一場心臟手術，讓他打造出口袋裡的「AI營養師」！ @ 食力foodNEXT‧食事求實的知識頻道

你應該要知道的食事

由「利原股份有限公司」開發、全台首支互動式健康管理app「Health Buy」於2020年6月上市。該app結合了營養師團隊與AI演算法，可依照不同用戶的身體數值狀況提供個人化建議，讓每個人都有「智慧AI營養師」隨行，從最根本的「食品購買」開始把關。

採訪·撰文＝黃敬翔

下班後，你走進量販店，隨手拿起一包洋芋片，用手機app掃描包裝上的條碼後，屏幕上亮出紅色、顯眼的「Don’t」建議你不要購買，還會邊告訴你「肥胖應避免高飽和脂肪食物」，邊分析這包洋芋片會佔今日攝取飽和脂肪建議量的22%、熱量的7%...。

你以為這是一般的健康建議app？錯了！同一包洋芋片，可能每個人掃描出來的結果都不一樣。

2020年6月上市、由「利原股份有限公司」開發的「HealthBuy」，結合了營養師團隊與AI演算法，可依照不同人的身體數值狀況，以「紅綠燈」圖示方式，快速提醒用戶各類營養素每日建議攝取量及是否適合食用，從基礎的「購買食物」開始把關每日的營養。而這個全台首支互動式健康管理app，開發的背後，就來自於執行長林宜龍遇到的一場健康危機。

一場心臟手術萌生開發決心

「HealthBuy」背後團隊來頭不小，執行長林宜龍過去曾任全球最大企業軟體公司「美國甲骨文」的工程部協理。從小他便同弟弟、HealthBuy營運長林晉億與家人們遷居美國。成家立業後，40歲身體開始出現狀況、變得對海鮮過敏，2015年全家搬回台灣不到半年，更出現嚴重的心血管疾病、須裝設心臟支架。從此，林宜龍除了對海鮮過敏，因健康緣故也要避開紅肉、高脂肪、高鈉食品，連柚子都不敢吃。

在此背景下，2019年7月，林宜龍決定運用自己過去16年從企業端至消費者終端的軟體工程師經驗，以AI與大數據開發能幫助使用者評估食用風險的「HealthBuy」。不過，雖然做一個app對工程背景的他來說不難，但是林宜龍坦言「無論是科技、介面設計都沒有問題，最大的挑戰是數據庫的建立！」

為了打造食品資料庫、頻頻被賣場驅趕

相較於市面上的健康app著重於「被動式的卡路里計算」，林宜龍想打造的是「互動式的體驗」：使用者拿起手機掃描、app提供專業建議。使用者更能設定不同飲食計畫如地中海飲食法、不同的過敏症狀，與關切的慢性病如糖尿病、特殊需求如想避免人工色素等做量身定制。而這些，都有賴於龐大、完整的食品營養成分數據庫的建立。

「當時我們的期許是，希望食藥署或相關平台能供應這些資料，結果發現資料不齊全、零零散散。」林宜龍坦言當時有點灰心，最終決定自己土法鍊鋼、炮製了一個內部的app讓工讀生可以去賣場用手機拍攝後，以影像辨識技術轉為文字，並輸入資料庫。「這非常花時間，有時候也會出錯，但這2點都比不上第3點：在賣場做這件事會被趕，說『我這裡是你的資料庫嗎？憑什麼給你這個資料。』」

碰了幾次釘子後，林宜龍決定換一種方式，直接與零售通路總部洽談。最終，家樂福同意與合作，因此逐步建立起龐大的食品營養資料庫。林宜龍笑說，非常慶幸能跟家樂福合作，因為後來家樂福還併購了「頂好」與「Jasons Market Place」，希望未來也能與頂好或Jasons合作，取得更多數據。營運長林晉億則表示，HealthBuy的終極目標是要打造出全台灣最完善的食品資料庫。

與營養師團隊合作確認AI建議真的「專業」

數據庫逐漸建立的同時，「HealthBuy」也找上由梁家瑋領隊的營養師團隊，以其專業協助app的開發。為了達到「智慧AI營養師隨行」的目標，「HealthBuy」按照衛福部提供國人攝取建議、搭配用戶輸入的個人健康資料，如身高、體重、年齡、運動量等資訊與需求，視不同情況給予建議。

然而這些不同的資料組合起來，都會產生不同的變數。170公分、60公斤的糖尿病患者與185公分、79公斤的三高患者，存在非常大的飲食差異。合作營養師陳小薇表示，從開發初期雙方就密切聯繫、持續做調整，來驗證不同情境下、AI運算出的結果是否真的符合營養師的專業。她也說，「在門診時，我們常常會使用的工具是『食物代換表』，但是對一般的民眾來說，這真的是無字天書。要怎麼把它貼切的做轉換，怎麼樣讓人簡單使用，真的很難。」

不過，最終「HealthBuy」的確呈現出專業的一面，若食品掃描後呈現不建議食用的紅燈，也會提供建議食用的綠燈食品供選擇。

輸入個人健康資料、飲食需求後再掃描包裝食品條碼，「HealthBuy」便會按照個人情況給予建議，不建議食用會顯示紅燈（如左圖）、可安心食用則顯示綠燈（如右圖）。