洞見行動中的細微變化
利用穿戴式IMU感測器與人工智慧，我們能以前所未有的精度，客觀地量化與分析人體活動，為神經退化性疾病的早期發現與個人化照護開啟新篇章。
傳統評估的挑戰
依賴臨床醫師的主觀判斷，評估結果可能不一致，且難以捕捉到日常生活中的細微運動變化，容易錯失早期干預的黃金時機。
數位生物標誌物的革新
透過IMU進行連續、客觀的數據收集，提供由數據驅動的洞見。AI模型能識別肉眼難以察覺的模式，實現更早、更準確的診斷與監測。
兩大核心應用：解讀身體的語言
此應用程式的核心是將複雜的IMU數據轉化為有意義的臨床洞見。我們主要聚焦於「人體活動識別」和「步態分析」這兩大應用，它們共同描繪出患者功能狀態的全貌。
人體活動識別：看見日常生活的全貌
HAR技術能自動辨識使用者正在進行的活動（如行走、坐下、上下樓梯），這對於評估患者的整體活動量、功能獨立性至關重要。透過長期監測活動模式的變化，我們可以及早發現功能退化的跡象。
關鍵應用場景：
- ●跌倒偵測與預防：即時識別跌倒事件，為高風險族群提供安全保障。
- ●康復進度監測：客觀量化復健運動的執行品質與頻率，評估治療成效。
- ●早期異常偵測：識別日常活動模式的微小偏差，捕捉疾病的早期信號。
- ●疾病進程追蹤：長期追蹤活動量與行動能力的變化，作為疾病進程的客觀指標。
技術引擎：機器學習的力量
我們的分析能力建構在先進的機器學習與深度學習模型之上。這些模型能從複雜的IMU訊號中自動學習特徵，實現高準確度的分類與預測。本節將介紹關鍵模型及其在步態分類任務中的表現。
不同ML模型在帕金森氏症步態分類中的性能比較
數據源於報告中對PD患者與健康對照組的分類研究。將滑鼠懸停在圖表上可查看詳細指標。
新興趨勢：探索未來的可能性
這個領域正在快速發展，不斷有新技術湧現。了解這些前沿趨勢，有助於我們描繪出未來個人化神經照護的藍圖。以下是目前最受關注的幾個研究熱點。
無標記動作捕捉
使用普通相機即可進行精確的3D動作分析，無需穿戴任何感測器，極大提升了使用的便利性和使用者接受度。
多模態感測器融合
結合IMU、腦電圖(EEG)、肌電圖(EMG)等多種數據源，提供更全面的生理資訊，深入理解神經控制機制。
聯邦學習
在保護病患數據隱私的前提下，跨多家醫療機構協同訓練模型，有效解決數據孤島問題，提升模型泛化能力。
可解釋AI (XAI)
讓「黑盒子」模型變得透明，使臨床醫生能理解AI做出診斷判斷的依據，是建立臨床信任、推動技術採用的關鍵。
挑戰與展望：邁向臨床應用的最後一哩路
儘管前景光明，但將研究成果轉化為可靠的臨床工具仍面臨諸多挑戰。正視並解決這些問題，是我們未來研究的核心任務。我們相信，透過持續的努力，這些技術終將改善全球數百萬患者的生活。
挑戰：數據瓶頸
高品質、已標註的臨床數據稀缺且獲取成本高，數據不平衡問題也影響模型性能。
解決方向
發展無監督/自監督學習、數據增強技術，並建立共享的標準化數據集。
挑戰：模型泛化能力
實驗室中的高精度模型在面對真實世界多樣化人群（年齡、性別、病程）時，性能可能下降。
解決方向
利用聯邦學習擴大數據多樣性，發展領域自適應等魯棒學習技術。
挑戰：臨床轉化鴻溝
技術的可用性不等於臨床的實用性。成本、使用者體驗、法規審批都是巨大障礙。
解決方向
採用「臨床優先」的設計思維，讓使用者早期參與，並結合可解釋AI建立信任。
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