世界首款獲批准的數位藥丸!吞掉它就能用手機觀測身體狀況
世界首款獲批准的數位藥丸!吞掉它就能用手機觀測身體狀況
2017.11.11 | 產品

藥物還能數位化?現在,它們已經獲得美國FDA(食品和藥物管理局)批准。

週二,日本大塚製藥(Otsuka Pharmaceutical Co)藥物與傳感器搭配的做法,通過美國當局許可。大塚製藥把含有銅、鎂、矽等礦物質的微型晶片,添加至自家明星產品Abilify(阿立哌唑)裡,主要應用在治療精神疾病等方面。

病患吞服這種藥品後,沙粒般大小的晶片將與體內胃液起反應,金屬元素間將有弱電壓產生,隨即病患皮膚上作傳感器用途的貼片將接收到來自人體內的信號。然後信號經由貼片,再傳至智慧型手機應用程式。最終,晶片會在完成任務,比如說服用七天後,隨體內其他消化的食物,通過消化道排出。

對如醫生或病患監護者而言,這種數位藥物還是很有好處的。尤其患者可能存在不遵從醫囑、服藥時間與間隔、服藥方法等規範問題,降低藥物的有效性。加之,患者自身可能需服用多種藥物,時間表還各有差異,如果記性不好,確實是件麻煩事。而有數位藥物,能記錄相關數據,並通過手機提醒病患監護者,他們就能採取相應措施,避免患者因沒按時堅持服藥導致病情惡化等情況,和沒必要的花費產生。

說到數位藥片,矽谷有家醫療技術公司Proteus就做這種生意。事實上,他們正是大塚製藥數位化Abilify藥片的技術提供方。 Proteus產品分為三部分,包括含有傳感器的藥丸、貼片、App。由晶片手機人體內各生理指標,如心率、呼吸、身體角度、活動情況及睡眠模式,再將這些數據發送至病患的監護者,起到借助外力調控的作用。

2010年,Proteus的智慧貼片獲得FDA認證許可,兩年後智慧晶片藥丸也通過考驗。如今,花費數年時間測試藥物,大塚製藥數位化Abilify藥片同樣迎來春天。

在Proteus數位藥丸的實際案例——大塚製藥裡,前者的晶片與貼片配合精神疾病藥物使用。當然,就理論來說,任何藥物應該都能與Proteus的數位藥物提供方案相匹配。關鍵點在於監護者有持續知曉患者情況的必要,比如糖尿病等慢性病管理就能用得上。還有類似數位藥丸,HQ公司用來監控身體溫度,對消防員、太空人等特殊從業者,保證溫度適宜也是種需求。

總的來說,就資本市場對Proteus的反應看,數位藥丸前景還是比較可觀。過去10年,Proteus總共獲得超3億美元,投資名單上更是有許多諸如大塚製藥、瑞士製藥巨頭諾華等醫藥企業的身影。

但潛在的難題也有。比如患者數據的隱私考量,保險公司將知曉你身體內運作情況,成本與CP值等,甚至一旦連藥物都數位化,駭客軟體攻擊即可輕易操縱人們的感知狀態,這是科技帶來的陰暗面。

可難否認的是,FDA批准的世界首款數位藥物——大塚製藥Abilify,已打開未來醫療科技的大門,今後應該會有越來越多的數位藥物出現。無論是助益現在難解決的慢性病,還是用作其他特殊用,數位藥物都是值得探索的未來。

本文授權轉載自:36氪

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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