกับคู่แข่งในต่างประเทศ

vs. Fathom (USA)

SATI: เน้นตลาดไทย, รองรับภาษาไทย
Fathom: ตลาดสากล, ประสบการณ์มากกว่า, ระบบ E/M Coding
ข้อได้เปรียบของ SATI: ความเข้าใจตลาดไทย, ราคาที่แข่งขันได้

vs. CodaMetrix (USA)

SATI: เน้น ICD/DRG, มี NLP ภาษาไทย
CodaMetrix: HIPAA Compliant, ลด Denial 70%
ข้อได้เปรียบของ SATI: การปรับแต่งสำหรับระบบสุขภาพไทย

4.3 การเปรียบเทียบกับคู่แข่งในประเทศไทย

vs. Bangkok Medical Software (BMS)

หัวข้อ	SATI	BMS-HOSxP
ประสบการณ์	2 ปี	25+ ปี
การครอบคลุมตลาด	เฉพาะ AI Module	90% ของโรงพยาบาล
เทคโนโลジี	AI-First	HIS แบบดั้งเดิม + AI Add-on
การทำงานร่วม	เป็น Plugin	ระบบหลัก

ข้อได้เปรียบของ SATI: - เทคโนโลยี AI ที่ล้ำหน้า - ความเชี่ยวชาซเฉพาะด้าน Medical Coding - ความยืดหยุ่นในการพัฒนา

ข้อเสียเปรียบ: - ฐานลูกค้าน้อยกว่า - ประสบการณ์ในตลาดน้อยกว่า

5. โอกาสการเป็นพาร์ทเนอร์สำหรับระบบ HIS

5.1 แนวทางการเป็นพาร์ทเนอร์

5.1.1 Integration Partnership

รูปแบบ: พัฒนา API Gateway เชื่อมต่อระหว่างระบบ HIS กับ SATI AI
ประโยชน์: เสริมความแข็งแกร่งให้ระบบ HIS ด้วย AI Medical Coding
การลงทุน: ต่ำ-กลาง

5.1.2 White-label Partnership

รูปแบบ: ใช้เทคโนโลยี SATI ภายใต้แบรนด์ของเรา
ประโยชน์: ได้เทคโนโลยี AI โดยไม่ต้องพัฒนาเอง
การลงทุน: กลาง-สูง

5.1.3 Joint Development

รูปแบบ: ร่วมพัฒนาผลิตภัณฑ์ใหม่
ประโยชน์: สร้างโซลูชันที่แข็งแกร่งและครอบคลุมมากขึ้น
การลงทุน: สูง

5.2 จุดแข็งที่ SATI จะเสริมให้ระบบ HIS

AI Medical Coding: เพิ่มความแม่นยำในการเข้ารหัสโรค
Revenue Optimization: เพิ่มรายได้จากการเบิกจ่าย
Workflow Automation: ลดภาระงานของบุคลากรทางการแพทย์
Compliance: รับประกันความถูกต้องตามมาตรฐาน
Analytics: ระบบวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ขั้นสูง

5.4 ความเสี่ยงและการจัดการ

ความเสี่ยงทางเทคนิค

ปัญหา: API Compatibility Issues
แก้ไข: พัฒนา Middleware Layer

ความเสี่ยงทางธุรกิจ

ปัญหา: SATI อาจขายให้คู่แข่ง
แก้ไข: สร้างข้อตกลง Exclusive ในบางส่วน

ความเสี่ยงด้านการสนับสนุน

ปัญหา: ทีมงาน SATI ขนาดเล็ก
แก้ไข: สร้างทีม Technical Support ร่วม

6. ข้อเสนอแนะเชิงกลยุทธ์

6.1 แนวทางการเสนอความร่วมมือ

การเตรียมการก่อนเจรจา

สร้าง Use Case: จำลองสถานการณ์การใช้งานจริง
เตรียม Technical Team: มีทีมที่เข้าใจ AI และ Medical Coding
วิเคราะห์ Competitor: ศึกษาว่าคู่แข่งกำลังทำอะไร

จุดขายหลักที่ควรนำเสนอ

Market Access: ช่วย SATI เข้าถึงลูกค้าได้มากขึ้น
Technical Infrastructure: มีระบบ HIS ที่แข็งแกร่งรองรับ
Long-term Partnership: มองหาพาร์ทเนอร์ระยะยาว ไม่ใช่แค่ Vendor