顛覆中醫不科學印象!台灣新創把脈診儀搬到App,讓你在家「把脈」
顛覆中醫不科學印象!台灣新創把脈診儀搬到App,讓你在家「把脈」
2018.04.19 | 新創團隊

當傳統中醫遇上現代科學,這家台灣新創公司金姆健康科技,已經能做到讓你在家「把脈」解讀自己的身體狀況。

「大部分的人會覺得中醫就是不科學的,但實際上脈象可以很科學,也早就能用數據呈現。」金姆健康科技總經理王恬中一邊侃侃而談各種中醫理論,一邊展示手上的App,「比如說,代表脾經的C3如果數值一直小於35,有七成的機率會有糖尿病,這是做出來的統計結果。」

去年成立的金姆健康科技,今年推出居家健康產品「金姆指健康顧問」,團隊研發、改良已有30年歷史的中醫脈診儀,結合訊號採集主機透過光感元件獲取來的使用者脈象,與合作醫療單位共40萬筆的臨床數據,對每位使用者的經絡狀態進行AI數據化分析,再根據個人情況給出調理與養生建議,讓原先距離民眾生活有些遙遠的中醫脈診,走進日常生活裡。

脈診儀結合醫療大數據,用AI分析個人健康

中醫脈診的歷史悠久,王恬中指出,其實脈診科學化這件事,從1988年第一台脈診儀問世就開始可以透過數據追蹤、分析就診民眾的生理狀況變化。事實上,金姆科技的團隊組成頗為特別,因為第一台中醫脈診儀的研發者就是王恬中的父親、知名生物物理學博士王唯工,但過去醫療用的脈診儀要價不菲,並沒有真正普及,這也是為什麼去年10月父親逝世時,她與身為共同創辦人的兄姐,決定延續父親將脈診平民化的理念而創業。

可以說,已有30多年的脈診儀技術,現在金姆科技做的是將其搬到App上,讓民眾可以直接用簡單明瞭的方式追蹤自己的生理變化。技術總監翁崧騵解釋,背後的AI演算法,除了奠基於過去王唯工教授的中醫理論外,還加進了團隊與忠孝醫院、仁愛醫院、美國史丹福大學研究中心等單位合作導入的臨床醫療數據分析。

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金姆科技將已有多年基礎的脈診儀技術搬到App上,透過數據分析,讓民眾可以直接用簡單明瞭的方式追蹤自己的健康生理狀況。
圖/ 蔡仁譯攝

例如,將病患到醫院量脈的數據與醫生的診斷結果配對分析,去識別化後得出病徵趨勢,再根據每個不同的脈象,提供使用者不同的飲食、生活型態建議。而王恬中本身有營養學背景,因此團隊裡的營養學專家所占比例重,也持續將最新的營養學研究,加進演算法的變因裡。

研發中醫師專業版本,目標轉型做健康平台

王恬中認為,相較於目前市面上的居家健康儀器,看到的可能只有血糖、血脂等單一指標,金姆科技所瞄準的市場缺口,其實與中醫的特性息息相關。因為在中醫的脈絡中,能看到的不是「病」,而是一個「狀態」,每個脈象的排列組合,代表的身體狀況也不同,因為脈象會受到時間、食物、環境等因素影響,每次脈診儀所測量出的結果,反映的是當下的情況,透過了解自己每天的脈象變化,才能找到最適合自己的飲食與生活方式。

翁崧騵解釋,以目前的技術來看,金姆科技的脈診儀已經能做到大眾AI,可以根據不同脈象,用數據歸納分析出問題,而下一版要研發的則是進階的個人AI,導入機器學習,進一步做到個人狀態的精準提醒。

現階段,金姆科技的商業模式,以硬體銷售與量脈計次月費為主,王恬中表示,除了持續做軟體更新與研發針對中醫師的專業版本外,公司更長遠的目標其實是結合醫療、健身機構或是保健相關食品業,透過異業合作轉型成健康平台,把好的東西提供到民眾手上。

關鍵字: #智慧醫療
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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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