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【賀】本系參與國科會智慧醫療整合型計畫，四年預計獲補助約2,000萬元

本系長期深耕智慧醫療、生醫感測、人工智慧與高齡照護應用，近日參與國家科學及技術委員會整合型多年期計畫，展現本系在跨域整合、臨床轉譯與智慧健康照護上的堅強研發實力。此次計畫以「非侵入式智聯網生理感測技術於長照對象之疾病預測示警與復能整合：建構醫院至居家之無縫照護生態系」為主軸，聚焦高齡社會與長照需求，致力於打造更智慧、更即時、更貼近使用者需求的照護模式。

本計畫由許豪仁教授領軍，結合校內教師團隊、花蓮慈濟醫院臨床資源及產業平台合作，推動從醫院端到居家端的智慧照護應用。研究內容涵蓋在宅感染早期預警、生理感測、智慧臥床監測、多重共病風險分析，以及精準復能整合等關鍵技術，期望透過電子鼻、智慧尿液檢測、3D視覺辨識、圖神經網絡與數位復能平台等創新技術，提升高齡者與長照對象的健康管理品質，並降低急性惡化與照護斷裂的風險。

依核定內容，計畫第一年補助經費為新臺幣550萬元，若四年期計畫順利推展，預計累計可獲得約新臺幣2,000萬元補助。此一重要資源將持續挹注本系研究能量、人才培育、場域驗證與產學合作，進一步強化慈濟大學在智慧醫療與高齡健康照護領域的發展特色。未來，本系也將持續以人本關懷結合科技創新，為臺灣智慧醫療與長照發展開創更多可能。

讓醫療與復健資訊接得上！本系學生獲 FHIR 大健康 Projectathon 佳作獎

運動受傷後，從醫院轉往復健機構，診斷與訓練資訊能否順利銜接？本系學生凃冠甫、靳雨鑫、徐翊家，在楊惠雯老師與物治系張子明學長的指導下，從這個問題出發，組成「一健FHIR」團隊，參加第三屆 FHIR 大健康 Projectathon。團隊提出「運動損傷復健資訊互通平台」，榮獲佳作。

運動員受傷後，通常先到醫院接受檢查與診斷，再進行後續復健。若兩端資訊無法互通，治療師可能只能依靠患者口述傷情，難以完整掌握檢查結果、醫囑與訓練禁忌。團隊因此運用醫療資料交換標準 FHIR，規劃讓醫師記錄診斷與復健指示，治療師在患者授權後查閱資料、制定復健計畫，並將關節活動度、疼痛程度等訓練紀錄回傳，供醫師回診時參考。

從就醫診斷、復健執行到回診追蹤，這項作品嘗試串起跨機構的照護流程。團隊也運用 Claude 與 ChatGPT 輔助程式開發，將企劃構想逐步轉化為可展示的平台作品，並在實作過程中學習如何整合醫療情境、資料標準與軟體技術。

這次獲獎展現慈大醫工系學生從真實需求發現問題、運用跨域知識提出解方的能力。在這裡，生醫工程不只是在課堂上認識技術，更是親手探索科技如何幫助人們獲得更連貫的照護。

【賀】本系兩位老師個別指導學生獲115年度國科會大專學生研究計畫補助

本系周晶緹同學及醫學系高宇晨同學，分別在系上陳淮義老師與楊惠雯老師指導下，獲得115年度國家科學及技術委員會大專學生研究計畫補助。兩項研究從不同的健康問題出發，展現學生運用跨領域知識探索智慧醫療的能力。

從心電訊號到具體建議：周晶緹探索居家健康監測

本系三年級周晶緹同學的計畫「結合物聯網架構之單導程心電圖人工智慧輔助風險分級與行動建議系統之研究」，結合單導程心電圖、物聯網與AI分析，探索如何將量測結果轉化為使用者看得懂、用得上的資訊。

計畫將建立訊號品質評估與分析流程，並透過雲端整合長期監測資料；再依據風險分級機制，提供持續觀察、重新量測或建議就醫等行動提示。研究重點在於驗證這套輔助決策流程於居家健康監測情境中的可行性。

