隨著高齡化與慢性病盛行率持續攀升，預防醫學與早期風險預警成為醫療科技布局重點。國立臺灣科技大學醫學工程研究所教授許昕率領團隊開發的「輔助評估血管健康與慢性疾病風險之脈波AI穿戴裝置」，繼2023年以新冠疫苗副作用偵測警示主題獲得國家新創獎，今年再度榮獲國家新創獎第22屆學研新創獎肯定。技術核心在於透過脈波傳導特徵擷取與AI多指標建模，將原本12項分析指標擴充至25項，涵蓋心血管、腎功能、代謝疾病、肌少症、貧血、失智症與癌症風險評估，打造整合式AI脈波智慧健檢平台。

圖一為臺科大醫學工程研究所教授許昕（右一）與研究團隊合影。圖二為線上風險評估管理系統結合穿戴裝置即時產出圖形化報表，以指數評估不同狀態，協助快速掌握風險重點，精準對應後續治療。

該系統以手環或指環型穿戴裝置為載體，透過高解析度生理訊號擷取模組蒐集脈波訊號，再經由波形品質篩選與特徵工程處理，萃取包括脈波傳遞時間（PTT）、反射波指數、波形斜率與振幅變異等關鍵參數，進一步輸入多模型AI演算法進行風險分類。整體流程可於一分鐘內完成檢測，並即時產出「25合一」圖形化報表。許昕指出，團隊以「點、線、面」建構健康評估邏輯：從單一疾病風險（點）延伸至系統性病理連動（線），最終推論整體生理狀態（面），讓穿戴裝置不僅止於生理量測，而是具臨床輔助價值的智慧判讀系統。

隨著長照需求上升，團隊導入輕度認知功能障礙（MCI）風險模型，透過血管彈性與微循環變化指標，建立失智症與阿茲海默症潛在風險的早期警示架構。同時，系統整合運動、飲食與血管營養等生活型態參數，發展心腎代謝與心智健康的交叉分析模型，強化日常生活中的健康管理能力。

在癌症應用上，團隊觀察到腫瘤初期血管新生與後期內皮細胞變異可能反映於脈波波形特徵，目前正與臺北市立聯合醫院仁愛院區合作蒐集臨床資料，驗證乳癌初期風險與預後評估的可行性。

在硬體方面已升級至BEARLab 2.0版本，兼顧外觀、配戴穩定度與訊號可靠度，並朝量產規格優化。軟體方面則整合雲端化與模組化，透過單一流程完成資料上傳、品質篩選與AI推論，提升臨床與社區健檢效率。目前系統在慢性病、失智症與腎病等風險預測準確率達到71%至92%，已取得美國、臺灣與中國的發明專利，並與三軍總醫院、雙和醫院等醫療機構合作臨床驗證。

團隊每年收案超過千例，並完成單日上午40人以上社區健檢壓力測試，顯示系統具實務成熟度。由於裝置成本與運作門檻相對低廉，可望導入社區健檢、偏鄉醫療與長照場域，縮短城鄉醫療落差，為臺灣預防醫學建立高效率、低成本的智慧篩檢模式。