透過人工智慧中的機器學習技術，由大數據的資料庫訓練出不同慢性疾病和代謝症候群的預測模型與視覺化分析模組，提供預防醫學與健康評估一個穩健的醫療協助工具。 軟硬體設備 (1) 本系統的伺服器透過壓力測試的報告，可同時容納多名使用者提供數據分析和運算。 (2) 本系統的功能透過多份問卷調查(SUS)作為使用評估依據和系統改進參考。 (3) 本系統的雲端伺服器不會存取任何使用者的健康數據，僅儲存於醫院端和客戶手機端，計算分析後將評估結果回傳到使用者手機端提供健康評估和預防醫學的服務。 功能 (1) 決策型的分類器，協助醫護人員針對使用者的狀況推薦合適的衛教方針。 (2) 多分類器的預測模型提供客觀和高準確率的預測結果，提高預防醫學和醫護人員警示系統協助及早介入個案管理。 (3) 統計的多變量分析將使用者的生理狀態與去識別化大數據的電子病歷數據進行比對，視覺化分析去呈現使用者的健康狀況的是否有異常。 效能與穩定性 (1) 本系統使用的機器學習分析和EMRs資料庫，皆經過同儕學者審查刊登於國際SCI期刊上。 (2) 系統執行的速度快，無須長時間等待，並且透過不同外部資料驗證，而預測準確率和分類器整體表現皆達八~九成以上。 價值 (1) 本系統建議搭配專業的醫生或醫護人員介紹和使用，透過醫療 資訊的優勢，強化健康照護的觀念，落實預防醫學的價值。 (2) 本APP提供使用者長時間記錄多筆健康數據報告的功能，可自行追蹤和關切身體健康的狀況是否有改善和維持良好，提高使用者的自我健康意識。 如有任何使用上的問題請聯繫台北醫學大學附設醫院預防醫學暨社區醫學部
