Amazon Quick Desktop Workshop - คู่มือผู้สอนFacilitator guide

วันพุธที่ 7 ตุลาคม 2026, 09:00-17:00, AWS Office ชั้น 16 Singha ComplexWednesday, October 7, 2026, 09:00-17:00, AWS Office, 16th Floor, Singha Complex

บริษัทสมมติ: AnyCare Health Group โรงพยาบาล 5 แห่ง (H01 กรุงเทพ, H02 เชียงใหม่, H03 ภูเก็ต, H04 ขอนแก่น ถือหุ้น 60%, H05 ระยอง ซื้อ 1 ก.ค. 2026) + แล็บกลาง LAB + บริษัทแม่ HLDFictional company: AnyCare Health Group, 5 hospitals (H01 Bangkok, H02 Chiang Mai, H03 Phuket, H04 Khon Kaen with 60% ownership, H05 Rayong acquired on Jul 1, 2026) + central lab LAB + parent company HLD

ข้อมูลสมมติทั้งหมดเพื่อการฝึกอบรม (Fictional data for training only). AnyCare Health Group ไม่ใช่บริษัทจริงFictional data for training only. AnyCare Health Group is not a real company.

ไฟล์ในแพ็กFiles in the pack

08:30-09:00 Registration และเตรียมเครื่องRegistration and device setup

เป้าหมาย:Goal: ทุกเครื่องเปิด Quick Desktop ได้ และเห็นโฟลเดอร์ข้อมูลEvery device can open Quick Desktop and see the data folder

1. ติดตั้งและเปิด Amazon Quick Desktop แล้ว sign in ด้วยบัญชีที่ผู้จัดเตรียมให้Install and open Amazon Quick Desktop, then sign in with the account provided by the organizers
2. แตกไฟล์ AnyCare-Workshop-Participant-Pack.zip ไว้ที่ Documents/AnyCare-Workshop (ห้ามเก็บใน Downloads เพราะจะหาไฟล์ยาก)Extract AnyCare-Workshop-Participant-Pack.zip to Documents/AnyCare-Workshop (do not keep it in Downloads, as the files will be hard to find)
3. Quick Desktop > Customize > Knowledge > Add folder > เลือกโฟลเดอร์ AnyCare-Workshop/data แล้วอนุญาตการเข้าถึงQuick Desktop > Customize > Knowledge > Add folder > select the AnyCare-Workshop/data folder and allow access
4. ตั้งค่าการอนุญาตเครื่องมือเป็น Ask each time ระหว่าง workshop (จะได้เห็นว่า agent ขอทำอะไร)Set tool permissions to Ask each time during the workshop (so you can see what the agent asks to do)
5. ทดสอบ: พิมพ์ 'ในโฟลเดอร์ AnyCare-Workshop/data มีไฟล์อะไรบ้าง แยกตามโฟลเดอร์ย่อย' ต้องเห็น pnl 6, external 6, clinical 3 ไฟล์Test: type 'What files are in the AnyCare-Workshop/data folder? Group them by subfolder' and you should see pnl 6, external 6, clinical 3 files

Checkpoint: ทุกคนเห็นรายการไฟล์ครบ 15 ไฟล์Everyone sees the complete list of 15 files

09:00-09:15 Introduction - Goal and Objective

เป้าหมาย:Goal: รู้ว่าวันนี้จะได้อะไรกลับไปKnow what you will take away today

1. ดูภาพรวม agenda และไฟล์ในแพ็กReview the agenda overview and the files in the pack
2. แนะนำกติกา: ห้ามใช้ข้อมูลผู้ป่วยจริงในวันนี้Introduce the ground rules: do not use real patient data today

Checkpoint: ทุกคนเขียน 'ปัญหาที่อยากแก้' 1 บรรทัดลงกระดาษ (จะใช้ตอนบ่าย)Everyone writes 1 line describing 'a problem you want to solve' on paper (we will use it in the afternoon)

09:15-10:30 Fundamental of Agentic AI + รู้จัก Quick DesktopFundamentals of Agentic AI + getting to know Quick Desktop

เป้าหมาย:Goal: เห็น use case 4 ระดับ จากถามตอบไปจนถึง agent ที่ทำงานเองSee the 4 levels of use cases, from Q&A to agents that work on their own

