「瘦瘦筆」堪稱減肥神藥?原理為何?有何副作用嗎?拆解75%肥胖患者棄用真相
「瘦瘦筆」堪稱減肥神藥?原理為何?有何副作用嗎?拆解75%肥胖患者棄用真相

不必忍受運動勞累、嘴饞痛苦,就能輕鬆擁有理想體型的「瘦瘦針」,被宣傳是新的「減肥聖杯」,更被認為足以催生出下個一兆美元市值企業,然而近期幾則新聞顯示,瘦瘦針可能沒有宣傳得那麼商機無窮。

瘦瘦針是指基於胰高血糖素樣肽-1(後稱GLP-1)開發、或類似效果的減肥藥物,這本是用於治療第二型糖尿病的胰島素,因為其抑制食慾的特性而發掘出減肥功能。

禮來(Eli Lilly)、諾和諾德(Novo Nordisk)兩大藥廠都積極開發出Zepbound、Ozempic、Wegovy等減肥藥,甚至引來Calibrate、Noom等新創想要分一杯羹。

75%民眾瘦瘦針用不到兩年,或影響減肥藥市場看法

肥胖已是現代人的文明病,全球超過10億人面臨肥胖問題,相當於每8人就有1人體重超標,並是第5大死因,減肥自然成為巨大的商機所在。高盛就預估,隨著肥胖人數快速增加,減肥藥有望在2030年時締造規模1,000億美元以上的龐大市場。

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肥胖在全球越來越嚴重,目前全球超過10億人有肥胖問題。
圖/ Pixabay

加上好萊塢明星近年的推波助瀾,使得這種見效快速、無須強大意志力的減肥方式讓消費者趨之若騖,只消定期挨上一針,即可不費吹灰之力甩掉滿身贅肉,研究中可減少施用者多達20%的體重。

但實際狀況中,大多數民眾都不會使用瘦瘦針太長時間。醫藥福利管理公司Prime Therapeutics的研究指出, 68%的民眾會在12個月以內停止施用GLP-1藥物;另外大約75%肥胖患者會在兩年內停止施用Ozempic、Wegovy。

無論原因是無法忍受噁心等副作用、不想永遠當個必須定期挨針的藥罐子、認為已瘦下來可以自行控制、又或者無法持續承擔其高昂的醫藥費用,結果而言,絕大部分民眾都不會長時間施用瘦瘦針,可能影響外界對減肥藥市場前景的看法。

瘦瘦針的價格時常是討論焦點,在沒有保險給付的情況下,病患一個月通常要花費950到1,350美元(約新台幣3.1萬至4.4萬元)之間的醫藥成本,尤其減肥用法興起後美國保險對GLP-1藥物的給付標準變得更為嚴格。

GLP-1藥物在減肥應用上的成長,讓藥廠都供不應求。諾和諾德今年6月下旬表示,將斥資41億美元在美國建設新廠房生產Ozempic、Wegovy等減肥藥物,並為此擴編1,000名人力,預計2027年到2029年間完工。

邁入2024年以來,禮來、諾和諾德的股價分別成長約59%、40%之多,這個成長幅度高於大部分的科技巨頭,僅次於AI浪潮下正熱的輝達,與Meta處於伯仲之間。禮來被看好有望一兆美元市值,而諾和諾德近5,000億美元市值已經比所在地丹麥的GDP還要高。

拜登批評拖垮美國醫保體系

值得一提的是,美國總統拜登(Joe Biden)近日就批評了GLP-1藥物不菲的價格,在與參議員伯尼.桑德斯(Bernie Sanders)共筆的評論中強調,藥廠必須降低這種減肥及糖尿病藥物的價格,否則美國的醫療保健體系可能破產,「如果諾和諾德和其他藥廠拒絕在我國降低價格、一如既往地貪婪,我們會盡一切力量結束這種狀況。」

停藥後很快復胖,想靠瘦瘦針一甩贅肉不容易

但令施用者在意的,或許是停用GLP-1藥物後,容易復胖的消息。外媒《財星》提到,有多家減肥新創在廣告中宣稱,只要施用這類藥物一陣子,就能改善新陳代謝保持良好體態。但他們實際採訪7名醫生、5名施用者後指出,大多數人隨著停藥恢復食慾,會在一年內回復減掉的大部分體重。

《財星》指出,Noom、Calibrate等減肥新創在廣告中神化了瘦瘦針的力量,並試圖讓消費者相信,只要暫時施用瘦瘦針,就能為治療肥胖帶來長期效益。例如Noom就在一份報告中指出,超過2萬名服用GLP-1藥物減掉5磅(約2.3公斤)以上的患者中,超過一半能維持體重──雖然這份報告似乎不受到專業人士認可。

瘦瘦針減肥本質是節食,至於節食能否有效降低體重一直受到討論。《紐約時報》曾引用營養師說法指出,節食會導致新陳代謝速度放緩,以及食慾變得更加強烈,使得節食減肥越來越困難。《華爾街日報》編輯也曾在5月底分享停用減肥藥後,與食慾的鬥爭過程。

事實上,藥廠從不諱言這些藥物有長期使用的需求,為促進民眾長期施用藥物,他們曾主動發布停藥後快速復胖的研究。兩大藥廠也強調瘦瘦針應該長期使用,諾和諾德發言人表示,「肥胖是一種慢性病,應該和其他慢性病受到同等對待。」禮來發言人則說,他們預計Zepbound會和運動、減少熱量攝取一樣,成為常態的體重管理手段。

但結合前述多數人都無法或不會長期施用瘦瘦針的研究,一般人想憑借這項藥物遠離肥胖,恐怕並沒有那麼容易。

延伸閱讀:三星豪言搶攻中國市場!「note 7 事變」讓前霸主市占跌到1%,AI能讓它王者歸來?

資料來源:FortuneReuters華爾街日報

責任編輯:黃若彤

關鍵字: #醫療科技
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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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