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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services(AWS)將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表,從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題,協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄,今年以「雲騰智慧大南方 齊創 AI 好未來」為主軸,將討論重心從雲端與算力基礎,推進到應用全面升級,協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升,才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑,10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」,而是導入之後企業的真實改變。

2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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