一、前言

全球肥胖人口持續增加。2024年全球約有25億成人過重或肥胖，其中約8.9億人屬於肥胖，全球每年因身體質量指數(Body Mass Index, BMI)過高相關健康問題而死亡的人數超過500萬人。傳統肥胖管理多以BMI作為評估與治療依據。然而，肥胖患者在食慾、血糖及脂肪代謝等生理機制上存在差異，僅依BMI難以充分反映個別患者的代謝狀況，且不同患者對GLP-1類減重藥物的反應亦有所不同。隨著多體學(Multi-omics)、連續血糖監測(Continuous Glucose Monitoring, CGM)、穿戴式裝置及微生物體(Microbiome)分析等技術發展，人工智慧(AI)亦逐漸應用於多元健康與代謝資料的整合與分析，以支援精準且個人化的肥胖管理。 

二、AI於肥胖管理的主要應用

AI可整合不同類型的健康與代謝資料，分析患者的個別差異，並應用於評估、治療選擇及治療調整。目前主要應用如下：

(一) 辨識個人代謝特徵
AI可透過整合連續血糖監測(CGM)、身體組成及飲食等資料，分析不同肥胖患者的代謝特徵與差異。此外，亦可整合DNA、RNA、蛋白質及電子健康紀錄(Electronic Health Record, EHR)等資料，利用AI從大量資料中擷取與肥胖相關的重要特徵。

(二) 分析腸道微生物與代謝狀況
AI可分析腸道微生物及其代謝資料，辨識腸道菌失衡及相關代謝物的變化。例如，可分析腸道微生物與短鏈脂肪酸(Short-chain Fatty Acids, SCFAs)的代謝路徑，找出特定代謝物不足的情形，作為選擇益生菌及益生質(Prebiotics)的參考。

(三) 建立個人化能量代謝模型
利用數位孿生(Digital Twin)建立個人的能量代謝模型，模擬基礎代謝、飲食產熱及日常活動的能量消耗，藉此估算個人的整體能量消耗，並掌握不同飲食與活動狀況下的能量代謝變化。

(四) 預測藥物治療反應
AI可結合患者的基因、代謝及腸道相關資料，分析個人特徵與藥物治療反應之間的關係，預測患者對GLP-1類藥物可能產生的治療反應，作為藥物選擇的參考，減少反覆嘗試不同藥物的情形。此外，AI亦可應用於藥物開發與臨床評估，在早期臨床試驗中協助探索適合的藥物劑量。

(五) 動態調整治療方式
AI可持續分析患者的血糖、心率變異及睡眠等健康資料，掌握患者的健康變化與治療反應，並據以動態調整飲食中的營養素比例及藥物劑量，使飲食與藥物治療可配合患者後續的生理變化進行調整。

三、新興發展方向

隨著AI在肥胖管理的應用持續發展，未來可進一步結合不同作用機制的藥物、神經調節裝置及數位療法，發展整合多種治療方式的肥胖管理模式。

(一) 利用AI協助選擇藥物組合
GLP-1類藥物的單一藥物治療效果存在個體差異，僅透過調整單一藥物劑量，可能無法滿足不同患者的治療需求。未來可利用AI分析患者在食慾、進食行為及肌肉狀況等方面的差異，辨識不同的肥胖特徵，再依患者特徵搭配作用機制相符的藥物組合，以提供更符合個別患者需求的組合治療。

(二) 結合神經調節與數位療法提供個人化管理
未來肥胖管理可進一步結合植入式或穿戴式神經調節裝置與數位療法，利用AI分析連續血糖、心率變異及環境中的食物誘因等資訊，預測患者可能產生的進食慾望，並依分析結果適時提供神經刺激、藥物治療或健康指導。相較於單靠藥物治療，此種方式可整合不同的治療與支持方式，提供更完整且個人化的肥胖管理。

四、創新案例

(一) AI分析基因資料辨識肥胖類型並協助治療選擇Phenomix Sciences
代表性廠商：美國 Phenomix Sciences
美國Phenomix Sciences開發MyPhenome基因檢測，結合基因資料與機器學習分析，辨識與食慾、飽足感及能量消耗等相關的肥胖特徵，進一步判斷個人的肥胖類型。使用者透過口腔頰黏膜檢體進行基因檢測，即可取得個人化檢測結果，協助醫療人員依據不同肥胖特徵，選擇較適合的飲食與生活型態、減重藥物或治療程序。目前Phenomix Sciences亦持續擴大MyPhenome的應用，進一步評估不同肥胖特徵與GLP-1類藥物及減重手術治療反應之間的關係。

(二) 即時分析代謝反應之體重管理平台Signos
代表性廠商：美國 Signos
美國Signos開發即時分析代謝反應之體重管理平台，結合人工智慧應用程式與連續血糖監測器，持續蒐集使用者的血糖資料，並整合飲食、活動、睡眠及其他生活習慣等資訊，利用AI建立個人化代謝特徵，據此提供飲食與生活型態調整建議。此外，Signos亦進一步將GLP-1類藥物管理與連續血糖監測(CGM)及AI應用程式結合，可記錄藥物使用情形，並可與智慧手錶及智慧體重計等裝置同步，追蹤血糖、飲食、活動、體重及身體組成等資訊，協助使用者在治療期間進行體重及代謝健康管理。

(三) 結合胃內氣球(Allurion Smart Capsule)與AI數位照護平台之體重管理方案
代表性廠商：美國 Allurion
美國Allurion開發結合胃內氣球(Allurion Smart Capsule)、AI健康教練(Coach Iris)與數位照護平台(Virtual Care Suite)的體重管理方案。其胃內氣球採可吞服設計，置入過程不需手術、麻醉或內視鏡，充填後可占據部分胃部空間，增加飽足感並減少食物攝取，約16週後會自行排空並自然排出體外。此外，AI健康教練Coach Iris可提供個人化飲食計畫、食譜、運動及壓力管理等資訊與行為改變支持，並可針對使用GLP-1類減重藥物的患者提供相關健康指引。數位照護平台可整合Allurion應用程式及智慧體重計所蒐集的體重、身體組成及活動等健康資料，並利用AI預測患者的減重進展，協助照護團隊掌握患者狀況及調整體重管理方式。

(四) 以AI預測減重結果並提供個人化體重管理Welldoc 
代表性廠商：美國 Welldoc
美國Welldoc開發AI數位健康平台，可整合飲食、用藥、睡眠、情緒及體重等健康資料，並連結智慧手錶、智慧體重計等多種裝置與資料來源。平台利用AI分析個人的營養攝取內容及時間等資料，預測減重結果，並提供個人化的營養、生活型態及體重管理指引。此外，平台亦可針對使用GLP-1類藥物的患者，提供用藥提醒、副作用追蹤、健康資訊及個人化指引，並整合糖尿病及高血壓等健康狀況，提供跨疾病的心臟代謝健康管理。

(五) 利用AI平台Hu-mAtrIx™開發新型肥胖藥物並探索組合治療
代表性廠商：中國Harbour BioMed
GLP-1類藥物雖可有效降低體重，但減重過程可能伴隨肌肉量減少，因此新一代肥胖藥物除了提升減重效果，也開始重視減少脂肪與維持肌肉量。Harbour BioMed開發AI平台Hu-mAtrIx™，應用AI進行抗體藥物的設計、篩選與最佳化，並用於開發可改善脂肪與肌肉組成的肥胖候選藥物。臨床前研究顯示，該候選藥物與GLP-1類藥物合併使用，可進一步增加脂肪減少幅度，同時降低肌肉流失。