精準互動腎臟健康諮詢管理: KidneyOnline

• KidneyOnline 為結合 AI 腎臟健康管理平台，透過病患端應用程式，整合檢驗結果上傳、健康教育與疾病追蹤功能。其核心包含五大服務：檢驗解讀與生活建議、定期檢查評估、早期預警、即時問答及個人化決策建議。此平台強調精準、互動與即時性，有助於提升慢性腎病患者的自我管理與照護品質。

AI大型語言慢性病預防

• AI 大型語言模型結合精準數據分析、個人化互動諮詢與智慧穿戴裝置的多模態資料整合，實現慢性病預防與健康管理。藉由多模態代理功能導入醫療資料可分析心率、睡眠與運動數據，建議生活型態相關問題，並結合手環、眼鏡、鞋墊等即時健康IoT感測器進行全面監測，協助使用者調整習慣、降低慢性病風險。

個人化健康華生助手

• 結合穿戴裝置數據與臨床指標可建構個人化健康華生助手智慧健康管理系統，即時評估個人健康狀態、預測慢性病風險，並提供精準化建議。針對腎臟、血壓、心律與代謝指標進行分析，協助判斷是否適用特定藥物 (如 GLP-1a)，並提出生活型態調整建議。透過「思考規劃－實證生成－健康推理」的流程，提供實證導向的個人化預防與照護策略。

AI慢性病演算法大型語言模型互動強化

• 個人化健康互動助理以使用者為中心的健康諮詢與建議。從使用者提出健康見解問題開始，透過範例提示設計，進行思考與規畫，並進入往復互動式理解階段。AI模型可結合多模態IoT健康資料，運用實證代碼生成、資料搜尋與分析，提供具體建議。例如針對心律改善問題，系統會比較過去與現在的心律資料、自動撰寫分析程式碼、搜尋改善建議 (如有氧運動)，並給出簡明實際回應。

血壓改善健康探索-決策

• 系統比較前後3個月血壓變化與生活型態，發現血壓從132.3/75.2上升至139.2/85.7，提供使用者建議恢復規律運動、減壓並搭配地中海飲食，以改善血壓控制。

AI+華生 : 動態高血壓預測

• 針對具有肥胖、高膽固醇、尿酸異常、飲酒習慣與家族史等危險因子的個案，透過思考規劃、實證代碼生成、實證結果流程，模擬其未來5年內的血壓進展路徑與罹病風險。依據高血壓進程AI可評估其演變至心血管疾病甚至死亡的風險，有助於及早介入與風險溝通。

AI個人化高血壓個案預測

• 以55歲中風險男性用戶個人化高血壓發展預測為例。該用戶具肥胖、高膽固醇、高尿酸、飲酒習慣及家族病史等風險因子。根據AI預測模型，未來5年內有78% 機率發展為第一期高血壓，並有20% 機率進入第二期高血壓。圖中血壓進展曲線呈現出從正常血壓逐漸轉變為高血壓不同階段的動態變化。

血壓改善健康探索-決策

• 針對飲食中鈉含量偏高、已有基本運動習慣的個案，系統建議採取地中海飲食與低鈉飲食，有助於有效降低血壓。同時建議增加有氧運動強度 (如腳踏車) 與肌力訓練，以恢復健康生活型態，並持續監測血壓與壓力變化，作為調整依據。整體策略以生活型態介入為核心。