BDA早洩因子機能檢測系統介紹

系統開發目的

過去在針對男性早洩的處置方法上，過程往往欠缺「有效的」陰莖數據輔助，導致在選擇解決方式時，容易不慎用了錯的方式，甚至造成陰莖機能的受損。

為了解決早洩處置錯誤對陰莖安全的危害，我們透過將生物表現數據「量化」的方式，建立有效的數據模型，來設計整套系統，目前已達成早洩因子的檢測，並且在延伸功能上，更能提供有效力的風險分析，協助安全有效的解決早洩的目的。

系統設計方式

我們利用自家60萬筆的陰莖數據資料，利用機器學習的方式，打造出高精準度的預測模型。早洩檢測流程結構化設立後，進行演算法撰寫，針對早洩的特徵資料進行分析後，進行挑選適合的數據，而這些都仰賴精通機器學習的工程師的設計能力與考量。

技術難度

早洩的特徵工程是目前在預測分析技術上最難的一個部分，為了打造高準確度的模型，必須要刪除或是預測與目標較無關係或是不必要資料，為了有效的精準分析出成因，並且把這些成因上的共通點，設計成可判讀的「特徵資料」，這就是所謂的「特徵工程處理 Feature engineeringt 」。

如陰莖的敏感度素質，陰莖的承受力分析，陰莖的硬度數據分級，這些就是在透過特徵工程下的產物，已協處我們針對個案的狀況，可以以雲端輸入資料，在10多秒的運算中，快速跟大量體60萬筆的特徵資料，做出比對。

而從陰莖數據的蒐集與特徵數化，機器的學習，計算機的資源，都是我們在設計的心力路程中遭遇極大的門檻，歷時10多年我們才能夠在今日成熟上線。

關於早洩因子判讀的準確度

早洩的因子構成因素多元，可以從心理、行為、生理、陰莖、賀爾蒙、慣性等等因子進行複雜組合。

所以我們在進入雲端分析時，就必須要針對資料進行結構化的處理，為了確保判讀準確度，初期的「資料分析法」，變成機器看得懂的數據就是準確度的關鍵。

以下是三種分析方式：

描述性分析[descriptive analytics]

資料診斷分析[dignostic analyitcs]

早洩的原因錯綜複雜甚至往往高度重疊，要從多個因素找到根本的原因，就必須要使用診斷性分析，這個診斷是透過將不同的資料組合進行關聯性分析，透過上面的描敘性分析，配合診斷性分析，把原本難以掌握且特徵高度重疊的早洩特徵數據及將隱藏的早洩因子透過統計學的方轉切割離析出來，呈現出讓人能輕鬆了解的的形式。

預測分析[prdictive analytics]

除了檢測早洩原因，更能預測未來陰莖的變化與早洩的型態改變，就是我們能提供想解決早洩問題的正確管道，或是用預測來避免早洩發生的關鍵技術。我們根據早洩者及初始的發生陰莖數據，到解決早洩過程的整體數據，進行了明確的結構化處理，只要透過:描述性分析加上資料診斷分析的結果，進行資料庫的比對，那麼預測陰莖未來走向與控管受損的風險就更精確有效。

我們的期望

許多喜歡把直接早洩看待成疾病，而不去考量早洩的成因與多元性，導致用錯方式的機率極高，而在我們真實針對我們累積大量的陰莖數據樣本，探勘分析後發現竟高達7成以上的早洩都跟疾病毫無相關。

而那三成因疾病而產生早洩的人在接受治療上，往往也並沒有用正確的治療方式，使早洩的解決成功機率不止極低，還傾向更加惡化。

我們希望透過我們的早洩因子機能分析系統，可以將這個男性的議題以數據呈現的方式『公開化、透明化、有效化』讓男性建立在安全且健康的環境下解決自己的困擾，也同時在隱私上獲得充足的保護，不在行為錯誤導致陰莖受損的狀況一直發生下去。

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