TC 在少量訓練資料，例如：10訓練與90測試，即可判斷出所有罹患乳癌的案例。TC的陽性與陰性積分能探勘類別標籤異常的資料，協助醫事人員審慎評估有疑慮的案例，減少誤判造成的生命財產損失、醫療資源浪費與法律糾紛。基於TC的推薦系統在無須客戶資料即能達到50的推薦成功率，符合歐盟對人工智慧規範。

"1. 無須調整參數或隨機萃取資料，TC消除方法論的不確定性
 
 2. TC可視覺化線索，在網絡關係中找出預測錯誤的關鍵因素
 
 3. TC在少量訓練，即可判斷出所有罹患乳癌的案例
 
 4. TC能發現類別標籤異常資料，減少誤判(例如：誤診)
 
 5. TC推薦系統在線上零售資料集達50推

AI應用於醫療決策之高風險領域，需要更嚴謹規範避免黑盒子。TC具備可解釋性與再現性，能幫助領域專家追溯出預測錯誤的原因。TC還能鑑別類別標籤異常的資料，提供第二意見，降低醫事人員做出誤診的決策。TC推薦系統具備優異的推薦成功率，且符合歐盟對人工智慧規範(AI Regulations)：公平與隱私。