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欢迎来到我们的公告栏！通过发布公告、分享成就和表达想法，为建立一个充满活力的互动班级社区做出贡献。让我们保持积极和支持性的对话！

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美國：安養中心疏忽照顧問題堪慮

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新冠肺炎疫情期間，美國各地安養中心可能有許多人因為疏忽照顧和長時間孤立受到嚴重創傷。

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德國活力銀髮族計畫與鄉村老人安養照護服務(農業部全球資訊網)

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台灣大學農業推廣系　王俊豪

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關貿網路股份有限公司版權所有​

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中華民國老人福利推動聯盟

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中華民國老人福利推動聯盟

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AI浪潮來襲，正在改變照顧產業新樣貌。根據Global Market Insights預估，至2026年全球智慧健康照護市場規模可望突破6,394億美元。此次The Cares Taipei 2021台北國際照顧科技應用展中，已可明顯嗅出AI在智慧照護市場的影響力正在擴大，藉由AI科技在人臉辨識防跌偵測甚至健康促進等面向的深化與整合，對國內照護品質的提升與照顧人力的優化等皆有正面助益。決戰智慧照顧新未來，AI將是致勝關鍵與亮點。

長者最怕跌倒，特別是機構住民一旦跌倒，易衍生出骨折、軟組織傷害甚至危及生命安全，長照機構往往也要耗費更多的人力和照顧成本。如何預防跌倒？除了平日靠運動提升肌耐力與平衡感之外，借助AI防跌偵測技術，更能扮演風險控管角色。

長照機構轉型為AI防跌的安全場域，最傷腦筋的問題就是購置軟硬體設備的費用， 百一電子 AI事業研發處長駱樂指出，運用低成本網路監控攝影機（IP CAM）鏡頭硬體，搭配AI後台模組技術就可運作，除了可辨識更精細動作，偵測每個關節與姿勢變化，在長者跌倒的第一時間發出示警，快速掌握長者的位置。而「去視覺化」的特性，在畫面上看不到輪廓，兼具隱私安全，且可在單一場域同時辨識多人。若進一步運用AI結合電子圍籬，一旦長輩走到危險場域或在廁所待太久，都會觸發警示提醒。這類方案目前已在馬偕醫院成功試行。

百一電子的防跌偵測系統，同時達到防跌與保護隱私的效果。（圖片來源／侒可傳媒）

同樣是防跌偵測，也有廠商利用3D深度影像光學感測技術，透過光學拍攝與演算法判斷位置，以達到偵測辨識。 業成集團 英特盛科技經理劉猷誠表示，只要將技術感測器安裝在天花板，即能精準辨識人體行為，例如臥床、離床和跌倒判定等，訊息亦會即時發送醫院端護理師或機構照服員。另一亮點設備是支援AI判讀17種手勢，臥床或行動不便長者只要比個手勢數字，就能呼喚照服員前來協助，暖心服務滿足長者需要。

業成集團英特盛科技透過光學拍攝與演算法偵測防跌，更能以AI判讀長者手勢，提供即時服務。（圖片來源／侒可傳媒）

亦有業者在智能照護感測器內建強大的AI晶片與八核心處理器，輔以AI識別技術， 奧比森科技 執行長蔡明恭強調，有別於一般AI軟體運算技術，此方案除可即時掌握翻身或離床發出通報，還能透過rPPG（遠程光電容積脈搏波）同步做到生理即時偵測，如呼吸、心跳、體溫，當心跳異常或心肌梗塞發作可緊急處理。

奧比森科技智慧方案除可即時掌握翻身或離床通報，還能同步做到即時生理偵測，即時應變緊急狀況。（圖片提供／侒可傳媒）

AI防跌偵測還能進一步延伸至照顧現場，透過全套AIoT場域照護生態系統，用於照顧場域。 群邁通訊 經理吳光輝表示，具有中心地位的「智匯網聯網基站」，可即時接收例如血氧、體溫、心率偵測等裝置訊號，異常即時Wi-Fi上傳雲端通報。因護理人員或照服員不會隨時在護理站，一旦有狀況發生時，大型顯示字幕機還能即時秀出資訊，以利照顧人員掌握現況。

群邁通訊發展全套AIoT場域照護生態系統，有利於照顧人員掌握現況。（圖片提供／侒可傳媒）

科技與照顧產業的結合愈來愈深，整合「AI人臉辨識技術」不僅能成為照顧領域的潛力應用，甚至可與預防醫學整合，達到疾病預警效果。有業者自行研發人臉辨識科技，將長照機構的住民、訪客、服務人員管理自動化，節省人力又能提升防疫功能。

