IMU與AI步態分析
市場趨勢與技術前景深度解析
步態：被視為第六生命徵象
步態不僅是移動方式，更是反映個人健康、功能與生活品質的關鍵指標。結合IMU感測器與AI分析，我們正在開啟一個從預防醫學到運動優化的全新市場，實現前所未有的精準健康管理。
94.7%
AI辨識年齡組準確率
核心技術流程：從訊號到洞察
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IMU數據採集
加速度、角速度
⚙️
數據前處理
濾波、分割、融合
📊
特徵工程
時域、頻域特徵
🧠
AI模型訓練
學習模式與關係
💡
產生應用洞察
風險評估、性能分析
目標市場分析：跨生命週期的步態特徵
市場需求主要來自兩大群體：發展中的兒童與尋求健康維持的老年人。他們的步態特徵截然不同，為AI分析提供了清晰的分類基礎與商業切入點。
👶 兒童市場：發展監測
- 步速/步長：隨年齡穩定增加
- 步頻：隨年齡逐漸減慢
- 變異性：早期較高，後趨於穩定
- 市場機會：非典型發展模式早期識別、客觀發育評估。
👴 銀髮市場：風險預防
- 步速/步長：普遍下降且縮短
- 雙足支撐期：明顯延長以求穩定
- 變異性：顯著增加
- 市場機會：跌倒風險預測、衰弱辨識、個人化復健追蹤。
AI模型競爭格局分析
選擇合適的AI模型是技術決勝的關鍵。不同模型在準確度、成本、速度和數據需求上各有優劣，形成複雜的權衡。深度學習模型性能強勁，但傳統模型在特定場景仍具優勢。
註：圖表為根據報告中質化描述轉換的量化評估 (1-10分)，分數越高代表表現越優或需求越低（如複雜度、數據需求）。
三大核心應用市場
🩺
臨床診斷與復健
客觀監測帕金森氏症、中風等疾病進程，並提供數據驅動的個人化遠端復健方案。
👵
老年健康照護
透過連續監測步態變化，主動評估與預測跌倒風險，實現從被動應對到主動預防的轉變。
🏃
運動科學與人因工程
優化運動員技術、預防運動傷害、評估工作場域人因風險，提升表現與安全性。
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