理大首办康复日展出多项AI科研成果以智能科技推动「智能向善」

更新时间：21:58 2026-06-30 HKT
发布时间：21:58 2026-06-30 HKT

人口老化加剧、慢性疾病发病率持续上升，大众对预防护理、康复治疗及社区健康管理需求大增。随着人工智能（AI）、机器学习及智慧感测等技术迅速发展，传统康复治疗模式迎来革新，逐步迈向预防监测、个人化治疗及社区健康管理方向转型。香港理工大学（理大）康复治疗科学系日前（6月28日）首度举办「理大康复日」，以「智能科技 @ 康复治疗」为主题，集中展示一系列临床应用的AI康复科研成果，推动AI及生命健康的融合发展，响应政府「智能向善普惠全民」的发展方向，让智能科技成为守护健康的重要力量。

「理大康复日」展出多项AI科研成果，吸引逾500人登记入场。

深化「AI+生命健康」融合产学研协同打造智慧康复生态

理大康复治疗科学系系主任彭耀宗教授致欢迎辞时表示：「最近，政府提出『智能向善普惠全民』的愿景，并在《财政预算案》中勾划人工智能的发展蓝图，特别是聚焦于『生命健康』领域。这是一个具前瞻性的决策，理大康复治疗科学系对此深表认同，并全力支持。面对人口老化和慢性疾病的挑战，AI正快速重塑医疗保健、康复治疗以及医护人才培训的模式。过去数年，我们已在姿态监测、中风康复、预防跌倒等范畴累积了丰硕成果，印证了AI在提升市民健康方面的无限潜力。作为亚太区首屈一指的康复治疗教学及研究单位，我们将继续秉持创新求进的精神，深化与政府、医疗机构及各界的协同合作，推动『AI+生命健康』的发展策略，共建一个更健康、更智慧、更具关怀的社会。」

劳工及福利局康复专员姜梁咏怡女士致辞时表示：「在推动香港康复服务发展的道路上，理大一直都是我们非常重要的伙伴。今天的活动正好将智能科技与康复治疗带入社区，康复科学的领域不局限于实验室或诊所，它更体现了如何为个人恢复生活品质，以及在社区中建立复原力。这与政府近年积极发展智能科技应用、推动社区健康的方针不谋而合。政府未来将持续与学术界、社福界及商界携手合作，共同推动康复服务的创新发展，以达成『老有所养、弱有所扶』的目标，共建一个关怀共融的社会。」

「理大康复日」设五大主题展馆，涵盖日常健康预防、罕见病与特殊需要照护、中风与认知康复、防跌管理及综合体能评估，把学系的前沿科研转化为互动体验与专家示范，让公众亲身感受智能科技为复康领域带来的突破性改变。

参加者体验穿戴式LED抗发炎及保护膝关节装置。

参加者体验使用「Remind-to-Move感知提示手环」，监测上肢的活动能力。

AI评估跌倒风险助长者制定防痛护理方案

本港65岁或以上长者中，大约每5人就有1人在过去一年曾经跌倒。理大康复治疗科学系副系主任、洪克协痛症管理教授符少娥教授及其团队，研发专属AI手机应用程式，透过长达一年、涵盖1,026名社区长者的追踪研究，确认「坐站能力」、「步行速度」及「年龄」是预测长者首次跌倒及膝关节退化疼痛的三大关键指标。

该程式利用AI技术动态评估长者的跌倒风险等级，并提供个人化运动保健方案。这不仅有效降低长者跌倒受伤风险，更能延缓关节疼痛恶化，推动复康治疗走向精准定制化。

评估跌倒风险和预防跌倒的手机应用程式，依据参加者的步行速度和30秒坐立次数，评估跌倒的风险。

符少娥教授指，团队正优化程式功能，同时加强与地区组织、社福界及医疗界的合作，逐步把AI跌倒风险筛查推展至更多社区，期望长远减轻公营医疗系统压力，提升长者健康及社区安老支援。

智能感测技术助中风患者重建活动能力

中风患者常出现单侧肢体偏瘫，习惯依赖健侧肢体活动，令患侧肢体机能持续衰退。理大康复治疗科学系副系主任、辅助技术研究中心主任方乃权教授及其研究团队针对这一临床难题，研发出两款智能化居家复康设备，实现神经损伤患者持续性自主复康训练。

「Remind-to-Move感知提示手环」可配合手机应用程式使用，为用家提供即时反馈，并自动调整治疗方案，协助中风患者实现更个人化的居家复康训练。

「Remind-to-Move感知提示手环」项目研究团队成员，二级职业治疗师林境雯（左）和李蔼芹

其中，是次展示的「Remind-to-Move感知提示手环」为全新升级版本，搭载「闭环系统」，患者佩戴手环于偏瘫侧的手腕上，内置的感应器会实时追踪肢体活动数据。当AI检测到患者长时间未有使用患侧肢体时，手环会发出轻微的震动提示，提醒患者主动活动手臂。配合手机应用程式，系统能根据患者每天的活动数据，自动调整震动频率与强度，提供个人化的居家康复训练方案，协助患者改善手部功能，适用中风、脑瘫等单侧肢体障碍人士远距复康。

方乃权教授及其研究团队亦融合AI演算与神经科学技术，研发便携式手臂康复训练装置「动力康复滑板车」。这项装置能实时对比患者偏瘫肢体与健侧肢体的运动模式，透过AI自动调整训练频率和强度，提升中风或大脑麻痺患者的上肢活动能力。这款装置荣获 2026年美国消费电子展（Consumer Electronic Show）「无障碍及长寿」组别的「创新奖」，让香港的康复科研成果登上国际舞台。

「动力康复滑板车」设有被动模式、辅助模式和混合模式（被动+辅助模式），可灵活调节屈肌与伸肌协同作用，提升训练效益。

「动力康复滑板车」项目研究团队成员，（左起）副研究员Ali Mehdi博士、博士后研究员Melesse Tenaw Gualu、职业治疗师林亦璇、博士后研究员林颖彤。

AI智能姿势监测仪预防职业劳损实践预防胜于治疗

长时间伏案、头颈前倾的不良姿势，是引发肩颈痛及头痛的主要原因。理大康复治疗科学系教授黄宇乐教授及其团队，运用先进的机器学习演算法，收集约200名使用者的姿势数据训练识别模型，研发体积小巧的「头部前倾姿势监测仪」。

该设备采用「无标记技术」，可直接安装于电脑萤幕上方，便能透过3D传感与镜头实时捕捉使用者的头颈及躯干姿态。当系统侦测到使用者出现头部前倾等不良姿势时，会即时发出提示，提醒使用者调整坐姿。使用者可根据个人习惯自订提示方式及频率。此外，系统会纪录每日不良姿势累计时长，生成长期健康数据报告，协助使用者纠正姿态，从源头预防职业性劳损，落实「预防胜于治疗」的生活医学理念。