大数据时代，数据的善用，已然成为各类产业的重要经营策略，智慧医疗领域也是如此，医疗产业的数据应用，首先必须确立欲提供何种有价值的资讯给使用者，接下来则基于用户量测数据、以及健康医学相关专业知识，建立分析模型（即演算法）。

当由用户而来的数据累积至相当规模，则是导入巨量资料分析的时机，以大量数据进行机器学习，不但可发现小规模实证计画无法察觉的细节，更可做出个人化的预测，从而提供个人化的建议。例如，日本女性健康管理服务厂商MTI，已运用巨量资料分析技术，预测个别会员之下次生理日期及排卵日期；智慧手环厂商Fibit、Jawbone等，则积极建立巨量资料分析团队，以期对用户提供更优质服务。

多元数据整合分析

健康照护及关联产业原本即有许多数据，如病历、处方笺及保险申报资料等，随着上述资料逐步电子化，提供了巨量资料分析之基础。智慧健康解决方案业者经由特定服务搜集而来的使用者数据，若再与第三方的数据整合分析，更能显现出巨量资料分析之效益，即更多资讯价值可望被发掘出来。

图1 : 日本女性健康管理服务厂商MTI，运用巨量资料分析技术预测个别会员之下次生理日期及排卵日期。 （Source：Academy Women's Healthcare Associates／MTI）

如上述之BaseHealth，其推出之健康整合分析平台Genophen，即整合用户之基因、电子病历、生活型态及家族病史等资料，加上医学文献、公共健康资料库等，进行巨量资料分析，而后提出个人化的罹病风险及预防建议。

迈入物联网时代，「数据」已被视为智慧应用的核心，包括数据的取得、以及后续的数据分析，在应用过程中皆具关键地位，智慧健康领域亦是如此。在数据取得方面，感测装置当为必要基础，而如何让数据资料持续累积更为重要。

由于部分智慧健康应用涉及使用者行为改变（如鲜少运动到习惯运动），故需藉由流程设计、或是运用社群及游戏元素等，来促进使用者参与（及累积数据）。然而，将「促进使用者参与」纳入解决方案的设计以及对使用者的服务流程，易被忽视其重要性、或是在执行上力度不足，建议业者宜强化资源投入。

图2 : 智慧健康解决方案业者经由特定服务搜集而来的使用者数据，若再与第三方的数据整合分析，将使更多资讯价值被发掘出来。 （Source：MedTech Boston）

在数据分析方面，基于巨量资料分析之专家系统将为趋势，主因巨量资料可导入机器学习，如此可预测并提供个人化建议，且较易与第三方数据整合分析，发挥更大效益。虽然我国智慧健康业者目前用户数目有限，但着眼于未来之发展与竞争，宜及早布局巨量资料分析。短期内可运用国际大厂的巨量资料分析平台，或是与学界／法人合作开发专家系统，以利累积应用经验及优化服务。长期则在企业内部建立资料分析团队或部门。

与传统运动健身业者合作发展智慧系统

图3 : 由于现在国民的运动意识提升，未来相关产品也将与各种智慧功能互相结合，建构完整的生态系统。 （Source：1zoom）

承上可知，智慧健康解决方案已有手环／手表、衣着及健身器材等多元型态。我国在传统健身产品或设备之制造具有良好基础，若与ICT产业研发能量结合，实为发展智慧健康应用之利基。

具体而言，我国纺织产业历经转型阵痛，目前儒鸿、聚阳等多家业者已成为全球运动机能布料重要供应商，并为国际运动品牌主要制造合作伙伴。智慧衣可望继智慧手环、心率带之后，成为国际运动品牌用来差异化、提升竞争力之产品，我国若能结合纺织产业、ICT产业及运动医学研究机构，具有相当优势。而我国在运动器材产业在全球也有一席之地，知名业者乔山为全球第三大、亦有自有品牌，故将跑步机等运动器材与智慧科技结合，也是可行方向。

在大众健身市场之外，亦可考量投入专业运动市场（2014年世足赛冠军德国队已彰显智慧科技之效益），球队及运动员在商业利益、夺牌荣誉等之驱使下，采用智慧科技的动机更强。

不过，专业等级的系统，其量测的参数更为多元、数据需要更高的精准度，分析模型也更为复杂。 ICT业者或可选择我国较具优势且有相当市场的运动项目（如跆拳道），与国内运动医学研究中心（如长庚）合作开发智慧系统，先让运动员使用并印证其效益（如在世界大赛获得奖牌），再扩大推广给大众市场。

（本文作者为资策会MIC资深产业分析师）

@刊头图片（Source：Kinvey）