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數位照護

關鍵議題 實務需求描述
睡眠相關生理訊號監控 睡眠數據對於健康的評估和疾病的診斷有著重要的影響，但由於大多數人在夜間或睡眠期間，對穿戴式設備或用具的接受度較低，為了能夠在照護人力相對少的夜間時段，也可以蒐集睡眠相關數據，希望在現有設備上，搭配其他配件以降低成本，同時不採用影像辨識技術，以避免隱私權疑慮。
  1. 數據監測的場域不限在醫院等機構內，也可以是居家應用，主要希望數據的應用，未來能夠與睡眠延伸的疾病分析，例如監測呼吸頻率以及呼吸暫停的次數，有助於檢測睡眠呼吸問題。
  2. 目前在機構內除了呼吸以外的生命徵象數據，都能夠在檢查後自動上傳，因為呼吸需要監測一段時間，加上人為可以控制，但以非接觸式方式蒐集，需考量雜訊處理，以確保數據蒐集的精準度。
增進口齒不適族群健康吃
  1. 吃的健康對身體影響深遠，長期無法正常的飲食或是營養攝取不足，身體將難以獲取足夠營養素，容易造成機能下降等問題。
  2. 對於長者或是吞嚥能力下降等族群，如何讓每個人因應對食物喜好不同，提供後續攝取營養攝取建議，讓他們能夠吃得更加健康。
  3. 建議透過實際紀錄營養攝取量，例如剩食或經咀嚼後未消化等食物需扣除，同時記錄進食時間、食物攝取頻度等資料，做為飲食管理的參考評估指標。
非侵入性壓力檢測發展 透過對壓力分佈和變化的即時監測，能夠更精準的掌握人的生理資訊及行為模式，例如透過檢測體壓分佈來預防壓瘡的形成、檢測鞋墊壓力來評估步態的異常等，但有些情況是壓力檢測尚需要發展，或是仍追求更簡便普及方案的情境。
  1. 肌肉深層檢測：就目前密閉性骨折的患者而言，由於較難透過外觀測量壓力值，現況多以人工判斷為主，希望結合評估組織液含水量、皮膚表面張力等情況，從自體數據對比掌握個別患者肌肉深層壓力值，以腫脹壓迫神經導致血管壞死。
  2. 眼睛疲勞度量測：目前眼睛疲勞主要透過的眼壓量測，應用儀器釋放一個小的脈衝氣流，觀察這個氣流對眼球的影響，從而估算眼壓，但隨著近代人用眼習慣改變，希望能夠更隨手掌握個人眼睛疲勞的情況，避免用眼過度造成傷害，例如結合手機鏡頭，透過眼壓、眨眼次數、淚液、紅腫等相關性分析，提醒用戶留意用眼情況。
學齡前幼童發展追蹤與應用 在台灣雙薪家庭屬於多數，獨生子女或是隔代、偏鄉教養的比例提高，在生活忙碌或是沒有手足比較的情況下，可能會沒有留意到孩童發展遲緩，錯過治療的黃金時期，希望建立孩童的發展觀測，輔助家長在早期發現並治療，降低後續復健成本。
  1. 動作發展觀測：以步態為例，如果在發展階段發現有扁平足的情況，早期治療就有機會降低未來對骨骼成長的影響，可以結合學步車紀錄，輔助家長追蹤瞭解孩童動態重心變化、步態模式、步幅、步速等，建立常模應用於早期療育。
  2. 語言發展觀測：以口語表達為例，若在發展階段觀察到對簡單口頭指令的理解能力不足，可以結合語音辨識技術的輔助，追蹤孩童語言發展情況，包括詞彙量、聽覺感知、語句組成、語言理解等，提供與醫療人員諮詢評估或治療的參考。
訓練或居家用照護輔助工具打造 照護不僅需要相關的知識，也需要維持動作的正確性，包含深度、速度、姿勢等操作重點，避免造成照護者與被照護者的傷害，希望透過輔助工具的使用，增進照護品質的同時，兼顧便易性、低成本，讓工具能夠普及應用。
  1. 如何透過觀察、詢問症狀來詳實紀錄病患身體情況，是護理人員訓練過程中，需要在反覆應對臨場情況下才能熟能生巧，希望結合生成式AI技術，導入不同患者案例，透過與系統對話方式，在實務操作前，幫助護理人員具更完善的應對能力。
  2. 法規補助的照服員大多需要獨自照顧長者，由於體型不一，面對需要自行協助長者翻身、或是固定姿勢以協助洗澡等大量勞力的動作，會容易受傷，需要方便攜帶且能更省力的工具。