1. ผู้สอน demo ระดับ 1-4 ด้วย prompt W1-W4 (ผู้เข้าร่วมทำตาม)The instructor demos levels 1-4 with prompts W1-W4 (participants follow along)
2. ระหว่าง W2 ให้สังเกตแผนงานและไฟล์ที่ agent เปิดอ่านDuring W2, observe the plan and the files the agent opens to read
3. W3 สร้างไฟล์จริง: เปิดไฟล์ใน Excel ดูว่ามีสูตร/กราฟหรือไม่W3 creates real files: open the file in Excel and check whether it has formulas/charts

อธิบายความแตกต่างระหว่าง EBITDA margin กับ gross margin ของโรงพยาบาลเอกชน แบบสั้นสำหรับผู้บริหารที่ไม่ใช่สายการเงิน พร้อมตัวอย่างตัวเลข 1 ตัวอย่าง

Explain the difference between EBITDA margin and gross margin for a private hospital, briefly, for executives who are not from finance, with 1 numerical example

อ่าน data/pnl/driver-kpi-monthly.csv แล้วบอกว่าโรงพยาบาลไหนมีอัตราครองเตียงเฉลี่ยปี 2026 สูงสุดและต่ำสุด และแนวโน้ม 3 เดือนล่าสุดเป็นอย่างไร ตอบเป็นตารางและอ้างช่วงเดือนที่ใช้

Read data/pnl/driver-kpi-monthly.csv and tell me which hospital had the highest and lowest average bed occupancy rate in 2026, and what the trend has been over the last 3 months. Answer in a table and cite the range of months used.

จาก data/pnl/driver-kpi-monthly.csv สร้างไฟล์ Excel ชื่อ AnyCare-KPI-2026.xlsx มี 2 sheet: ข้อมูลรายเดือน และสรุปต่อโรงพยาบาล (ผู้ป่วยนอก ผู้ป่วยใน อัตราครองเตียง) พร้อมกราฟเส้นผู้ป่วยนอกรายเดือน บันทึกในโฟลเดอร์ AnyCare-Workshop/output ห้ามเขียนทับไฟล์เดิม

From data/pnl/driver-kpi-monthly.csv, create an Excel file named AnyCare-KPI-2026.xlsx with 2 sheets: monthly data, and a summary per hospital (outpatients, inpatients, bed occupancy rate), along with a line chart of monthly outpatients. Save it in the AnyCare-Workshop/output folder. Do not overwrite the existing file.

แนะนำว่าใน Quick Desktop ฉันสามารถสร้าง Skill, Agent และ Routine ได้อย่างไร และควรใช้แต่ละอย่างเมื่อไร ยกตัวอย่างงานการเงินโรงพยาบาลอย่างละ 1 งาน

Explain how I can create Skills, Agents, and Routines in Quick Desktop, and when I should use each one. Give 1 hospital finance task example for each.

Checkpoint: ทุกคนมีไฟล์ AnyCare-KPI-2026.xlsx ใน outputEveryone has the AnyCare-KPI-2026.xlsx file in output

10:30-10:45 Morning Coffee Break

10:45-11:15 Lab A - RAG: Quick Desktop + Quick Space

เป้าหมาย:Goal: เข้าใจว่าเมื่อไรใช้ไฟล์ในเครื่อง เมื่อไรใช้ Space และใช้ร่วมกันอย่างไรUnderstand when to use local files, when to use a Space, and how to use them together

1. ใน Quick: Spaces > เปิด 'AnyCare Finance Office' (ถ้ายังไม่มี: Spaces > Create > อัปโหลด documents/*.docx ทั้ง 6 ไฟล์)In Quick: Spaces > open 'AnyCare Finance Office' (if it doesn't exist yet: Spaces > Create > upload all 6 documents/*.docx files)
2. กลับมาที่ Quick Desktop เลือกใช้ Space นี้ในการแชท (หรือพิมพ์ชื่อ Space ใน prompt)Return to Quick Desktop and select this Space for the chat (or type the Space name in the prompt)
3. ทำ A1 (เอกสารอย่างเดียว) แล้ว A2 (ไฟล์ในเครื่อง + เอกสาร)Do A1 (documents only), then A2 (local files + documents)
4. A3: ถามซ้ำ A2 โดยไม่เลือก Space แล้วเทียบคำตอบA3: Ask A2 again without selecting the Space, then compare the answers

จากเอกสารใน Space AnyCare Finance Office นโยบายการรวมงบของกลุ่มกำหนดอะไรบ้างเรื่อง (1) บริษัทที่ซื้อระหว่างปี (2) เกณฑ์ผลต่างรายการระหว่างกัน (3) ส่วนได้เสียที่ไม่มีอำนาจควบคุม ตอบเป็นข้อ พร้อมอ้างชื่อเอกสาร

Based on the documents in the Space AnyCare Finance Office, what does the group's consolidation policy specify regarding (1) companies acquired during the year, (2) the threshold for intercompany transaction differences, and (3) non-controlling interests? Answer in numbered points and cite the document names.

