復健系統示意圖，分為上下肢外骨骼、氣壓肌肉減重系統及其控制系統。　圖／研發團隊提供【記者張倩怡綜合報導】現今半身偏癱患者在復健時，每次都需至少三個護理師同時協助進行訓練。國立中興大學機械工程學系副教授李聯旺帶領團隊研發「基於虛擬實境之上下肢協同復健外骨骼系統」，透過上下肢協同訓練提高復健效果，此發明亦獲得2022臺灣創新技術博覽會發明競賽金牌。在少子化和人口老化的雙重夾擊下，護理人手將面臨供需失衡的情況，當護理師需同時照顧多個患者時，復健成效將受影響。團隊望能藉由多台機械同時運作，達成多個患者同步訓練，以節省人力。李聯旺說明，「在日後就可以半自動化或全自動化，不再需要有人專注在旁邊。」 團隊研究生示意真實病患使用的狀況。穿上穿載式外骨骼後，病患可不需人力協助進行訓練。　圖／研發團隊提供根據神經耦和理論，上下肢運動具有一定的關連性，協同訓練有助肌肉重塑。團隊成員蕭昭文解釋，「手臂擺動對平衡身體與穩定軀幹是很有幫助的。」因此，團隊將系統設計成穿戴式的上下肢外骨骼（註一），並透過仿人體肌肉運動的氣壓元件，在帶動肢體訓練時進行緩衝，讓患者自然地在跑步機上走動。此外，因偏癱患者在復健時左右重心容易失衡，裝置中的上肢外骨骼動態減重系統，能適時地將患者提起和下降以平衡重心，減輕身體的壓力，再依據復健狀態進行重量控制，確保其穩定性。註一：外骨骼機器人輔具泛指一種可穿戴於人身上，用以輔助肢體殘疾者恢復功能，或老年人行動障礙的機械式輔具，亦用於擴充或增加使用者生理機能的系統。 氣壓肌肉減重系統可依需求將病患提起或下降，為病患減輕走路的壓力。　圖／研發團隊提供「當患者手腳都被綁起來時，感到不適也無法用手去暫停。」李聯旺提到，雖然該裝置解決目前復健機較難兼顧左右平衡的問題，但若要廣泛使用仍有改善空間。不過，他也認為當今的人臉辨識技術足夠先進，希望未來能透過AI辨識患者的表情或動作，決定系統是否需要停止運作。同時，系統備有腦機介面調控（註二），即時評估患者復健時的腦部活化以及回復程度。李聯旺也補充，「復健過程中患者大概都會覺得無趣，復健沒用或成效很慢。」因此，團隊配上VR系統，讓患者可以在不同的場景中進行復健，提高參與的積極度。註二：腦機介面指大腦與外界電腦進行連結，並控制外部設備。目前系統所採用的數據以國外資料庫為主，李聯旺說明，「中西的體格有差別，所以在機械結構還是需要經過一些微調才適合台灣人。」系統目前於高雄醫學大學附設醫院進行臨床實驗，以蒐集更多數據作調整。而物理治療師陳俊宇則提及，「病患初期站不起來時，可以使用機械幫助他站起來做復健。」不過他也認為，當後期患者已回復到一定程度時，還是應以傳統的復健訓練為主，有專人跟進會更安全。

【記者張珮慈綜合報導】據衛生福利部民國105年的統計，中風居國人十大死因第四位，而術後復健對於改善中風患者的肢體協調極為重要。國立交通大學生醫工程研究所所長林顯豐帶領團隊，發明「GoCone智慧型錐形杯上肢復健儀」，結合傳統錐形杯復健方式與打地鼠遊戲，盼增加患者復健的趣味性，並以電腦即時紀錄病況與復健過程，減輕照護人員負擔。 「GoCone智慧型錐形杯上肢復健儀」外觀與操作模式如遊戲機般，增加中風患者復健的趣味性。　圖／邱雅慧提供GoCone外觀如打地鼠機，螢幕上可見地鼠遊戲畫面，而螢幕中洞穴位置則分別對應桌上錐形杯的放置處，當某一洞穴出現地鼠，桌面相對位置便會升高，患者則須拿取錐形杯套至升高處。