「我們AI辨識技術已應用在東明住宿長照機構、愛愛院等照顧場域。」 城智科技 總經理李方奇談到，以東明長照實際案例，門口放一個IP CAM人臉辨識系統，當失智老人快要走出去，一靠近就會LINE通知到群組，現場人員立即處理與回報。此系統與護理站後台無縫接軌，透過看板知道誰在裡面，誰離開；並可協助家屬申請為訪客，首次核對資料後，往後即可自動快速人臉辨識、量測體溫，省去人工作業，達到降低人力負擔，提升工作效率與專業照護品質。

城智科技提供IP CAM人臉辨識系統，協助機構降低人力負擔、提高照護品質。（圖片來源／侒可傳媒）

本次展覽也吸引 雲科大 、中科大等學術單位共襄盛舉。雲科大主軸定位「運用AI辨識技術，守護銀髮族健康」，資訊工程系特聘教授張傳育指出，研發的AI臉部辨識技術，以非接觸方式，進行15秒臉部攝影，透過分析個案呼吸與心率引發臉部微震動，結合臨床經驗，評估個案中風的風險。另一步態分析技術，結合穿戴感應裝置，洞悉長者走路姿態有無衰退。

雲科大主軸定位「運用AI辨識技術，守護銀髮族健康」，研發AI臉部辨識、步態分析技術守護長者。（攝影／盧春宇）

中科大則強調「預防醫療」的開發方向，除了幫助中老年人預防保健的行動雲端糖尿病預防保健APP，也有透過腦波回饋，使用頭套感應偵測疲勞壓力，預防與紓解因長期焦慮下，對健康造成的影響。

運動是維持健康的最佳處方。對於長者來說，隨著年齡增長，肌肉率隨之降低，容易引發跌倒與生活機能下降。維持運動習慣，提升肌力，對銀髮族長輩或機構住民顯得重要，而透過AI科技體適能評估，結合客製化健康管理系統，方能對症下藥。

「科學評估幫助了解個案狀況，才能下運動處方。」 真醫健康企業集團 執行長沈姿廷指出，以智慧精準健康管理系統協助市場發展，幫助建立安全、友善、有效三大指標運動環境。真醫作法是藉由成人體適能／銀髮體適能評估，站在主機螢幕前，利用光學鏡頭影像辨識技術，測試3公尺折返走，伸展、平衡、金雞獨立等動作標準性，幾秒鐘時間開出處方箋。

真醫健康企業以智慧精準健康管理系統協助市場發展，提供成人體適能／銀髮體適能評估，作為精準鍛鍊的參考。（攝影／盧春宇）

評估後根據能力精確執行專為銀髮族量身兩大基礎健訓設備。例如透過被動式垂直律動機，誘發長年不工作的小肌群。或是藉由等速肌力訓練機，來強化身體各大肌群。經過一週期7天左右，再由教練評估進展，資料上傳雲端APP讓長者、家屬掌握成效。目前已經導入護理之家、日照中心等長照機構以及長庚、高醫等醫療體系。

「讓年長者有運動的動機是關鍵！」 愛力實業 董事長鄭天爵提到，身心靈健康才是真健康，愛力結合科技，利用AI儀器量測體適能進行評估，開發銀髮專用產品提升肌力、心肺、敏捷、協調性。更在林口成立樂健小站，讓長者免費來運動，特別安排體適能肌力訓練指導專家蔡三雄牧師的常態課程，讓長者一起跟著運動。藉由運動交流提升心情愉悅度，讓長者喜歡運動，愛上運動。

愛力實業使用AI儀器量測體適能進行評估，在展會現場也邀請體適能肌力訓練指導專家蔡三雄牧師教導肌力訓練。（攝影／盧春宇）

本次展區蔡牧師親至現場教導肌力訓練，同時帶來壓箱寶軟式啞鈴居家訓練訣竅，攤位熱鬧滾滾，動作劃一笑聲不斷，進一步將健康器材與科技、人文整合，建立重訓運動結合日照中心、巷弄長照站、社區關懷據點日常化可行典範。
2022台北國際照顧科技應用展將於 9/15 - 9/17 盛大展開，更多資訊請點此 更多精彩內容，敬請參閱第17期創新照顧雜誌 喜歡這篇文章嗎？加入會員即可收藏文章、產品及供應商

