現今大部分的民眾對醫療藥品與保健食品不太了解，甚至非常陌生，導致藥品選用上出現問題，例如：民眾錯誤地判斷自身疾病導致購買不適當的藥品或保健食品。

本智慧疾病照護之問答對話專家回饋系統分為疾病問答系統與藥品諮詢系統。疾病問答系統，在多回合的語音對話方式，了解病患的相關症狀，藉此來推測病人患有何種疾病。藥品諮詢系統，藉由病患的需求或是推斷出的疾病，來推薦其藥局可購買且適當的藥品或保健食品。本智慧疾病照護之問答對話專家回饋系統建立了大數據資料庫，此資料庫包含6000筆藥品、保健食品、相關症狀，以及10000句醫療相關問答對話語料庫，以提供更精準的推斷及更確切的回應。

而應用範圍的部分，因本技術是依據智慧藥局與智慧醫院所提出之問答對話專家回饋系統，可以適用在醫療照護、智慧藥局等各式場域。此技術可以依照客戶的需求來進行客製化，可以藉由更換訓練文本的方式以適應各場域的應用，以便於節省人力需求。其中場域應用包含導覽服務、家庭服務、公共服務及照護服務等。導覽服務：智慧圖書館、博物館、文創中心之對話諮詢；休閒娛樂：智慧賣場、餐廳、百貨公司之對話諮詢；家庭服務：智慧家庭之對話諮詢；公共服務：智慧公部門機構之對話諮詢；照護服務：智慧長照中心、照護之家之對話諮詢。

另外，為了評估此技術之競爭優勢，我們使用SWOT分析針對技術競爭力進行解析。此技術的優勢(Strengths)為使用詞嵌入模型(word-embedding)搭配槽填充(slot-filling)，並且結合AI技術中的自動編碼器(Auto-encoder)，配合本技術蒐集的藥品適應症資料庫與藥局及流感問答語料庫；劣勢(Weaknesses)為應用上需求與技術研發需再進一步細部磨合；機會(Opportunities)為智慧醫療正值萌芽成長初期，智慧醫院、藥局、照護之家正在等待新一波的發展，且科技部積極推廣人工智慧產業。威脅(Threats)為歐、美、日、韓已積極投入技術的研發，且美國已有研發出相關技術，例如：亞馬遜公司(Amazon)的語音助理(Alexa)、蘋果公司(Apple)的語音助理(Siri)與谷歌有限公司(Google)的語音助理(Hey Google)。

總體來說，此系統整合醫療與服務體系，幫助民眾在醫院、藥局或照護之家能更了解正確的用藥相關資訊，及預防使用者藥物濫用，符合智慧醫療主題。