每個人的身體都不一樣，同一項檢測數字，放在不同人身上，代表的意義也可能不同。何啟功認為，AI要判讀健康風險，第一步不是急著算出答案，而是先替每個人留下自己的「健康底稿」。
這正是再生緣「細胞儲存」接上AI的關鍵。一般健康檢查留下的是當下的數字，細胞備份保留的則是實際生物樣本。在何啟功提出的構想中，未來隨著檢測技術進步，保存下來的細胞可望重新接受分析，再從基因、細胞與免疫狀態等不同面向，回頭建立一個人健康時的參考基準。
何啟功把可觀察的生物特徵分成不同層次，有的是基因變化，有的是細胞狀態，也有的是免疫情況。他說：「這個就是資料。資料經過AI分析解讀之後，也許就可以去預測，甚至評估出來，你可能會發生哪些疾病？或者可以做哪些處理？」
健檢看到的是今天的身體成績單，細胞備份留下的卻是身體健康時的「原始檔案」。多年後身體出現變化，AI便能把現在與過去攤開比對，從基因、細胞與免疫狀態中，尋找不易從單次檢查發現的細微差異，在症狀還沒大聲敲門前，試著找出可能的風險訊號。
何啟功希望運用AI、以及細胞儲存建立一套健康管理模式，未來爭取提早3至5年發現部分老化或免疫相關風險，讓後續檢查與健康管理多一點準備時間。不過，他在演講中使用的是「也許」與「可能」，顯然這仍是發展目標，預測準確度及臨床價值仍須透過研究驗證。
他也提到英國UK Biobank，以及台灣精準醫療計畫（TPMI）、Taiwan Biobank。這些計畫與資料庫持續累積基因、健康及相關生物資訊；再生緣想補上的，則是屬於個人的細胞資源與長期變化，讓大數據不只有「別人」，也能找到「原來的自己」。
何啟功演講中也分享一名心臟外科醫師朋友的故事。這名醫師每天都得面對救回一條命，或沒能留住一條命的壓力。何啟功曾問他，為什麼不離開搶救現場、改做預防？他轉述，這名朋友說搶救現場不能沒有他，因為每天仍有心肌梗塞病人等著救治。
急重症現場需要醫師守住防線，這也讓何啟功陷入思考，再生緣能做些什麼？答案是嘗試把健康管理的第一道防線往前移。AI不能替醫師宣判疾病，但透過保存下來的細胞與長期資料，可不厭其煩協助反覆比對與分析，希望比症狀更早一步，看見身體發出的風險訊號。