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展後特輯｜AI科技加持 守護長者安全與健康

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創新照顧為全台唯一長期照顧產業經營管理與產業媒合平台，關注健康、長照、科技、醫養、住宅五大面向，並提供長照產業相關報導及照顧產業產品供應商、老人照顧產品資訊。

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老病人常忘記吃藥？「巴金森寶典APP」一指搞定用藥提醒、紀錄｜健康2.0

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國內65歲以上的年長者，平均每100人就有1人罹患巴金森病。不過，長輩記憶力本來就不好，容易忘記服藥或重複吃藥。為此，台大醫院開發一款「巴金森寶典APP」，提醒患者按時服藥。 示意圖／TVBS 台灣巴金森之友協會監事、台大醫院巴金森中心主任吳瑞美表示，巴金森病是一種神經退化性疾病，雖然不會致命，但會

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外牆可以漆白、種植攀藤植物，美觀又有降溫效果

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水冷扇運作原理，是使用循環水瀑方式，用風機吹過水簾讓水吸附熱的原理來降溫，並沒有使用壓縮機，因此冷房效果無法和冷氣相比，但是省電很多。

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窮人的水冷扇

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一開可降溫10度！買不起冷氣的印度人，都用這款消暑神器｜天下雜誌

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【不可思議的印度】在印度一般窗型或分離式冷氣也要1.2萬到1.8萬台幣，而印度人窮則變、變則通地研發了印度式的cooler，我稱它是「稻草冷氣機」。這種稻草冷氣機可以因外殼金屬的重量和材質不同，由450到1500台幣都有，還有就是非常省電。

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老人關懷計畫 | 王長庚公益信託

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一、緣由隨著人口高齡化時代的來臨，高齡人口越來多，老人生活的照顧規劃也日趨重要，安養院雖提供了日常生活起居的照護，但精神上、心理上老人們卻需要更多人去關心與撫慰，有鑑於此，組織關懷團隊，前往各老人院做關懷行動，希望帶給老人們歡樂的時光，充實其生活內涵，增進其身心健康。

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75*120教室節能系統展板中

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75*120安養院節能智慧設計展板中

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安養院節能智慧設計展板左右

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復健科》物理治療師帶你認識「肌少症」，上、下肢肌力訓練在家就能做！

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搶救肌少症！醫師教6運動改善無力感 靠一張椅子就完成 #健康新聞｜林宗慶醫師

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Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

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https://teachablemachine.withgoogle.com/models/knSxqBed-/

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用PoseNet設計變臉變背景特效

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肌少症運動--手部 啞鈴 【第九篇】銀髮族高齡長者在家手部肌力訓練

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在家輕鬆練肌力 預防肌少症 簡單3招超好學【如果云知道 鄭凱云】feat. 簡文仁

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Pretrained models for TensorFlow.js. Contribute to tensorflow/tfjs-models development by creating an account on GitHub.

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Teachable Machine提供細緻影像調整，提升模型精確度。本影片將教你了解超參數如learning…

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ML中Posenet模型的详细指南在这篇文章中，我们将详细了解预训练模型PoseNet，其中包括posenet的需求和工 - 掘金

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在这篇文章中，我们将详细了解预训练模型PoseNet，其中包括posenet的需求和工作，可能的操作，它的应用，以及对现有posenet模型的可能改进。 我们将学到什么？ 什么是Posenet？ Po

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有了TensorFlow.js，浏览器中也可以实时人体姿势估计【转载】

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与谷歌创意实验室合作，我很高兴地宣布发布TensorFlow.js版本的PoseNet，这是一种机器学习模型，允许在浏览器中进行实时人体姿势估计。您可以访问[链接]尝试…

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上一节简单的介绍了如何实现单人姿态估计和多人姿态估计，这一节将讨论一些技术细节。

PoseNet的单人姿态检测器流程

研究人员同时训练了ResNet和MobileNet模型，虽然ResNet模型有较高的精度，但其庞大的规模和多层结构会使页面加载时间和推理时间对于任何实时应用都不太理想。于是，研究人员采用了MobileNet，因为其本身针对移动设备设计。
重新审视单姿态估计算法 输出步长
首先，了解如何通过讨论输出步长来获得PoseNet模型输出（主要是热点图和偏移矢量）。比较好的一点是，PoseNet模型图像尺寸是不变的，使得它可以预测原始图像相同比例的姿态位置，而不管图像是否被缩小。PoseNet运行时可以通过设置上面提到的输出步长来配置更高的精度（性能相对降低）。

