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112年實戰議題:高齡肌肉衰退風險評估人工智慧技術開發計畫

產業別:人工智慧應用服務產業

產業痛點:

  • 現有的肌肉衰退評估方法大多針對一般人群,但針對高齡人群的評估指標仍然不足。高齡人群在生理結構與新陳代謝上有其特殊性,因此需專門設計適合他們的風險評估指標。
  • 為精確進行風險評估,需蒐集大量來自高齡人群的資料,如生理指標、生活習慣和疾病史。資料的完整性將直接影響預測結果,若缺乏足夠的資料,模型的準確性將難以保證,因此蒐集高品質的資料是系統開發的重要基礎。
  • 高齡人群的肌肉衰退風險受到遺傳、生活習慣、疾病等多重因素的影響,這使得資料分析變得複雜。開發一個能處理這些多重因素交互影響的資料分析方法是關鍵。該方法不僅需要模型具備高度計算能力,還需對資料進行深度分析,以保證風險預測的準確性,進而為高齡者提供精確的健康管理建議。
  • 目前的肌肉衰退風險預測模型在高齡人群中的準確性有限,這使得預防措施難以有效實施。因此,開發一個能準確預測高齡人群肌肉衰退風險的模型顯得十分重要。該模型應該能快速處理大量資料,並即時更新分析結果,從而協助高齡族群及早發現風險,為醫療和照護機構提供有力的依據以降低健康風險。

導入AI效益:

  • 系統能夠自動學習大量高齡個體的資料,提取出影響肌肉衰退風險的關鍵特徵。這不僅大大縮短了人工分析的時間,也提高了整個風險評估的效率,減少了人力資源的投入。同時,系統能夠根據不同資料進行準確的風險預測,並且即時提供結果,使得醫護人員能迅速做出相應的判斷和處置,從而優化醫療資源的分配。
  • 系統能在短時間內完成高齡個體的肌肉衰退風險評估,精確預測肌肉損耗程度,幫助醫療人員更好地進行早期預防和介入。此舉不僅提升醫療效率,也降低了長期醫療成本。
  • 系統可以根據每位高齡個體的具體狀況,提出個人化的健康管理建議,例如適合的運動計畫、營養補充方案或治療策略。這樣的個人化建議有助於延緩肌肉衰退的速度,從而提升老年人生活品質,減少醫療負擔。此外,這些建議也可持續更新,根據最新的資料動態調整,以確保每位高齡個體得到最有效的健康管理。

常見AI技術:

  • 類神經網路,如:多層感知器。