永續科技

關鍵議題 實務需求描述
設備數據的整合及判讀分析 為了掌控設備的健康度，通常透過蒐集電、聲音、熱、影像等數據來進行人為判讀，因而依照不同人員的經驗值，能夠從同一份資料洞察出的問題點也有所不同，希望透過結合AI應用，掌握數據間的關聯性，幫助問題檢測分析提高客觀性及準確度。
  1. 應用到不同的設備，能夠判讀整合各種數值，產生出的潛在問題，例如：當馬達出現溫度升高、耗電量增加等現象，就可能會有阻抗高的風險，需要提醒管理人員進一步檢測。
  2. 提高雲端運算的效能，嘗試結合邊緣運算等技術。
⾃走⾞之避障與多機協作演算法優化 隨著AGV、AMR技術發展成熟而能在無塵室廣泛應用，減少人員進入幫助無塵室的環境維護，協助Wafer搬運取放、進出人不方便出入的地方等作業，因而在同一場域會有容納多台自動化設備的需求(建議規格為長50x寬70x高80，續航力>2HR)，需要能夠因應以下的遇到突發情況調整路徑，避免突然卡在原地、撞到機台或人而造成傷害。
  1. 優化無⼈⾃走⾞的⾃動避障系統，與多機協同作業⽅式，併改善路徑規劃的效率。
  2. 減少電力不足而暫停運作的情況，能夠提升續航力。
  3. 提升設備移動的量測密度，能夠自動生成移動路徑，提升空間路徑的覆蓋率。
發展數據疊加情境管理 隨著感測裝置的普及應用，生活中能蒐集到的數據變得多元，無論是環境溫濕度、CO2、人數人流、用電量等行為資訊都不再是技術問題，並隨之產生許多儀表板 (Dashboard)應用，為場域管理者提供參考，現行有許多儀表板採事件觸發形式，除了減少數據在傳輸及蒐集的過程，不必要的能源消耗，也促進在場域管理規劃，有效佈建空間所需感測設備。希望從校園出發，若以教室或實驗室等場域，能夠蒐集哪些數據？產生哪些疊加應用情境？為管理者帶來最佳化決策效能。
數據動態運算與加值 現今邊緣運算技術正於各類終端裝置發展應用模式，讓我們的未來更有機會打破網路限制，與環境持續互動，尋求動態的最適方案，例如目前的逃生指示為固定路線，沒有辦法因應火源即時更新，當日常中遍布的感測器具備動態運算能力，就可能因應環境變化去擷取資訊、不斷增強式 學習、指引最適逃生路線，未來幫助人類在不確定環境中，增加災害逃生應變彈性，以及第一線人員救災效能，逐步串聯起更多低延遲和高頻寬通訊的垂直領域應用。
打造誘因式節能服務 台灣水電資源價格相對較低，儘管智慧電表跟水表等將數據可視化的服務推行，但缺乏與行為觀察、動機誘因的結合，仍較難在節能議題帶來真正的行為轉變，目前國外在推動能源議題，通常不是專注在節省多少能源，而是如何做到 Quality of Life (QOL)服務提升，讓人在追求生活品質的過程，提升能源使用意識，為節能行動買單，例如電子紙的推行，除了減少樹木成 紙張、待機能源的消耗，也提升內容即時更新、數位化的便利性，讓經濟發展與環境永續不再是二選一的挑戰。