VLD Data Lakehouse 的資料整理流程是一個安全的資料庫運作機制，其中包含來自超過百萬未識別身分的個人的數千萬個資料點。如上圖所示，資料清理過程產生的資料進入層層機制漏斗。然而，透過使用數百萬個數據資料點，我們知道基於每個人口統計中數百、數千甚至數萬個相似個體將獲得清晰、準確的參考規範。

VALD Forms 如何運作？

如果你是 ForceDecks 測力板用戶，VALD Forms 2024年已經啟用並在 VALD Hub 中。基本上每個 ForceDecks 測力板測試、指標、年齡組別以及男性和女性分組都啟用了VALD Forms。

當進行測試並查看個人資料中的結果時，你現在會注意到個人資料儀表板中整合了新的Forms資料元素，這些元素可用來參考與個人年齡和性別相符的資料。這個功能可確保你始終可以有參考基準點，並且Forms準確地顯示在所需判斷參考的地方 。

舉例參考，一名 30 歲男性受測者的CMJ跳躍測試表現直接與VALD Forms的指標進行比較，該標準範圍基於數千名其他 30 歲男性的數據。此參考點可協助使用者立即了解個人目前表現的背景。

VLD Hub 中單腳運動跳躍 (SLJ) 測試的跳躍高度指標的結果圖塊範例，顯示了新的VALD Forms。圖中藍色代表左腳相較於大數據庫裡同年齡身體條件受測者的60%，右腳則是40%。

VALD Forms可用於比較個人隨時間變化的結果，並且可用於 ForceDecks 測力板測試和指標，包括雙邊指標。

解釋百分位數範圍等等。

每個結果上涵蓋一個陰影百分位數範圍（IQR : 第 25 個百分比到第 75 個百分比），讓使用者以易於理解的視覺和統計方式，來表示個人的表現與同齡人的比較。

現在VALD FORMS甚至包含在 VALD Hub 的可列印報告中。

透過物理治療師分享這功能在對照健康和復健情況下特別有用，因為這些時機使用Forcedesks測力板的目標通常是希望受測者恢復或維持身運動機能的正常功能水準。如個人的檢測總項目都可以作為參考對照。

舉例來說，你可以快速測試個人的表現並在現場做出適合的決定。例如受測者的分數低於第 25 個百分比，可能會針對性的運動訓練或是復健方針重新調整。相反，如果受測者的分數高於第 75 個百分比，則可能代表康復進展高於預期，這時候物理治療或運動計劃可以將重點轉移到其他缺陷領域。

本例Forms來識別可能需要關注的個人。上圖中，我們有 13 位運動員的 CMJ 峰值力量結果，橘色區域為IQR範圍。

與所有 VALD 資料一樣，VALD Forms暫時不會直接為客戶做出預測或決策，也不會取代他們的臨床經驗或提供有關診斷、預判或治療決策的指導。但因為這些數據累積已超過百萬人次甚至是千萬筆資料，為的是有意義價值的大數據提供更多的參考價值、成為更便利強大的工具，來幫助用戶更好地服務他們的患者、運動員和工作人員。甚至未來我們希望透過AI導入協助每一位專家能夠更迅速解決從數據中發現的問題。

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