现今在医疗健康研究方面,人工智慧(AI)运算应用的比重逐渐增加,国立高雄科技大学资讯管理系陈彦铭教授团队投入AI演算法应用,开发出「结合谐振反应肌音与人工智慧方法於肌肉质量测量评估智能系统」,藉由计算声波的传递与回??来检测人体肌肉质量,进而了解肌肉组成的质量,检知结果与医疗级肌肉监测仪Myoton的检测结果比较,其精准度高达9成。未来可??成为民众居家自我检视肌肉质量的利器,提早发现及应对可能引起的相关後遗症,并与医疗单位搭配後续治疗。
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高科大资管系教授陈彦铭(前排左三)研究团队以应用「结合谐振反应肌音与人工智慧方法於肌肉质量测量评估智能系统」与高医大合力拿下第21届育秀杯数位应用类金奖。 |
资管系教授陈彦铭表示,近年AI应用发展更加可靠且普及,「谐振反应肌音图」为陈彦铭多年发展AI演算法後的具体应用之一,目前专利申请中。这套演算法用在检测肌肉质量的成果显着,在预防胜於治疗的医疗趋势下,一般民众能以更经济的价格取得高精准度的肌肉量测数据,与血压、血糖自我监测的概念相仿,居家即可自我掌握身体情形。
「结合谐振反应肌音与人工智慧方法於肌肉质量测量评估智能系统」的发明,陆续在国内各项大赛中拿下辉煌成绩。陈彦铭指出,这项 生成式AI的演算法,可以用在「计算各种波」的反射与回??,进一步做出AI的判断,包括声波的检测应用在肌肉质量、预先掌握心脏健康情形、洗肾患者血管踊管堵塞观察;光波(光谱)的检测应用在感知心跳(血红素);电磁波用来感知行动姿态;红外线波用来判断热损失以及监测人体循环系统,热损失的演算精准度甚可取代高昂的热像仪设备。
此外,此系统除了医疗应用,陈彦铭多年协助中国石油侦测马达故障、热能泄漏及漏油状况,并且将检知设备安装在机器狗上,自动巡检整个开放式厂区,透过即时回传数据资料,让检修人员能尽早排除问题并修护,以降低工安意外发生机机率。