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。