重新理解夜間翻身：高宇晨研究睡眠動態指標

醫學系三年級高宇晨同學的計畫「睡眠翻身行為之生理意義重探：SHHS世代研究之翻身事件與睡眠微結構時序耦合之分析」，則將夜間翻身視為值得深入分析的生理事件，而非僅以翻身次數評估睡眠品質。

研究將運用SHHS世代資料，分析翻身事件與睡眠階段變化的時間關係，探索翻身行為所反映的睡眠動態。團隊期望逐步建立可標準化的事件型指標，並為未來穿戴式監測及神經退化疾病相關研究提供參考。

從居家心電監測到睡眠生理分析，兩項計畫都以實際健康需求為起點，展現本校系師生將工程、資料分析與醫學知識結合的研究潛力。期待他們在後續研究中持續探索，讓創意逐步化為有助於健康照護的成果。

心臟病每 22 分鐘奪一命，心健科技推【心能指標】及早揪出隱形風險

隨著超高齡社會的到來與生活壓力加劇，現代人雖擁有發達的醫療及生理監測設備，但慢性病與猝死風險仍居高不下。為此，曾任教於電子相關領域，現為心健科技股份有限公司的執行長陳崗熒博士，115年9月11日在本系系週會以 【心能健康之道】 為題，從跨領域研發經驗出發，結合最新的粒線體心理生物學與人體能量經濟學理論，提出全新的健康管理觀念。

陳執行長在講座中指出，台灣每年因心臟病死亡的人數超過 2.3 萬人，甚至高於疫情高峰期。且令人擔憂的是，該疾病突發身亡的案例中，有高達 40% 至 50% 過去從無相關就醫紀錄或診斷。他直言，市面上現有的智慧手錶雖具備心電圖或心律不整偵測功能，但其涵蓋的病症僅佔心臟疾病的少數，無法真正降低整體死亡趨勢線。因此，如何在還沒有生病的階段觀察身體狀態就相當值得關注。

為了讓這些看不見的健康風險被看見，陳執行長將研究重點從傳統心電訊號分析延伸至 【心能】指標，希望透過心電訊號的頻率分析，將原本複雜的生理訊號轉為一般人較容易理解的單一數值，作為日常健康狀態觀測的一種方式。經歷多年研發，其團隊成功將複雜的雙手心電圖進行非線性頻率分析與能量拆解，並建立能量地圖，使不同年齡的使用者可更直觀地掌握自身能量狀態。

演講最後，陳執行長總結 【生病找醫生沒錯，但健康應掌握在自己手裡】。他強調生命的本質就是能量流動，當能量流動順暢且充足，身體自然能維持最佳狀態；反之，當流動出現阻抗，就是疾病的開端。因此，在 AI 時代與超齡社會來臨之際，科技除了追求疾病治療，也需有讓人民更早理解並掌握自身健康的能力。

*本活動經費來源：教育部高教深耕計畫

走進馬來西亞校園，探索「醫工＋AI」的無限可能 

22026年8月9日至16日，本系楊惠雯老師帶領系上兩位同學前往馬來西亞，走訪波德申中華中學、芙蓉中華中學、吉隆坡循人中學及巴生興華中學四所華文獨立中學，舉辦「暑期生醫科學營」，將智慧醫療科技帶進海外高中校園。

從親手實作，認識生醫工程

營隊規劃兩項實作課程。在「心動密碼：智慧心電圖診斷助手」課程中，學生親手連接AD8232心電圖感測模組，量測自己的心電訊號；再結合PhysioNet開放資料，於Google Colab訓練一維卷積神經網路（1D-CNN）模型，學習辨識動作造成的訊號雜訊，最後透過瀏覽器上的儀表板呈現量測結果。

「動感操控：生物力學感測與AI遊戲設計」則帶領學生運用MPU6050六軸感測器捕捉身體姿態，並與AI協作開發體感遊戲，探索手腕與肩關節復健、防跌平衡訓練等應用。從接線、觀察訊號到設計互動遊戲，學生一步步將想法做成看得見、玩得到的作品。

