女科技人電子報第207期專題報導

如果接觸數據、學習數據分析技術、用數據為客戶解決問題是我所選擇的道路，那麼創立DKABio、進入精準健康領域肯定是上天安排誤打誤撞的美麗偶然。

創立DKABio時，我已經是一家數據公司DSIGroup（典通）的創辦人，有40幾名員工，為企業提供數據相關服務，包含大小數據蒐集、數據匯流、大數據分析及AI演算法開發。我們的客戶很多是500大的國內外大型企業，產業包含金融保險業、服務業、快消品製造業、能源產業等。DSIGroup的員工也來自10幾種不同專業領域，且2/3的主管是女性。

有一天，我的博士共同指導教授鄭光甫教授問我：雅惠，你想做一件能提升人類福祉的事嗎？從此我一頭栽入用AI實現精準健康的人生大夢中。為什麼精準健康需要AI的幫助？很多人沒想過，真的看懂自己的健檢報告了嗎？這些數字到底代表什麼？大多數人或許根本不清楚，甚至還可能過度樂觀，低估自己的健康風險。AI可以讓人看見「看不見」的健康風險，甚至在疾病發生前預測風險，讓個人得以提早知道、提早進行管理，也間接降低國家整體健康醫療支出。

從AI從業者的角度來看，我認為這是一個非常有價值的議題，從為人子女、三個孩子的媽、幾十個員工的後盾的角度來看，更覺得這是刻不容緩應該推動的工作。於是決定先在DSIGroup設立健康部門和鄭光甫教授合作技術開發，後來產品成熟便spin off設立DKABio（浚鴻數據開發），持續研發並推動產品落地。我們花了整整8年的時間為提升人們健康福祉而努力，這項技術已經獲得多項專利，連續四年榮獲國家新創獎，並有幸得到法人投資成為佳世達（Qisda）集團的一員。

DKABio是運用超過500 萬人長達20年的觀測資料打造出的 AI健康風險分析引擎。我們認為健康不能只看單一指標，因為人體是個複雜的生態系統，所有生理指標、器官與疾病都彼此影響。因此，DKABio同時分析148項健康數據，從整體角度評估身體狀態，為人們計算DKABio 健康分數（0-100分），並將人們精準定位成4種健康狀態：健康、亞健康、疾病與嚴重疾病。

其中，定位亞健康族群尤為重要，數據顯示亞健康人未來10年內罹患新疾病的機率是健康人的一倍。他們的健康指標可能看似正常，卻缺乏疾病風險與健康管理的意識。DKABio的模型已經能夠精準預測超過 20 種疾病的1-10年罹病風險，甚至能在健檢指標尚未異常時預先預警可能的疾病、併發症或共病，幫助人們提早發現、提早預防。模型不只提供健康風險預測，還能為個人指引最有效的健康管理方向，透過追蹤不同時期的風險變化，量化健康管理的成果。

為了讓DKABio被廣泛應用，我們還針對不同場域與需求調整模型，提供不同解決方案。同時發展各種延伸決策模型，幫助使用者優先管理關鍵因子、預測未來醫療支出，並提升健康管理效率與個人病識感。目前，DKABio 已成功協助多家醫療院所與企業運用健康風險預測模型完善他們的健康管理產品與服務，包含大型醫院、高端健康管理機構、社區健康管理診所，甚至整合進健康管理APP，融入大眾的日常生活。我們相信，DKABio AI可以實現健康賦能，提升人類健康福祉。

在DKABio從研發到AI落地的過程中，我覺得女性的優勢在於更善於溝通協調，更有耐心陪伴使用者從一堆混沌思緒中抽絲剝繭找出解決問題的癥結點，然後才有辦法用對的資料、對的技術幫助使用者找到對的答案，或建立有用的決策工具。我經常跟同事說，AI要能落地不是一個人可以做到的，需要有善於跟機器對話的人、善於跟數據對話的人、以及善於跟人對話的人一起合作。其中跟人對話的角色是AI專案能否成功的首要關鍵，因為成功的AI最終要還是要能為人所用，而女性尤其適合扮演這個跟人對話的角色。我自己雖然是技術出身，但面對問題還是習慣先從人的角度思考，我的使用者是誰？痛點是甚麼？目前的習慣是甚麼？他們所處的環境現實是甚麼？這些問題都想透徹了，才開始思考有沒有新技術可以協助？以及應該如何整合我的團隊來實現。我想這是女性觀點在科技應用領域的價值，好的科技應用需要兩性協作來實現。