GoCone機台上錐形杯的擺放位置與上升高度，皆可由電腦隨機決策或醫護人員設定，便於調整成適合患者的模式。今年畢業於生醫所的團隊成員邱雅慧表示，相較傳統錐形杯復健方式，此裝置可精準調整高度，並以電腦取代人力幫助患者進行復健。 使用者操作時須將雙手放在出發點，放置錐形杯至指定區域後再回到起始點，便於電腦計算反應時間。　圖／邱雅慧提供患者操作裝置的過程中，電腦會藉由感測器，即時記錄抓取與放置錐形杯的反應時間、手臂移動的速度等資訊，並將受測者逐次復健狀況與結果上傳雲端，建立可供分析的資料庫。「此資料庫還可發展成人工智慧（Artificial Intelligence, AI）醫生。」邱雅慧說，若能透過該研發蒐集更多患者的體驗資訊，裝置便可自動推斷符合患者程度的復健模式。「由於需進行人體實驗，要尋找願意配合的醫院是較困難的一環。」林顯豐說，目前團隊與國立臺灣大學醫學院附設醫院新竹分院復健部合作，已測試患者與健康民眾各20位，分別作為實驗與對照組。結果顯示GoCone與大腦反應和上肢肌肉訓練呈現高度相關，證實以此機器復健確實對患者有益，林顯豐說明，目前裝置處於測試階段，仍需配合傳統量表評估。中風患者通常會遺留不同程度的神經功能障礙，肢體部分癱瘓為一典型例子，不僅造成病患與照顧者沈重的壓力，也嚴重影響生活品質。邱雅慧說：「觀察到醫院復健環境中，患者通常沒什麼笑容，只能一直機械化地重複醫護人員要求的動作。」因此希望以遊戲的模式，提升病人復健動力，同時減輕家屬照顧上的壓力。 此儀器目前置於醫院內，因仍處測試階段，使用時必須配合傳統量表，及復健師協助評估復健狀況。　圖／邱雅慧提供邱雅慧提到，除了中風患者，GoCone亦能應用於過動症的專注度與失智老人的認知訓練。而此儀器目前因尺寸較大不易搬動，僅設置於醫院內，團隊預計縮小其體積，盼能量產並推廣至一般家庭。「醫療體制內的復能非常難持續且成就動機較弱，也缺乏鼓勵機制。」使用過GoCone民眾、O'house社區健康照護護理師劉潁惠說，他非常贊同團隊人性化的設計理念，且認為此復健儀的成效及社會接受度，相較現行方式提升許多。

【記者羅文妤綜合報導】據衛生福利部統計處民國105年國人死因統計，腦血管疾病是台灣第四大死因，且是成人殘障主因。南台科技大學創新產品設計系研發「Finguide」協助中風患者進行居家復健，望改善現行繁複的復健流程，並獲第九屆中國用戶體驗設計大賽（UXD Award）銀獎。 團隊成員試範戴上手套，模擬病患使用手套進行復健遊戲的情形。　圖／Finguide團隊提供第九屆中國用戶體驗設計大賽於11月12日落幕，是中國唯一針對用戶體驗的設計競賽，得獎作品Finguide是一套協助中風患者復健的手套輔具，搭配團隊研發的體感遊戲可達到復健的功能。患者兩手分別戴上患肢輔助手套及健肢控制手套；患肢輔助手套裝有藍芽裝置及壓力感測器，能夠偵測患者的手部壓力指數，數據再回傳至團隊設計的手機應用程式（Mobile Application, APP），讓患者及家屬皆能透過APP紀錄觀測復健的成效。 團隊替Finguide研發的APP功能介面，復健紀錄可供病患長期觀察復健成效。　圖／Finguide團隊提供「現行的復健體驗對病患而言較不友善。」