输出步长决定了输出相对于输入图像的缩小程度，这会影响特征图的大小和模型的输出。输出步长越高，网络中的特征图分辨率以及精度就越小。在实际情况中，输出步长可以是8、16或者32。换句话说，32的输出步长将导致最快的性能，最低的精度，而输出步长为8，模型的精度最高性能最低。一般情况下，会选择让输出步长为16。

在处理过程中，当输出步长设置为8或16时，网络的输出步长减小，特征图分辨率增大。然后使用空洞卷积使后续层中的特征具有更广的感知野（当输出步幅为32的时候，不使用空洞卷积）。
模型输出：热图和偏移向量
当PoseNet处理图像时，返回的是热图连同偏移矢量，可以将其解码以找到图像中与姿态关键点对应的高置信度区域。下面我们将讨论每个量代表了什么，下面的图展现了从高层特征捕捉的每个动作关键点是怎么和热图以及偏移矢量张量联系起来的。

PoseNet返回的17个姿态关键点中的每一个都与一个热图张量和一个偏移矢量张量相关联，用于确定关键点的确切位置。

这两个输出都是具有高度和宽度的3D张量，我们将其称为分辨率。分辨率由输入图像的大小和输出步长根据以下公式确定：
热图
每个热图的尺寸是分辨率*分辨率*17的3D张量，因为17是PoseNet检测到的关键点数量。例如，图像的大小是225，输出步长是16，热图的尺寸就是15*15*17。第三维（17）中的每部分对应特定关键点的热图。该热图中的每个位置都有一个置信度值，它表示该关键点类型在这个位置的概率。可以被认为是原始图像被分割成15*15的网格，其中热图的置信度表示每个关键点落在每个网格中的概率。
偏移向量
每个偏移向量都是分辨率*分辨率*34的三维张量，其中34是关键点的数量*2，图像的大小为225，输出步长为16时，表示为15*15*34。由于热图是关键点位置的粗略位置，所以将热图与偏移向量结合来得到准确的关键点位置。偏移向量的前17个是x坐标，后17个是y坐标。偏移向量和原始图像有相同的大小比例。
根据模型输出预估姿势
图像输入模型，经过计算来输出估计的姿势。例如，单姿态跟踪算法返回置信度值，包括关键点数组，每个关键点具有置信度值、x、y。
获得姿势关键点：
1. 在热图上进行sigmoid激活获得置信度

2. argmax对关键点置信度得分进行处理，以获得热图中x和y索引，其中每个部分的置信度值最高，这基本上就是关键点最可能存在的地方。这会产生一个尺寸为17*2的张量，每一行都是热图中的x和y索引，是每个部分置信度值最高的位置。

3. 每个部分的偏移向量是通过从x和y中得到的对于该部分热图中的x和y索引的偏移来检索。这会产生17*2的张量，每行都是相应关键点的偏移向量。例如，对于索引为k的部分，当 热图位置为y和d时，偏移向量为：

4. 为了获得关键点，将热图x和y乘上输出步幅，然后将其添加到它们对应的偏移向量中，该向量与原始图像具有相同的比例。

5. 最后，每个关键点置信度值是热图表位置的置信度值，姿势置信度值是关键点的平均值。

多人姿态跟踪算法的细节由于太过于复杂，无法用文本描述清楚，建议从事相关研究的小伙伴可以自己通过文中提供的内容尝试实验，这样能够加深对于问题的理解。

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用TensorFlow.js实现人体姿态估计模型（下）_慕课手记

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上一节简单的介绍了如何实现单人姿态估计和多人姿态估计，这一节将讨论一些技术细节。PoseNet的单人姿态检测器流程研究人员同时训练了ResNet和MobileNet模型，虽然Res

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肌少症結合姿勢辨識體感遊戲 照片說明

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肌少症結合姿勢辨識體感遊戲 照片說明

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Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more - no expertise or coding required.

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NSCA-CSCS｜肌肉骨骼系统的杠杆作用_力臂

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肌力与阻力作用于支点同一侧的杠杆，且肌力产生作用的力臂长于阻力的力臂，例如踮脚时腓肠肌收缩，进而抬高身体（图2.3）。 肌力与阻力作用于支点同一侧的杠杆，但肌力产生作用的力臂比阻力的力臂短（图2.4…

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動畫17.1 拮抗肌的作用

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小恐龍遊戲[行動不便](準備)

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小恐龍遊戲[行動不便](準備)

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小恐龍遊戲[行動不便](抬腿)

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小恐龍遊戲[行動不便](抬腿)

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