腰圍從40吋縮到32吋,還減了15公斤!50歲歐吉桑的「大數據減重計畫」

大數據迎來的行動醫療時代

我們靈魂所在的軀體,你對它的了解有多少?

當牙牙學語的小童,見到你不知該喊阿伯還是阿嬸時,你就進入到該照顧自己、審視身體健康的年齡。而通常在這種年紀的朋友,往往為三高所困擾,不是高所得、高學歷、高成就,而是高血糖、高血壓與高血脂。

我天性叛逆,不愛受拘束,從來沒有起念減重過,在樂活與節制之間,選擇了樂活。愛美食、美酒,吃喝不知節制。年輕時,身高176公分,體重約70多公斤,體格肥瘦還算正常。30歲之後,身體不自覺地像氣球一樣慢慢膨脹起來。40歲後大概就維持在90幾公斤,當時一點也不在意。但是伴隨著美食美酒,開始有痛風的症狀,雖然去看過醫生,吃藥,但這毛病從來沒有根治過,只好放棄治癒的想法,遵照醫師指示少喝酒,少吃高普林像是海鮮、香菇類的食物。

除了痛風之外,身體也越來越容易出問題,於是開始動念想要有更健康的生活。雖然在兩年前,就在東京買了運動手環,剛開始只是趕時髦,好奇自己走了幾步,也不知下載了對應的APP可以如何做健康管理,似乎對健康也沒有什麼幫助,戴了一陣子就覺得麻煩與無趣,不想再戴。

後來,內人在賣場買了一本西脇俊二醫師所寫的《斷糖飲食》,原先是給岳父看的,我好奇翻看此書,其中最震撼我的觀念的是,書中闡述糖分與澱粉是一切慢性病的根源,只要不吃含糖食物,三天之內身體就會有減重的感覺。而且西脇醫師說只要不吃糖,腎可以自然排出尿酸,這表示無論如何大魚大肉,都不會造成痛風,這點深深打動我,在半信半疑之下,決定隔日就開始不吃糖。

三天後果然有感,不單是感覺到身體變輕了,而且精神變得更清明,上廁所時聞到一股前所未有的味道,就如西脇醫師所說的,身體正在燃燒脂肪,進入酮代謝。

減重的念頭開啟之後,也開始展開對自己身體健康管理的探索。一開始做體重記錄時,體重約90公斤,我在第79天減了10公斤,到了第132天,減了15公斤,達到我心目中的標準體重75 公斤。更難得的是,持續一年以來,我都輕輕鬆鬆維持在這個體重範圍內。

身體的變化,衣服最看得出來。我的褲子腰圍從40吋縮小到32吋。以前上衣要穿XL特大號,現在可以穿M(中)號的大小,為此,只好重新買衣服。

當別人問我吃什麼來減肥時,我的回答是「不吃什麼來減肥」,我的答案是「糖」,包括各種在體內會轉化成醣的澱粉, 俗稱主食的食物,如麵包、麵條、米飯。

當然減肥並不是只有「不吃」這麼簡單,為了身體健康、隨時隨地監測身體機能,我又戴起運動手環、買體重體脂計,並運用智慧手機下載健康管理APP程式,所以能在短短的一百多天, 就恢復到年輕時無毛病的身體狀態。

如果你問我,減重過程的得失,我會說,失掉的不只是身上的脂肪,還有荷包裡的錢,不過還好錢都是花在自己身上。我得到的是更輕盈、健康與年輕的身體,體檢時三高符合標準,多年痛風的問題無藥而癒,更能吃喝美食,白天不會昏睡,對於工作能更心平氣和去處理,晚上睡眠品質更好,失眠與憂鬱的傾向也都消失了。

過去當我面臨三高、痛風與失眠憂鬱等身心的毛病時,我並沒有吃藥,反而選擇用減重的健康管理做自我治療,經過一百多天的身體力行,確實成功降低三高困擾,當體檢量測各項身體機能時,血糖、膽固醇都在正常範圍內。

一般人想要控制體重的增減時,傳統上的觀念,會很直覺地認為,吃什麼食物,身體就會變什麼樣子,或是做什麼運動, 就能達到減重的目的。科學家也是這麼想,用盡各種科學辦法、耗盡資源,研究吃什麼或運動多少對體重的影響。為了達到現代科學的嚴謹要求與發表結果,過去常運用統計學的規範,控制變因、選擇樣本數目,經過辛苦時日的取樣、控制、分析,而得出單一項目的結果,也就是怎麼吃,就會影響身體怎麼長。