ใช้ไฟล์ intercompany-ledger.csv ในเครื่อง หาคู่รายการระหว่างกันที่ยอดผู้ขายกับผู้ซื้อไม่ตรงกันเกินเกณฑ์ในนโยบาย แล้วค้นเอกสารใน Space ว่ามีคำอธิบายหรือไม่ สรุปเป็นตาราง เดือน ผู้ขาย ผู้ซื้อ ผลต่าง สาเหตุ สิ่งที่ต้องทำ

Use the local file intercompany-ledger.csv to find intercompany transaction pairs where the seller's and buyer's amounts do not match by more than the threshold in the policy, then search the documents in the Space for any explanation. Summarize in a table: month, seller, buyer, difference, cause, action required.

ถามแบบเดียวกับ A2 อีกครั้ง แต่ห้ามใช้ Space ใช้เฉพาะไฟล์ในเครื่อง แล้วบอกว่าคำตอบต่างจากเดิมอย่างไร

Ask the same question as A2 again, but do not use Space. Use only the local files, and tell me how the answer differs from the previous one.

Checkpoint: ทุกคนเจอผลต่าง LAB-H03 เดือน ก.ย. 2026 และอธิบายสาเหตุจากอีเมลได้Everyone finds the LAB-H03 variance for Sep 2026 and can explain the cause from the email

11:15-12:00 Lab B - Agentic Skill & Workflow: Group P&L Consolidation และ Driver AnalysisLab B - Agentic Skill & Workflow: Group P&L Consolidation and Driver Analysis

เป้าหมาย:Goal: ใช้ Skill ทำงานการเงินที่ซับซ้อนให้ได้ผลเหมือนกันทุกครั้ง และสร้าง Skill ของตัวเองUse a Skill to get consistent results every time on complex finance work, and create your own Skill

1. Quick Desktop > Customize > Skills > Create > From file > เลือก skills/group-pnl-consolidation.zip > Try it > PublishQuick Desktop > Customize > Skills > Create > From file > select skills/group-pnl-consolidation.zip > Try it > Publish
2. ทำซ้ำกับ pnl-driver-analysis.zip และ external-demand-forecast.zipRepeat with pnl-driver-analysis.zip and external-demand-forecast.zip
3. รัน B1 > B2 > B3Run B1 > B2 > B3
4. B4: สร้าง Skill ของตัวเองจากบทสนทนา: Customize > Skills > Create > From chatB4: Create your own Skill from a conversation: Customize > Skills > Create > From chat

ใช้ skill group-pnl-consolidation รวมงบกำไรขาดทุนของ AnyCare Health Group จากไฟล์ในโฟลเดอร์ data/pnl ช่วง ม.ค.-ก.ย. 2026 เทียบ ม.ค.-ก.ย. 2025 ตามนโยบายใน Space แสดงตารางงบรวม ตารางตัดรายการระหว่างกัน และการเติบโตแบบ organic

Use the group-pnl-consolidation skill to consolidate the AnyCare Health Group P&L from the files in the data/pnl folder for Jan-Sep 2026 compared with Jan-Sep 2025, following the policy in Space. Show the consolidated statement table, the intercompany elimination table, and organic growth.

ใช้ skill pnl-driver-analysis อธิบายว่าทำไมรายได้กลุ่มโตแต่ EBITDA margin ลดลง แยกเป็นตัวขับเคลื่อน พร้อมหลักฐานจากไฟล์และเอกสารใน Space แล้วเทียบงบประมาณ 2026 รายบริษัท

Use the pnl-driver-analysis skill to explain why group revenue grew but EBITDA margin declined, broken down by driver, with evidence from the files and documents in Space, and then compare against the 2026 budget by company.

