高齡化社會下，慢性病早期篩檢日益重要，但傳統血管檢測多仰賴以電腦斷層掃描或抽血的方式，耗時、昂貴且具侵入性...

一分鐘完成脈波檢測，AI穿戴裝置輔助評估慢性病風險

市售穿戴裝置則多以心律監測與運動紀錄為主，臨床應用價值仍有限。國立臺灣科技大學醫學工程研究所許昕教授團隊深耕血管血流非侵入量測逾二十年，並與雙和醫院、三軍總醫院、台北市立聯合醫院、慈濟醫院合作，累積十餘年收案經驗，研發出僅需一分鐘即可完成檢測的穿戴式脈波AI裝置。裝置可透過手環或指環量測血管脈波，由於慢性病會改變血管與血流特性，並反映於脈波形態上，因此可輔助評估多項疾病風險，使穿戴裝置除了用於運動紀錄，也可進一步支援臨床健康風險管理。

脈波AI分析血管健康，多項慢性病風險辨識準確率達七至九成

系統由硬體與軟體組成，穿戴裝置利用PPG或壓力感測器偵測動脈脈波，經手機App擷取後，再由AI分析引擎進行波形前處理、疾病分類與雲端健康管理。技術突破包括血壓估測不需個人校準；以及波形品質自動判別系統AUC達0.98，可有效排除操作不當造成的雜訊。臨床驗證涵蓋血管老化、阿茲海默症／輕度認知障礙、肌少症、代謝症候群、腎功能異常、糖尿病前期及血管營養評估等項目，整體辨識準確率約介於七至九成。相關技術已發表逾70篇國際論文，並取得美國、台灣與中國共5項專利；相較以心律監測為主的穿戴裝置或傳統脈波傳導速度檢測，本技術具備居家自行操作、同步評估多項疾病風險等特色，可補足現有穿戴裝置在臨床健康管理應用上的不足。

從醫院驗證走向居家應用，推進脈波AI穿戴裝置商用布局

許昕教授表示，慢性病早期症狀往往不明顯，傳統檢測又難以普及，容易延誤治療時機；團隊期望透過非侵入式脈波量測與AI分析，讓民眾能更便利地掌握血管健康與慢性病風險，並及早尋求醫療協助。目前腕帶與指環原型已完成，並於多家醫院、社區及台科大老人大學等場域完成初步臨床驗證，具備商用化基礎。未來規劃短期聚焦醫院與健檢中心等B2B市場，中期擴展至消費者市場，並期望與電子代工廠、感測器供應鏈、保險業者及國際穿戴品牌合作，加速推動脈波AI穿戴技術走入更多健康管理場域。

詳細資訊→輔助評估血管健康與慢性疾病風險之脈波AI穿戴裝置 | 臺灣科技大學醫學工程研究所許昕 教授團隊 | 第22屆國家新創獎