最近有篇文章在社群媒體火紅轉傳，講述吉田穗波女士，身兼四個孩子的媽與婦產科醫生雙重角色，即便如此忙碌，卻還又成功申請進入哈佛公共衛生研究所就讀並完成學歷；她將經驗出版成書，主張「就是因為沒時間，才什麼都辦得到」。隨著里約奧運開幕，吉田的故事讓我想到一位超級同事…
這實在是多麼不容易啊！何況身為奧運代表選手的她，每周至少要練跑 150 公里！也因為IBM同事的志願協助，他們為魏蔓開發運用 IBM Watson 認知技術的 APP ─ Optimal Me，透過個人的生理、作息時間、身心狀況，與外部的環境氣候、空氣品質，進行資料分析，給予魏蔓飲食調節、營養均衡、睡眠品質、運動訓練等建議，例如比賽前後的碳水化合物的攝取量、天氣好壞對她的體能影響，讓科技輔助她的生活與訓練。
其實不是只有奧運選手才有機會運用科技來鍛鍊身體，IBM與火紅竄升的運動品牌 Under Armour 已有合作，同樣透過IBM Watson認知運算技術，將醫療與健身結合，推出Record by Under Armour應用程式及認知教練系統（Cognitive Coaching System），以健身健康為目的，偵測生理與行為（體重、身高、心率、日行步數、睡眠品質）等等，長期追蹤與紀錄使用者的變化與表現，融合「七分飲食、三分運動」的瘦身概念，透過華生的視覺辨識與偵測技術（Watson Visual Recognition & Watson Discovery），辨識食物屬性，使用者就不用辛苦的動手做筆記了，而且還會考量到使用者所在地的氣候條件。
電腦認知運算技術的應用，不僅能是你量身訂做的健康顧問，我們也能從「運動商業」的角度思考。例如奧運期間各國徵召職業選手參賽，美國男籃隊陣中都是NBA 球星，若有個閃失，都有可能影響職業球季的表現。認知運算技術與數據分析，就能幫忙球隊計算選手對於團隊的貢獻、天賦與表現最適合打哪個位置，預測並減低潛在的受傷風險。美國生技公司 ORRECO 與 IBM Watson部門合作，實際應用在俄勒岡田徑俱樂部精英運動員（Oregon Track Club），除了生理偵測、環境偵測，還偵測運動員血液中鐵質的充足程度，來預測身體損傷程度、評估訓練份量，以確保運動員能健康出賽，幫助了如美國職業男籃、美國大聯盟、F 1一級方程式賽車、英國超級足球聯賽的職業運動員。
科技越融入生活，就會產生越多「非結構性資料」，而「認知運算技術」正解決了當今一般電腦無法辨識非結構性資料的問題。過去一句廣告名言說，科技始終來自於人性；如果運動是一項生活品質的趨勢指標，我們不難從其中發現，科技應用已經符合了人的天性。