สร้างไฟล์ PowerPoint 5 สไลด์ 'AnyCare Group Q3 2026 Financial Review' จากผลวิเคราะห์ก่อนหน้า: สรุปผู้บริหาร, งบรวม, สะพาน EBITDA, ประเด็น H04, ข้อเสนอ 3 ข้อพร้อมผลกระทบเป็นเงิน บันทึกเป็นไฟล์ใหม่ในโฟลเดอร์ output ห้ามเขียนทับไฟล์เดิม

Create a 5-slide PowerPoint file titled 'AnyCare Group Q3 2026 Financial Review' from the previous analysis results: executive summary, consolidated financials, EBITDA bridge, H04 issues, and 3 recommendations with financial impact. Save it as a new file in the output folder. Do not overwrite the original file.

จากสิ่งที่เราทำใน B1-B3 ช่วยสร้าง skill ชื่อ monthly-board-pack ที่ทุกต้นเดือนรวมงบกลุ่ม หาสาเหตุการเปลี่ยนแปลง 3 ข้อ และสร้าง PowerPoint 5 สไลด์ ให้มีขั้นตอน รูปแบบผลลัพธ์ และการตรวจสอบตัวเลขก่อนส่ง

Based on what we did in B1-B3, please create a skill named monthly-board-pack that, at the start of each month, consolidates the group financials, identifies the 3 causes of changes, and creates a 5-slide PowerPoint. Include steps, an output format, and number checks before sending.

Checkpoint: ทุกคนมีงบรวม + PowerPoint 5 สไลด์ และ Skill ของตัวเอง 1 ตัวEveryone has consolidated financial statements, a 5-slide PowerPoint, and one Skill of their own

12:00-13:00 Networking Lunch

13:00-14:30 Accelerate your business core value

เป้าหมาย:Goal: ถามคำถามธุรกิจข้ามโดเมนให้ได้คำตอบในไม่กี่วินาที แล้วต่อเป็นพยากรณ์และไอเดียAsk cross-domain business questions and get answers in a few seconds, then continue into forecasts and ideas

1. 13:00 C1 ตอบเร็ว (5 นาที)13:00 C1 Quick answers (5 minutes)
2. 13:05 D1-D3 คลินิก: segmentation, patient turn-over, bed turnover (30 นาที)13:05 D1-D3 Clinical: segmentation, patient turn-over, bed turnover (30 minutes)
3. 13:35 C2 ข้ามโดเมน (10 นาที)13:35 C2 Cross-domain (10 minutes)
4. 13:45 C3 พยากรณ์ด้วย skill external-demand-forecast (20 นาที)13:45 C3 Forecasting with the external-demand-forecast skill (20 minutes)
5. 14:05 C4 ไอเดีย + D4 สร้าง Agent และ Routine (25 นาที)14:05 C4 Ideas + D4 Build an Agent and a Routine (25 minutes)

จาก visits-by-department-monthly.csv ปี 2026 โรงพยาบาลไหนมีผู้ป่วยแผนก Fever and Infectious สูงสุดในแต่ละเดือน และเดือนไหนของปีที่สูงสุดของทั้งกลุ่ม

From visits-by-department-monthly.csv for 2026, which hospital has the highest number of Fever and Infectious department patients in each month, and which month of the year is the highest for the whole group?

จาก data/clinical/patients.csv และ encounters.csv สรุปตามคอลัมน์ segment: จำนวนผู้ป่วย สัดส่วนผู้ป่วย สัดส่วนรายได้ รายได้ต่อคน และอัตรา readmission 30 วันของผู้ป่วยใน แล้วบอกว่ากลุ่มไหนควรมีโปรแกรมดูแลเฉพาะ เพราะอะไร

From data/clinical/patients.csv and encounters.csv, summarize by the segment column: number of patients, share of patients, share of revenue, revenue per patient, and 30-day readmission rate for inpatients. Then tell me which segment should have a dedicated care program and why.

ลองจัดกลุ่มผู้ป่วยใหม่เองจาก อายุ โรคเรื้อรัง สัญชาติ สิทธิการรักษา และความถี่การมา ไม่เกิน 6 กลุ่ม ตั้งชื่อกลุ่มแบบที่ฝ่ายการตลาดเข้าใจ และเทียบกับคอลัมน์ segment เดิม

Try regrouping patients yourself based on age, chronic disease, nationality, coverage type, and visit frequency, with no more than 6 groups. Name the groups in a way the marketing team will understand, and compare them with the original segment column.

