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脉波特徵工程结合AI建模 一分钟完成25项评估效能
 

【作者: 陳復霞】2026年02月23日 星期一

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随着高龄化与慢性病盛行率持续攀升,预防医学与早期风险预警成为医疗科技布局重点。国立台湾科技大学医学工程研究所教授许昕率领团队开发的「辅助评估血管健康与慢性疾病风险之脉波AI穿戴装置」,继2023年以新冠疫苗??作用侦测警示主题获得国家新创奖,今年再度荣获国家新创奖第22届学研新创奖肯定。技术核心在於透过脉波传导特徵撷取与AI多指标建模,将原本12项分析指标扩充至25项,涵盖心血管、肾功能、代谢疾病、肌少症、贫血、失智症与癌症风险评估,打造整合式AI脉波智慧健检平台。


图一 : 图一为台科大医学工程研究所教授许昕(右一)与研究团队合影。图二为线上风险评估管理系统结合穿戴装置即时产出图形化报表,以指数评估不同状态,协助快速掌握风险重点,精准对应後续治疗。
图一 : 图一为台科大医学工程研究所教授许昕(右一)与研究团队合影。图二为线上风险评估管理系统结合穿戴装置即时产出图形化报表,以指数评估不同状态,协助快速掌握风险重点,精准对应後续治疗。

该系统以手环或指环型穿戴装置为载体,透过高解析度生理讯号撷取模组搜集脉波讯号,再经由波形品质筛选与特徵工程处理,萃取包括脉波传递时间(PTT)、反射波指数、波形斜率与振幅变异等关键叁数,进一步输入多模型AI演算法进行风险分类。整体流程可於一分钟内完成检测,并即时产出「25合一」图形化报表。许昕指出,团队以「点、线、面」建构健康评估逻辑:从单一疾病风险(点)延伸至系统性病理连动(线),最终推论整体生理状态(面),让穿戴装置不仅止於生理量测,而是具临床辅助价值的智慧判读系统。


随着长照需求上升,团队导入轻度认知功能障碍(MCI)风险模型,透过血管弹性与微循环变化指标,建立失智症与阿兹海默症潜在风险的早期警示架构。同时,系统整合运动、饮食与血管营养等生活型态叁数,发展心肾代谢与心智健康的交叉分析模型,强化日常生活中的健康管理能力。
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