團隊成員、南台科大創新產品設計系學生曾映寧說道，目前中風病患須至醫院進行一對一物理、職能治療，一週三次，每次30分鐘。現行流程除了易使人感到枯燥，半小時的復健效果有限，一對一治療模式也十分耗費醫療成本。因此團隊成員希望透過Finguide增加病患居家復健的可能性，並親自訪問中風病患以及復健師，了解使用者需求並加入產品的設計。台北市立萬芳醫院神經內科主任、台灣腦中風學會祕書長陳晉誼表示，針對復健階段後期的病患，居家復健若能部分取代門診復健，可減少醫療資源的浪費。同時他認為長期的復健過程易影響患者的情緒，因此團隊研發的APP若能顯示復健成效，也能達到安慰劑效應（placebo effect）鼓舞患者。團隊成員、南台科大創新產品設計系學生李侑珊表示，目前產品仍有改善空間，組員們也常到醫院走動，以同理心思考患者所需，提高產品的完整度。未來希望和醫院合作，透過租賃的方式降低使用門檻，讓Finguide不只是理想化的產品，而能確實幫助到病患。 

【記者吳盈蓉綜合報導】根據《天下雜誌》報導指出，中風是目前耗用台灣健保資源前三大疾病，更是長期以來國人十大死因中的前三位。中風的初期症狀較不明顯，容易導致誤診而錯過黃金搶救時期。日前由香港理工大學團隊所開發出的「電腦智能中風檢測系統」可將原本需花費10至15分鐘的中風檢測大幅縮短至3分鐘完成。　此系統分為框選與篩選兩階段。第一階段利用一套演算程式「圓形適應框選法(Circular Adaptive Region of Interest)」。團隊負責人、港理大醫療科技及資訊系副教授鄧福禧表示：「由於系統能自動讀取框選區，所以大幅縮短檢驗時間。」框選法以像素為單位去尋找密度變化，並抽取有細微變化的目標部位。當系統偵測到變化後會跟另一側的大腦半球作比較，若左右不對稱，則可懷疑是中風。團隊成員、港理大醫療科技及資訊系學生黃顯釗補充：「選區會標記疑似缺血或出血性中風的位置，並標示中風機率讓醫生集中判斷是否真陽性結果，作快速的臨床診斷。」然而單從框選法抽取目標部位，會出現誤差結果如假陽性與假陰性，所以若要提高準確性，需要第二階段「人工神經網絡」進行篩選。其為可模仿生物中樞系統的數學模型，能做出類似人類大腦進行思考模式，進而判斷影像有否中風情形。系統首先輸入22組圖像特徵的數據至人工神經網絡，再進行資料的學習、比對及判斷，最後得出中風機率的判斷結果。「系統懂參數演算、比對和分析病人的圖像特徵，再輸出分類後的結論。」黃顯釗補充。團隊曾到當地醫院收集52組中風病患與正常者的腦部掃描樣本，他們將樣本輸入系統分析後，診斷中風的準確率高達九成。鄧福禧提到在蒐集樣本時，曾遇到病患不配合而圖像產生躁影。他也補充：「分析大量樣本需要核實，過程相當繁瑣。」黃顯釗則表示：「研究的主要困難在於收集足夠且合適的圖像以提高準確度，因此我們只好提前準備與醫院交涉，並在取得圖像後加以篩選，確保被使用的圖像都合乎研究的要求。」這項系統目前仍須通過臨床測試，全面評估系統性能後才可實地運用於診療中。鄧福禧提到，系統未來會考慮加入雲端技術，以增加系統的靈活性，相關圖像與檢測結果可傳送至醫生的行動裝置。這項系統雖無法完全取代醫師診斷，但能作為醫師的重要參考依據，同時可讓非專科醫護人員初步評估病情，讓病人能及時獲得相關救助。