นิยาม lapsed patient = มารักษาในปี 2025 แต่ไม่มาเลยช่วง เม.ย.-ก.ย. 2026 คำนวณอัตรา lapsed รายโรงพยาบาลและทั้งกลุ่ม โรงพยาบาลไหนผิดปกติ มีกลุ่ม Elderly with chronic disease หายไปกี่คน แล้วค้นเอกสารใน Space ว่ามีเหตุการณ์อะไรอธิบายได้ สร้างไฟล์ Excel รายชื่อ (patient_id) ผู้ป่วย lapsed ของโรงพยาบาลนั้นเรียงตามรายได้ปี 2025 สำหรับทีมโทรติดตาม บันทึกใน output

Definition: lapsed patient = visited in 2025 but had no visits at all between Apr and Sep 2026. Calculate the lapsed rate for each hospital and for the whole group. Which hospital is abnormal? How many Elderly with chronic disease patients are missing? Then search the documents in the Space for events that could explain it. Create an Excel file listing the lapsed patients (patient_id) of that hospital, sorted by 2025 revenue, for the call follow-up team. Save it in output.

จาก data/clinical/encounters.csv และ bed-capacity-monthly.csv ปี 2026 คำนวณวันนอนเฉลี่ย (ALOS) อัตราครองเตียง และ bed turnover ต่อเตียงต่อเดือน รายโรงพยาบาล ทำไม H04 ผู้ป่วยลดแต่เตียงยังเต็ม เสนอ 2 วิธีลดวันนอนโดยไม่กระทบคุณภาพ

From data/clinical/encounters.csv and bed-capacity-monthly.csv for 2026, calculate average length of stay (ALOS), bed occupancy rate, and bed turnover per bed per month for each hospital. Why does H04 have fewer patients but its beds are still full? Suggest 2 ways to reduce length of stay without affecting quality.

หาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลภายนอกกับจำนวนผู้ป่วย: (1) ฝนกับแผนก Fever and Infectious ที่ H01 ทั้งเดือนเดียวกันและเลื่อน 1 เดือน (2) PM2.5 เชียงใหม่กับแผนก Respiratory ที่ H02 (3) นักท่องเที่ยวต่างชาติภูเก็ตกับ International Clinic ที่ H03 รายงานค่า correlation และอธิบายความหมายเชิงปฏิบัติการ

Find the relationship between external data and patient volumes: (1) Rainfall and the Fever and Infectious department at H01, both for the same month and with a 1-month lag (2) PM2.5 in Chiang Mai and the Respiratory department at H02 (3) International tourist arrivals in Phuket and the International Clinic at H03. Report the correlation values and explain what they mean in practical, operational terms.

ใช้ skill external-demand-forecast พยากรณ์จำนวนผู้ป่วยแผนก Fever and Infectious ทุกโรงพยาบาล และ International Clinic ของ H03 ช่วง ต.ค.-ธ.ค. 2026 ด้วย external-outlook-oct-dec-2026.csv พร้อมช่วงต่ำ-กลาง-สูง เทียบไตรมาสเดียวกันปีก่อน และบอกผลต่อการจัดคนและเตียง

Use the external-demand-forecast skill to forecast patient volumes for the Fever and Infectious department at all hospitals, and for the International Clinic at H03, for Oct-Dec 2026, using external-outlook-oct-dec-2026.csv. Provide low-mid-high ranges, compare with the same quarter last year, and explain the impact on staffing and beds.

จากผลพยากรณ์และ P&L ของกลุ่ม เสนอ 3 โครงการที่เพิ่มรายได้หรือลดต้นทุนได้ภายใน 6 เดือน แต่ละโครงการระบุ ข้อมูลที่ใช้ ผลกระทบเป็นเงินแบบประมาณ สมมติฐาน และความเสี่ยง

Based on the forecast results and the group's P&L, propose 3 projects that can increase revenue or reduce costs within 6 months. For each project, specify the data used, the estimated financial impact, the assumptions, and the risks.

สร้าง agent ชื่อ AnyCare Ops Analyst บทบาท: นักวิเคราะห์ปฏิบัติการของกลุ่มโรงพยาบาล ใช้ไฟล์ใน AnyCare-Workshop/data และ Space AnyCare Finance Office ทุกคำตอบต้องอ้างไฟล์และเดือน ห้ามเดาตัวเลข ห้ามให้คำแนะนำการรักษารายบุคคล ตอบภาษาไทยกระชับ แล้วตั้ง routine ทุกวันจันทร์ 07:30 ให้ agent นี้สรุป 5 บรรทัด: ผู้ป่วย lapsed, อัตราครองเตียง, พยากรณ์ผู้ป่วยไข้ 4 สัปดาห์ข้างหน้า, สิ่งที่ต้องตัดสินใจ

Create an agent named AnyCare Ops Analyst. Role: operations analyst for the hospital group. Use the files in AnyCare-Workshop/data and the AnyCare Finance Office Space. Every answer must cite the file and month. Do not guess numbers. Do not give individual treatment advice. Answer concisely in Thai. Then set up a routine every Monday at 07:30 for this agent to summarize in 5 lines: lapsed patients, bed occupancy rate, fever patient forecast for the next 4 weeks, and decisions needed.