同樣的工具，做出不同的創意

雖然使用相同的感測器與課程提示詞，學生的作品卻各有特色：有人設計溫馨療癒的遊戲畫面，有人依復健階段調整關卡難度，也有人想到家中長者的需求，提高畫面亮度與對比、簡化操作介面。這些作品展現了學生對使用者的細心觀察，也讓生醫科技更貼近真實生活。

這正是慈大生物醫學暨工程學系重視的學習方式：動手實作、跨域思考，並從人的需求出發，讓科技發揮價值。

【狂賀】本系碩士班王詩文同學獲國科會補助，赴瑞士ECSS 2026口頭發表！

本系碩士班學生王詩文同學表現優異，榮獲國家科學及技術委員會（國科會）補助，於2026年7月7日至10日前往瑞士洛桑（Lausanne），參加歐洲運動科學學會（European College of Sport Science, 簡稱ECSS）2026年度研討會，並於會中進行口頭發表！

ECSS為國際上極具代表性的運動科學學術組織，其年度研討會匯集了來自全球的研究者，是一個強調跨領域整合與運動神經科學對話的重要國際交流平台。 王同學本次獲選口頭發表的論文題目為「以認知相關的腦電圖生物指標探討運動介入對肌少型過重女性患者的影響」（Exploring the Effects of Exercise Intervention on Cognition-Related EEG Biomarkers in Females with Sarcopenic Overweight）。 該研究由系上楊惠雯助理教授與體育教學中心溫蕙甄教授共同指導， 是一項結合腦電圖（EEG）分析、運動介入與認知神經科學的跨領域主題，主要探討運動與蛋白質補充對高齡族群腦功能的影響。

王同學具備非常優異的跨領域轉化能力，她雖然為生命科學背景出身，但主動修習了訊號處理與人工智慧等工程相關課程， 更是實驗室中首位投入腦波研究的學生，並成功建立起實驗室腦波資料處理與分析的完整流程。 此外，本研究依託於溫蕙甄教授在花蓮在地社區創立之「青銀俱樂部」所建立的高齡族群縱貫性追蹤資料庫， 結合真實世界的多重介入與長期觀測，這類資料在國際相關研究中極具獨特性與稀缺性。

此次王同學的研究能登上ECSS的國際學術舞台，不僅顯示其研究能力與成果已達國際水準， 更是將慈濟大學深耕高齡神經科學與社區健康促進的長期成果推向世界。 透過與國際頂尖學者的現場直接交流，將有助於進一步檢驗分析方法的適用性、深化研究結果，並建立未來的國際學術連結。

從心跳出發，讓生醫科技走進世界！本系赴印尼舉辦生醫資訊科學營

2026年7月15日至21日，本系許豪仁院長與楊惠雯老師帶領學生前往印尼雅加達及棉蘭，舉辦「生醫資訊科學營」。活動吸引雅加達大愛學校252位學生，以及來自棉蘭10多所學校的約100位學生參與。10位慈大學生擔任助教，將課堂所學轉化為動手操作的課程，陪伴當地學員探索生醫科技。

營隊從「看見自己的心跳」開始。學員親手連接電路、認識心電圖原理，再運用AI協助撰寫程式並完成韌體燒錄。貼上電極片後，便能在電腦螢幕上看見自己的心電訊號。接著，學員與AI協作計算心率、檢驗結果，最後透過舞蹈觀察活動前後的心率變化。在棉蘭，課程更延伸至慣性測量單元，讓學員從三軸加速度與陀螺儀訊號，認識動作辨識及復健科技的應用。

從組裝、量測到分析，營隊以「做中學」的方式，讓學員親身體驗科技如何與人體健康連結。一位參與學員分享，這次活動讓她更了解AI在醫療領域的應用，也激發了她對赴慈濟大學升學的興趣。

對慈大學生來說，這趟旅程也是一次寶貴的學習。出發前，他們反覆演練課程；到了現場，則帶領學員操作，並合作克服網路與設備問題。透過跨文化交流，學生不僅分享了生醫知識，也更深刻體會團隊合作、臨場應變與語言溝通的重要。

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