理大首辦康復日展出多項AI科研成果以智能科技推動「智能向善」

更新時間：21:58 2026-06-30 HKT
發佈時間：21:58 2026-06-30 HKT

人口老化加劇、慢性疾病發病率持續上升，大眾對預防護理、康復治療及社區健康管理需求大增。隨着人工智能（AI）、機器學習及智慧感測等技術迅速發展，傳統康復治療模式迎來革新，逐步邁向預防監測、個人化治療及社區健康管理方向轉型。香港理工大學（理大）康復治療科學系日前（6月28日）首度舉辦「理大康復日」，以「智能科技 @ 康復治療」為主題，集中展示一系列臨床應用的AI康復科研成果，推動AI及生命健康的融合發展，響應政府「智能向善普惠全民」的發展方向，讓智能科技成為守護健康的重要力量。

「理大康復日」展出多項AI科研成果，吸引逾500人登記入場。

深化「AI+生命健康」融合產學研協同打造智慧康復生態

理大康復治療科學系系主任彭耀宗教授致歡迎辭時表示：「最近，政府提出『智能向善普惠全民』的願景，並在《財政預算案》中勾劃人工智能的發展藍圖，特別是聚焦於『生命健康』領域。這是一個具前瞻性的決策，理大康復治療科學系對此深表認同，並全力支持。面對人口老化和慢性疾病的挑戰，AI正快速重塑醫療保健、康復治療以及醫護人才培訓的模式。過去數年，我們已在姿態監測、中風康復、預防跌倒等範疇累積了豐碩成果，印證了AI在提升市民健康方面的無限潛力。作為亞太區首屈一指的康復治療教學及研究單位，我們將繼續秉持創新求進的精神，深化與政府、醫療機構及各界的協同合作，推動『AI+生命健康』的發展策略，共建一個更健康、更智慧、更具關懷的社會。」

勞工及福利局康復專員姜梁詠怡女士致辭時表示：「在推動香港康復服務發展的道路上，理大一直都是我們非常重要的夥伴。今天的活動正好將智能科技與康復治療帶入社區，康復科學的領域不局限於實驗室或診所，它更體現了如何為個人恢復生活品質，以及在社區中建立復原力。這與政府近年積極發展智能科技應用、推動社區健康的方針不謀而合。政府未來將持續與學術界、社福界及商界攜手合作，共同推動康復服務的創新發展，以達成『老有所養、弱有所扶』的目標，共建一個關懷共融的社會。」

「理大康復日」設五大主題展館，涵蓋日常健康預防、罕見病與特殊需要照護、中風與認知康復、防跌管理及綜合體能評估，把學系的前沿科研轉化為互動體驗與專家示範，讓公眾親身感受智能科技為復康領域帶來的突破性改變。

參加者體驗穿戴式LED抗發炎及保護膝關節裝置。

參加者體驗使用「Remind-to-Move感知提示手環」，監測上肢的活動能力。

AI評估跌倒風險助長者制定防痛護理方案

本港65歲或以上長者中，大約每5人就有1人在過去一年曾經跌倒。理大康復治療科學系副系主任、洪克協痛症管理教授符少娥教授及其團隊，研發專屬AI手機應用程式，透過長達一年、涵蓋1,026名社區長者的追蹤研究，確認「坐站能力」、「步行速度」及「年齡」是預測長者首次跌倒及膝關節退化疼痛的三大關鍵指標。

該程式利用AI技術動態評估長者的跌倒風險等級，並提供個人化運動保健方案。這不僅有效降低長者跌倒受傷風險，更能延緩關節疼痛惡化，推動復康治療走向精準定制化。

評估跌倒風險和預防跌倒的手機應用程式，依據參加者的步行速度和30秒坐立次數，評估跌倒的風險。

符少娥教授指，團隊正優化程式功能，同時加強與地區組織、社福界及醫療界的合作，逐步把AI跌倒風險篩查推展至更多社區，期望長遠減輕公營醫療系統壓力，提升長者健康及社區安老支援。

智能感測技術助中風患者重建活動能力

中風患者常出現單側肢體偏癱，習慣依賴健側肢體活動，令患側肢體機能持續衰退。理大康復治療科學系副系主任、輔助技術研究中心主任方乃權教授及其研究團隊針對這一臨床難題，研發出兩款智能化居家復康設備，實現神經損傷患者持續性自主復康訓練。

「Remind-to-Move感知提示手環」可配合手機應用程式使用，為用家提供即時反饋，並自動調整治療方案，協助中風患者實現更個人化的居家復康訓練。

「Remind-to-Move感知提示手環」項目研究團隊成員，二級職業治療師林境雯（左）和李藹芹

其中，是次展示的「Remind-to-Move感知提示手環」為全新升級版本，搭載「閉環系統」，患者佩戴手環於偏癱側的手腕上，內置的感應器會實時追蹤肢體活動數據。當AI檢測到患者長時間未有使用患側肢體時，手環會發出輕微的震動提示，提醒患者主動活動手臂。配合手機應用程式，系統能根據患者每天的活動數據，自動調整震動頻率與強度，提供個人化的居家康復訓練方案，協助患者改善手部功能，適用中風、腦癱等單側肢體障礙人士遠距復康。

方乃權教授及其研究團隊亦融合AI演算與神經科學技術，研發便攜式手臂康復訓練裝置「動力康復滑板車」。這項裝置能實時對比患者偏癱肢體與健側肢體的運動模式，透過AI自動調整訓練頻率和強度，提升中風或大腦麻痺患者的上肢活動能力。這款裝置榮獲 2026年美國消費電子展（Consumer Electronic Show）「無障礙及長壽」組別的「創新獎」，讓香港的康復科研成果登上國際舞台。

「動力康復滑板車」設有被動模式、輔助模式和混合模式（被動+輔助模式），可靈活調節屈肌與伸肌協同作用，提升訓練效益。

「動力康復滑板車」項目研究團隊成員，（左起）副研究員Ali Mehdi博士、博士後研究員Melesse Tenaw Gualu、職業治療師林亦璇、博士後研究員林穎彤。

AI智能姿勢監測儀預防職業勞損實踐預防勝於治療

長時間伏案、頭頸前傾的不良姿勢，是引發肩頸痛及頭痛的主要原因。理大康復治療科學系教授黃宇樂教授及其團隊，運用先進的機器學習演算法，收集約200名使用者的姿勢數據訓練識別模型，研發體積小巧的「頭部前傾姿勢監測儀」。

該設備採用「無標記技術」，可直接安裝於電腦螢幕上方，便能透過3D傳感與鏡頭實時捕捉使用者的頭頸及軀幹姿態。當系統偵測到使用者出現頭部前傾等不良姿勢時，會即時發出提示，提醒使用者調整坐姿。使用者可根據個人習慣自訂提示方式及頻率。此外，系統會紀錄每日不良姿勢累計時長，生成長期健康數據報告，協助使用者糾正姿態，從源頭預防職業性勞損，落實「預防勝於治療」的生活醫學理念。