Checkpoint: ทุกคนมีไฟล์รายชื่อ lapsed + agent 1 ตัว + routine 1 ตัวEveryone has a lapsed list file + 1 agent + 1 routine

14:30-14:45 Afternoon Coffee Break

14:45-15:45 Build your own use case (Group work)

เป้าหมาย:Goal: ทำ use case ของกลุ่มให้ใช้ได้จริงด้วย Quick Desktop และมี demoTurn your group's use case into something that works in practice with Quick Desktop, and prepare a demo.

1. เปิด showtimes/showtimes-canvas.html กรอกชื่อทีมและ use case (กด 'ใส่ตัวอย่าง' เพื่อดูแบบ)Open showtimes/showtimes-canvas.html and fill in the team name and use case (click 'Insert example' to see a sample)
2. 15 นาที: กรอก PAIN และ PATTERN แล้วลองใน Quick Desktop ว่าข้อมูลตอบโจทย์ได้จริง15 minutes: Fill in PAIN and PATTERN, then try it in Quick Desktop to check that the data can really answer the need
3. 25 นาที: สร้างของจริง เลือก 1 อย่าง: Skill / Agent / Routine / ไฟล์รายงาน25 minutes: Build the real thing. Choose 1: Skill / Agent / Routine / Report file
4. 15 นาที: กรอก POTENTIAL และ PRODUCT > กด 'คัดลอกเป็น prompt' > วางใน Quick Desktop ให้สร้างสไลด์ 5 หน้า15 minutes: Fill in POTENTIAL and PRODUCT > click 'Copy as prompt' > paste into Quick Desktop and ask it to create a 5-slide deck
5. 5 นาที: ซ้อมพูด 5 นาที5 minutes: Rehearse your 5-minute talk

ช่วยสร้างไฟล์ CSV ข้อมูลสมมติสำหรับ use case: [ใส่ use case] จำนวน 200-500 แถว คอลัมน์ที่จำเป็น และใส่รูปแบบที่น่าสนใจ 2 เรื่องเพื่อใช้ demo บันทึกใน AnyCare-Workshop/output ห้ามใช้ชื่อคนหรือข้อมูลผู้ป่วยจริง

Please create a fictional CSV data file for this use case: [insert use case]. It should have 200-500 rows, include the necessary columns, and embed 2 interesting patterns to use in a demo. Save it in AnyCare-Workshop/output. Do not use any person's name or real patient data.

Checkpoint: ทุกกลุ่มมี canvas ครบ 4 ช่อง + สไลด์ + demo 1 อย่างEvery group has a complete canvas (all 4 boxes) + slides + 1 demo

15:45-16:45 Showtimes: PAIN, PATTERN, POTENTIAL, PRODUCT

เป้าหมาย:Goal: แต่ละกลุ่มนำเสนอ 5 นาที + ถาม 2 นาทีEach group presents for 5 minutes + 2 minutes of Q&A

1. ฉายสไลด์จากเครื่องกลุ่มDisplay the slides from the group's computer
2. demo สด 1 promptLive demo with 1 prompt
3. กรรมการกรอกคะแนนJudges enter their scores

Checkpoint: ได้ use case 2-3 เรื่องที่ทำ pilot ต่อ2-3 use cases selected to continue as pilots

16:45-17:00 Q&A, Wrap-up & Next steps

เป้าหมาย:Goal: ตกลงขั้นถัดไปAgree on next steps

1. ทุกคนเขียน 1 งานที่จะลองใช้ Quick สัปดาห์หน้าEveryone writes down 1 task they will try with Quick next week
2. ทำแบบสอบถามComplete the survey