然而,人體是個複雜系統,我們無法也不願過著像實驗控制般的單純生活,因此許多營養科學研究,或許能幫我們解惑, 卻很難遵循。現今也有越來越多的科學家,採取更複雜的方法來研究,例如大家所熟知的地中海式飲食對心血管疾病有預防的功效⋯⋯等等。

啟動減肥模式,
工業4.0 時代的大數據減肥

三年前(2015)我到東京上野,趕時髦與貪圖免稅買了一支運動手環,當時只是為了計算在日本東京與輕井澤旅行時,到底走了多少步伐。因為在日本旅行不是搭乘電車就是走路,常常逛到腳都變成鐵腿了,所以非常好奇自己透過旅行,到底可以走多少步伐?

沒想到買到一支可以量測心跳速率的運動手環,當時傻傻的,也不知要如何使用,更不用說懶得下載手機上的運用軟體APP,而且又不習慣長時間帶著手環。所以這支運動手環,老實說,還真的不太有用,用了一陣子,就擺著不用了。

直到自己開始減重的初期,希望更準確地記錄運動量,才又戴起運動手環,並且認真地下載手機APP。這下有趣了,這個手環看似並沒什麼了不起,只不過可以量測到走路的步伐,而這個步伐嚴格地說也不是那麼準,另外手環內部有兩個閃閃的小綠燈,是用來量測心跳的。厲害的是,當我把年齡、性別、身高、體重輸入手機上的APP 軟體資料庫後,就可以即時地計算出燃燒的卡路里,而且最棒的是,這些數據都會記錄下來,不但能透過簡單易懂的圖形一目瞭然現有狀態,並且能清楚掌握體態隨著時間變化的情況。

這就是大數據(big data)的樣貌。

有人會認為大數據就是要有很大量的數據,但我更認為,大數據是一種隨時感測與記錄的過程,數據可安全儲存在雲端的資料庫,並與其他的個體比較分析,甚至連繫。

舉例來說,量測心跳的感測器,幾乎是每秒閃動一次,然後平均每15秒記錄一筆資料,這樣一天至少就有4X60X24=5,760筆數據,一年就有二百多萬筆數據。當然有人認為這只是小兒科的數量,但是這些數據都存在雲端,當雲端儲存有幾十萬人的資料量時,就真的形成海量的數據庫,無法用人工一一判讀,需要靠機器學習的方法來分析與提供服務。

因此,這個手環的APP程式常會冒出訊息來,你今天睡眠情況如何,建議你要怎麼做,最後不忘問你,你喜歡還是不喜歡這樣的建議?如果你回答的話,無論答案是肯定或是否定,其實就是在進行對機器學習的訓練。而學習,也是大數據庫的特色之一,就是機器判讀你的資料,然後給予的回饋建議,剛開始可能是隨機,或是根據程式設計師給予的一些建議組合邏輯。但是經過幾十萬人多次的回答互動,這個機器(其實可能就是仿造生物的神經網路邏輯)就會越來越厲害,給予的建議將越來越準確。

我們當然不是要來設計大數據庫,或是機器學習的邏輯,而是我們要比它更聰明。我們需要整合這些數據,成為有用的資訊,並且依照個人的需求,來達到綜合減重的目的。

所以當機器透過感知器學習我們的生理與行為,我們也在從這些數據中學習,學習如何讀取數據並且有效地減重。

對於減重這件事,我發現一件非常重要的事,就是APP程式雖然有重量紀錄,但是運動手環卻無法感測我們的體重,可是要減重,怎麼可以沒有體重數據來參考呢?

當我把每日從體脂計量測到的體重數據輸入APP後,再結合手環與體重計兩個感測器,我發現這一切都變得有意義了。

我從數據中看到自己身體的變化,也連結到現實世􀖄中自己行為習慣包括:膳食、運動習慣與睡眠的改變。這是大數據中非常重要的一環─各元素與彼此之間互動的過程。

傳統的科學研究設計,常常會受限於統計學的規範,以「化繁為簡」來控制變因,並相信樣本數如果夠大的話,就能追求到真實的情況。而大數據的思維剛好相反,往往是先由簡變繁(累積數據量),再從繁(大量數據)之中學習規律的模式(Pattern)。剛開始數據可能很簡單,隨著時間遞變,數據越長越大。所以在讀取數據的初期,常常會經過一小段時間的探索期,才能找到確實的關鍵。

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