健康識能數位知識庫

據世界衛生組織分析，全球約有75% 的人處於亞健康狀態，雖然健康檢查無異常，但卻常感到身體不適，生活質量受到影響。

中醫強調「未病先防、既病防變、癒後防復」的理念，非常適合協助人們解決亞健康問題。然而，中醫診療往往須依賴中醫師的經驗，且難以標準化。為解決這一問題，結合人工智慧與深度學習技術的「辨識舌相特徵並分析出體質」系統應運而生。

• 解決亞健康問題與推動中醫數位化

協助中醫師開發該系統的雲林科技大學電機工程系特聘教授吳先晃表示，中醫診療中的舌診是觀察體質的核心方法之一，透過舌相特徵如舌色、舌形及舌苔，可反映人體的健康狀況。藉由人工智慧與深度學習技術開發舌相辨識系統，使舌診過程更加客觀、自動化與科學化，同時讓更多人受益於中醫的預防性健康管理。

吳先晃進一步說明，系統首先由專業中醫師拍攝大量舌相照片並進行分類，建立標準化的數據集。這些照片涵蓋多樣化的舌相特徵，如舌色的深淺、舌形的厚薄及舌苔的分布情況，為模型訓練提供高質量的資料基礎。

模型通過大量的舌相數據學習並自動識別特徵，建立起舌相與中醫體質分類的關聯（可分為十種體質: 平和、氣虛、血瘀、陽虛、血虛、濕熱、痰濕、陰虛、氣鬱、敏感）。訓練好的模型可準確辨識舌相特徵，進而提供與健康相關的體質分析結果。使用者只需使用手機拍攝舌相照片上傳至系統，經過模型即時分析，便能獲得體質診斷結果及建議。人們根據自己的體質，可更正確地選擇適合自己的養生方法。

經過持續的數據優化與模型調整，系統的辨識準確率已提升至85%，隨著更多數據加入，預計準確度將進一步提高。目前還繼續開發體態檢測模組，亦即，透過個人拍攝體態體型外觀上傳，協助系統分析，提供更準確的健康管理建議。

• 建構個性化健康管理平台

在長期照護中，系統能為患者定制個性化的健康管理方案，並根據其體質特徵推薦適合的膳食或營養產品；藉由定期分析長者舌相，即時生成健康報告，提前發現健康風險，減少不必要的就醫，節省醫療成本。AI 體態檢測系統則定期檢查長者的骨骼、肌肉與經絡狀態，辨識體態問題，預防跌倒，並給出矯正建議。

展望未來，吳先晃認為該系統有望與其他中醫診療方法如脈診、面診及聞診結合，形成多維度的健康狀態評估體系，實現中醫的科學化與現代化，不僅有助於中醫文化的傳承與發展，還能為全球健康管理提供創新的解決方案。