เกณฑ์ให้คะแนน ShowtimesShowtimes Scoring Criteria

Answer key

{
 "company": "AnyCare Health Group (fictional)",
 "ytd_period": "2026-01..2026-09 vs 2025-01..2025-09",
 "consolidated": {
  "revenue_ytd26_mthb": 4860.1,
  "revenue_ytd25_mthb": 4341.1,
  "growth_pct": 12.0,
  "organic_revenue_ytd26_mthb": 4734.1,
  "organic_growth_pct": 9.1,
  "h05_contribution_jul_sep_mthb": 126.1,
  "h05_pre_acquisition_jan_jun_mthb_must_exclude": 217.2,
  "ebitda_ytd26_mthb": 1017.4,
  "ebitda_ytd25_mthb": 945.5,
  "ebitda_margin26_pct": 20.9,
  "ebitda_margin25_pct": 21.8,
  "intercompany_eliminated_revenue_ytd26_mthb": 290.5,
  "sum_of_entities_revenue_if_not_eliminated_mthb": 5150.7,
  "buyer_basis_note": "eliminating at buyer amount leaves the 0.52 M LAB-H03 difference in revenue and EBITDA; accept +/-0.5 M",
  "nci_share_h04_ebit_ytd26_mthb": -8.6
 },
 "intercompany_mismatch": [
  {
   "month": "2026-09",
   "seller": "LAB",
   "buyer": "H03",
   "type": "Lab services",
   "seller_recorded": 3855760,
   "buyer_recorded": 3335760,
   "difference": 520000
  }
 ],
 "hospitals": {
  "H01": {
   "name": "AnyCare Bangkok Hospital",
   "rev26": 2250759090,
   "rev25": 2066779200,
   "ebitda26": 457953427,
   "ebitda25": 436169906,
   "margin26": 20.3,
   "margin25": 21.1,
   "visits26": 284975,
   "visits25": 269816
  },
  "H02": {
   "name": "AnyCare Chiang Mai Hospital",
   "rev26": 857973417,
   "rev25": 773487400,
   "ebitda26": 112018985,
   "ebitda25": 101143157,
   "margin26": 13.1,
   "margin25": 13.1,
   "visits26": 165477,
   "visits25": 156527
  },
  "H03": {
   "name": "AnyCare Phuket International Hospital",
   "rev26": 1188966492,
   "rev25": 1061489900,
   "ebitda26": 310763992,
   "ebitda25": 279982222,
   "margin26": 26.1,
   "margin25": 26.4,
   "visits26": 143519,
   "visits25": 132691
  },
  "H04": {
   "name": "AnyCare Khon Kaen Hospital",
   "rev26": 399055887,
   "rev25": 403045400,
   "ebitda26": 5550682,
   "ebitda25": 36013640,
   "margin26": 1.4,
   "margin25": 8.9,
   "visits26": 111172,
   "visits25": 116729
  },
  "H05": {
   "name": "AnyCare Rayong Hospital",
   "rev26": 126069940,
   "rev25": 120175500,
   "ebitda26": 16671393,
   "ebitda25": 21764136,
   "margin26": 13.2,
   "margin25": 18.1,
   "visits26": 28838,
   "visits25": 27809
  }
 },
 "ebitda_drivers_apr_sep_2026": {
  "supplies_price_increase_mthb": 80.3,
  "h04_doctor_fee_contract_mthb": 13.4,
  "price_increase_jan26_pct": 3.0,
  "h04_volume_drop_from_mar26_pct": -14
 },
 "forecast_q4_2026_key": {
  "note": "noise-free model; accept answers within +/-15% and with the method (dengue lags rainfall 1 month)",
  "fever_infectious_visits_q4_26": {
   "H01": 15798,
   "H02": 7066,
   "H03": 11820,
   "H04": 6118,
   "H05": 5340
  },
  "fever_infectious_total": 46142,
  "fever_q3_26_actual": {
   "H01": 13119,
   "H02": 9167,
   "H03": 10924,
   "H04": 7980,
   "H05": 5327
  },
  "fever_q4_25_actual": {
   "H01": 14446,
   "H02": 6175,
   "H03": 10787,
   "H04": 5335,
   "H05": 4968
  },
  "h03_international_visits_q4_26": 13840,
  "h03_international_q4_25_actual": 12203
 },
 "budget_vs_actual_ytd26": {
  "H01": {
   "budget_rev_mthb": 2232.1,
   "actual_rev_mthb": 2250.8,
   "budget_ebitda_mthb": 471.1,
   "actual_ebitda_mthb": 458.0
  },
  "H02": {
   "budget_rev_mthb": 835.4,
   "actual_rev_mthb": 858.0,
   "budget_ebitda_mthb": 109.2,
   "actual_ebitda_mthb": 112.0
  },
  "H03": {
   "budget_rev_mthb": 1146.4,
   "actual_rev_mthb": 1189.0,
   "budget_ebitda_mthb": 302.4,
   "actual_ebitda_mthb": 310.8
  },
  "H04": {
   "budget_rev_mthb": 435.3,
   "actual_rev_mthb": 399.1,
   "budget_ebitda_mthb": 38.9,
   "actual_ebitda_mthb": 5.6
  },
  "H05": {
   "budget_rev_mthb": 129.8,
   "actual_rev_mthb": 126.1,
   "budget_ebitda_mthb": 23.5,
   "actual_ebitda_mthb": 16.7
  },
  "LAB": {
   "budget_rev_mthb": 183.7,
   "actual_rev_mthb": 183.2,
   "budget_ebitda_mthb": 41.7,
   "actual_ebitda_mthb": 45.8
  },
  "HLD": {
   "budget_rev_mthb": 139.5,
   "actual_rev_mthb": 144.7,
   "budget_ebitda_mthb": 57.8,
   "actual_ebitda_mthb": 69.1
  }
 },
 "correlations": {
  "chiangmai_pm25_vs_h02_respiratory": 0.98,
  "bangkok_rain_lag1_vs_h01_fever": 0.98,
  "bangkok_rain_same_month_vs_h01_fever": 0.75,
  "phuket_arrivals_vs_h03_international": 0.97
 }
}

