智慧手錶這3個數字最值得跟AI討論!醫師分享實用問法,打造客製化「AI健康教練」
智慧手錶這3個數字最值得跟AI討論!醫師分享實用問法,打造客製化「AI健康教練」

之前《一天一AI》邀請文藻翻譯系主任王慧娟老師客座分享,大家的反應超級熱烈,不停敲碗有更多領域專業結合 AI 的案例。

該選哪個領域好?我發現許多讀者留言說會和 AI 討論醫療建議,我在想,這對醫生來說,真的 OK 嗎?

所以~我們第三位客座分享者來啦:振興醫院麻醉主治醫師、臨床資訊與流程優化負責人林毓翔!(我都叫他 Ken)

他跟我分享最近自己運用 AI 打造資訊系統,聽起來就很強。懂 AI 又懂醫療,當然是最適合的人選啦。

第一篇的分享,我們聊的是: AI 能變我的日常健康教練嗎?

Ken 說,關鍵在「智慧手錶」存的 3 個數字,非常適合拿來當作背景資訊,跟 AI 討論怎麼過得更健康。

AI 不是你的醫師,但可以解讀健康數據的波動

Ken 強調一個大原則: AI 不做診斷,那是醫師的工作 。雖然 AI 不能替代醫師做診斷,但可以解讀你的日常數據,提供個人化健康管理建議。比如,幫你觀察日常數據、找出數值波動,並給出生活上的提醒。Ken 建議,你可以提供給 AI 以下三種健康數據。

#1 一天一AI
圖/ 數位時代

第一個數字:血氧濃度

打開手機的「健康」App,找到血氧濃度,正常範圍通常是 95-100%。很多人早上醒來總覺得「好累、好想睡」,可能就是睡眠期間數值頻繁低於 95% 所導致的。

#2 一天一AI
圖/ 數位時代

第二個數字:睡眠品質

這包含深層與淺層睡眠的紀錄。有些智慧型手錶(如 Apple Watch)能幫你統計睡眠期間發生呼吸中止的次數,給予你初步的健康提示。

#3 一天一AI
圖/ 數位時代

第三個數字:心率

心跳過快、過慢,或出現心律不整,都可能會引發中風或心肌梗塞。如果看著數據卻不知道怎麼判別,就可以請 AI 協助解讀。

#4 一天一AI
圖/ 數位時代

馬上跟著做:每週截圖,用這段話問 AI

你可以養成每週截圖紀錄的習慣,使用以下這段提示詞來詢問 AI:
「我今年 [年齡] 歲、[性別],這是我這週的健康數據截圖(血氧、睡眠、心率)。有沒有偏離正常範圍、異常波動?請給我生活調整建議,以及馬上可做的具體行動。」

#5 一天一AI
圖/ 數位時代

想得到更個人化的提醒?

如果你希望獲得更客製化的回饋,可以進一步提供你的「走路步數紀錄截圖」與「飲食紀錄」,讓 AI 更清楚你的活動狀態,進而給出更精準的生活建議。

有在戴智慧手錶的,今天可以馬上試試,但該看醫生的,記得還是要掛號啊!想聽 Ken 解答哪些 AI 在醫療和健康照護的應用?留言給我吧。

#6 一天一AI
圖/ 數位時代

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關鍵字: #一天一AI
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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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