以雲端數位孿生模型整合活動、睡眠與心血管自律神經數位表型建構高齡衰弱事件風險預警系統;Development of a Cloud-Based Digital Twin System Integrating Activity, Sleep, and Cardiovascular Autonomic Digital Phenotypes for Event Risk Early Warning in Older Adults

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題名:	以雲端數位孿生模型整合活動、睡眠與心血管自律神經數位表型建構高齡衰弱事件風險預警系統;Development of a Cloud-Based Digital Twin System Integrating Activity, Sleep, and Cardiovascular Autonomic Digital Phenotypes for Event Risk Early Warning in Older Adults
作者:	林澂;黃玉書;林煜軒
貢獻者:	國立中央大學生醫科學與工程學系
關鍵詞:	多模態時間序列分析;數位生理表型;數位孿生模型;智慧手機行為分析;衰弱綜合症;Multimodal Time-Series Analysis;Digital Physiological Phenotyping;Digital Twin Modeling;Smartphone-Based Behavioral Analytics;Frailty Syndrome
日期:	2026-07-23
上傳時間:	2026-07-27 15:16:53 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	本計畫透過導入數位健康與人工智慧技術，建立高齡族群健康狀態之長期、居家化監測與風險預警機制，預期可促進衰弱綜合症及相關健康惡化狀態之早期辨識與個人化管理，進而降低衰弱所衍生之跌倒、失能、住院與照護依賴風險，提升高齡者之生活品質與自主生活能力，並減輕健保體系與長期照護系統之整體負擔。在產業與社會發展層面，本計畫結合臺灣在智慧型手機、穿戴式感測器與資訊通訊技術之既有優勢，發展具可擴展性與可重複部署性的數位健康系統架構，除可作為智慧長照與慢性病管理之技術基礎，亦有助於培育跨域整合之數位健康應用模式，促進國內智慧醫療與高齡科技相關產業之發展，並提升臺灣於國際數位健康領域之能見度與競爭力。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[生醫科學與工程學系] 研究計畫

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