{
 "patients": 6000,
 "encounters": 43391,
 "segments": {
  "Children": {
   "patients": 300,
   "patient_pct": 5.0,
   "revenue_pct": 2.8,
   "revenue_per_patient_thb": 30857,
   "readmit_30d_pct": 1.2
  },
  "Elderly with chronic disease": {
   "patients": 877,
   "patient_pct": 14.6,
   "revenue_pct": 44.6,
   "revenue_per_patient_thb": 167350,
   "readmit_30d_pct": 13.9
  },
  "Working-age chronic": {
   "patients": 1229,
   "patient_pct": 20.5,
   "revenue_pct": 20.5,
   "revenue_per_patient_thb": 54993,
   "readmit_30d_pct": 1.9
  },
  "Healthy adults (episodic)": {
   "patients": 2998,
   "patient_pct": 50.0,
   "revenue_pct": 14.9,
   "revenue_per_patient_thb": 16345,
   "readmit_30d_pct": 0.6
  },
  "International patients": {
   "patients": 596,
   "patient_pct": 9.9,
   "revenue_pct": 17.2,
   "revenue_per_patient_thb": 94954,
   "readmit_30d_pct": 1.2
  }
 },
 "lapse_rate_pct_by_hospital": {
  "H01": 21.6,
  "H05": 23.0,
  "H04": 40.7,
  "H02": 22.7,
  "H03": 23.4
 },
 "lapse_rate_group_pct": 25.6,
 "h04_lapsed_elderly_chronic": 52,
 "bed_2026_jan_sep": {
  "H01": {
   "alos": 4.2,
   "bed_turnover_per_bed_month": 6.4,
   "occupancy_pct": 87.8
  },
  "H02": {
   "alos": 4.5,
   "bed_turnover_per_bed_month": 5.2,
   "occupancy_pct": 76.4
  },
  "H03": {
   "alos": 4.1,
   "bed_turnover_per_bed_month": 5.2,
   "occupancy_pct": 69.6
  },
  "H04": {
   "alos": 5.6,
   "bed_turnover_per_bed_month": 5.1,
   "occupancy_pct": 94.0
  },
  "H05": {
   "alos": 4.5,
   "bed_turnover_per_bed_month": 3.9,
   "occupancy_pct": 58.4
  }
 },
 "definition": "lapsed = had a visit in 2025, no visit 2026-04..2026-09"
}

เตรียมก่อนเริ่มPrepare before starting

1. ทดสอบ W3, B1, D2, C3 บนเครื่องผู้สอน 1 รอบTest W3, B1, D2, and C3 once on the instructor's machine
2. สร้าง Space 'AnyCare Finance Office' + แชร์Create the Space 'AnyCare Finance Office' + share it
3. เตรียมไฟล์สำรอง (ผลลัพธ์จากเครื่องผู้สอน) ไว้ในกรณี Desktop ช้าPrepare backup files (results from the instructor's machine) in case Desktop is slow
4. แบ่งโต๊ะ 4-5 คน สำหรับช่วงบ่ายArrange participants into tables of 4-5 people for the afternoon session