智慧生物感知科技 開啟照護新頁
一早醒來還在床上賴著，就先抬起手腕看看時間，順便觀察前一晚睡得怎樣；
埋首工作，都沒活動筋骨可不行，智慧手錶感應你今天總共「起身幾次」；
下班的時候走到車站，邊等車邊看記錄的總步數有沒有達標；
睡前關心一下今天的心跳和心率變異度，掌握自己的身體狀況。
智慧手錶問世後，幾乎成為最方便的小型隨身生物特徵感知裝置。使用者一整天都離不開它，只要戴著，它就會不停記錄你的生物特徵，轉換為數據，分析你的健康狀況。相較於專業醫護機構採用的腦波儀、心率儀，這類的感知裝置相對較少「干擾」，不必在身上貼貼片、接電線，行動不受限，也不會有「被監測的緊張心情」，能夠戴著正常生活，記錄到的生理數據也更全面、可信。
接觸式的監測法經常受限於儀器位置，讓受測者太「有感」也可能造成數據不夠客觀。
智慧 AI 生物感測成醫護有力特助
蒐集到的生理數據透過app可以自行監控管理，也可成為醫療診斷的輔助，大大有利於將在 2026 年邁入「超高齡社會」，且醫護人口比嚴重過低的台灣。根據 2018 年衛福部數據，全台每一千人只能配到 2 位醫師、 6 位護理師；醫院中，平均每位護理師更必須照顧 7 到 10 位病人，現今人力已明顯吃緊，更別說不遠的將來。
新興的 AI 智慧照護模式就成為醫護人員的超級特助，結合物聯網與生物特徵感知技術，蒐集、分析個人健康資訊，一方面長期監控，輔助醫療決策、降低照護成本、分攤人力壓力；另一方面也可透過居家型設備，滿足日常照護需求。
蒐集到的生理數據透過app可以自行監控管理，也可成為醫療診斷的輔助，大大有利於將在 2026 年邁入「超高齡社會」，且醫護人口比嚴重過低的台灣。根據 2018 年衛福部數據，全台每一千人只能配到 2 位醫師、 6 位護理師；醫院中，平均每位護理師更必須照顧 7 到 10 位病人，現今人力已明顯吃緊，更別說不遠的將來。
新興的 AI 智慧照護模式就成為醫護人員的超級特助，結合物聯網與生物特徵感知技術，蒐集、分析個人健康資訊，一方面長期監控，輔助醫療決策、降低照護成本、分攤人力壓力；另一方面也可透過居家型設備，滿足日常照護需求。
台灣醫護病比相當低，未來採用 AI 智慧協助照護，可有效降低醫護人員壓力。
例如 mmWave 毫米波雷達技術，就為睡眠障礙患者帶來曙光。透過非接觸式、不干擾患者的細微生物感知方法，偵測患者睡眠過程中的呼吸、心跳及翻身次數，經 AI 人工智慧分析睡眠品質，提供改善建議。這項技術除準確度高，還可在微弱光線或黑暗的環境下以非影像方式偵測生物特徵，既不會影響睡眠，也兼顧隱私保護。數據整合後傳送給物聯網中的其他裝置，例如控溫或照明設備，更可為患者打造一個舒適宜人的休養環境。
另有業者打造微型感應器， 24H 持續監控、記錄患者的呼吸音訊，如此一來，偵測生物特徵的時間、地點限制均被打破，數據可更即時傳送回醫療機構，成為醫師判斷病況的珍貴依據，減輕看護病患的人力負擔。
感知科技蒐集生物特徵資訊，輸入大數據庫由 AI 分析，與傳統醫療資源、新式智慧家電相互結合，演化為虛實整合的新興照護模式。未來科技業與醫護機構的界線將越來越模糊，而人們也將「看見」並管理自己的健康狀況，從產業到個人端全面展現科技的智慧。
另有業者打造微型感應器， 24H 持續監控、記錄患者的呼吸音訊，如此一來，偵測生物特徵的時間、地點限制均被打破，數據可更即時傳送回醫療機構，成為醫師判斷病況的珍貴依據，減輕看護病患的人力負擔。
感知科技蒐集生物特徵資訊，輸入大數據庫由 AI 分析，與傳統醫療資源、新式智慧家電相互結合，演化為虛實整合的新興照護模式。未來科技業與醫護機構的界線將越來越模糊，而人們也將「看見」並管理自己的健康狀況，從產業到個人端全面展現科技的智慧。
