照護雲帶動感測應用商機

照護雲的服務內容，包含生理狀況的監測、復健照護及緊急醫療救護等，在老齡化社會來臨的今天，照護雲的重要性可見一班。DIGITIMES攝

照護雲的服務內容，包含生理狀況的監測、復健照護及緊急醫療救護等。根據2007年Forest & Sullivan的資料顯示，由於慢性病患的增加，使得應用無線通訊技術之於如慢性阻塞性肺病(COPD)、氣喘等之後續追蹤治療，以及提供定點照護的醫師獲得病患資訊，以進行診斷、診療處方、電子病歷等，有日益增加的趨勢。在老齡化社會來臨的今天，照護雲的重要性可見一班。

但相對醫療雲及保健雲，照護雲的發展其實更加困難。按照衛生福利部的規劃，照護雲主要是針對慢性病、弱勢族群等，透過社區、居家等照護機構來提供健康照護的服務。但相較於醫療院所，不同等級的照護單位，所掌握的IT資源多寡差距更大，要藉由照護雲提供共用的IT資源平臺，設計及推廣難度更加複雜。

此外，要讓照護雲順利走上雲端，醫療雲必須先完整上線，讓照護機構能夠掌握同一個老年人在不同醫院的就診記錄，才能夠有效率地提供各種照護服務。 更重要的是，相較於醫療及保健，照護的難度其實更高，需要導入的ICT應用更為複雜。

以中風為例，從醫療角度來看，只要讓病患在中風後，病情不會迅速惡化，就算完成階段性任務，但後續的康復過程，就得交由照護來做，需要投入大量的人力、物力及時間。此外，照護機構的資源多半不如醫療院所，許多病患甚至會希望回家休養，如果病患家中剛好沒人能照顧他，照護難度自然更高。

但隨著臺灣人口持續老化，加上少子化風潮，即使有移工看護協助，要讓病患有尊嚴地、很方便地，自己一個人在家生活，照護雲勢必要導入更多的ICT應用，如本來用於家庭自動化的自動控制技術，以及本來用於遊戲的體感技術，都有機會成為照護雲的重要應用。

自動感測技術用於照護

如本來用於家庭自動化，如家電控制、遙控器的ZigBee技術，已有愈來愈多的研發單位，也將其用在照護應用。如台大醫院遠距會診系統及台大生物醫學微機電系統研究群合作研發的「即時遠距醫療全方位診斷系統」，會在被照護者身上安裝感測裝置，自動偵測病人身上的生理訊號，包括體溫、收縮壓、舒張壓、EKG(心電圖)、脈博、心跳、心音等體外資訊及CKMB、MYO、TNI、BNP、DDIM等血液資訊，再這些資訊透過ZigBee形成的WSN(Wireless Sensor Network)傳輸資料，透過網際網路傳回遠端的醫院或照護機構，假設有被照護者發生心肌梗塞，遠端的照護機構即可迅速掌握相關資訊，進行後續處理。

根據ZigBee Alliance在2009年出版的「Wireless Sensor Applications for Health, Wellness and Fitness」文件指出，國外使用ZigBee技術於健康照護領域，多是應用在「監測(Monitoring)」方面，並分為三大用途，包括一、慢性病監測；二、個人健康監測；三、個人健身監測。

對於並非處在發病期的被照護者，ZigBee可定期追蹤被照護者的特定指標，以了解被照護者的病況或康復的情況。如糖尿病患者一天僅需測量數次的血糖值，也沒有立刻傳輸血糖值的需要時，就可先將患者的血糖值，暫存於監測裝置中，過一段時間再透過ZigBee傳輸資料即可。

類似的監測範圍，也可涵蓋被照護者的日常活動與安全狀況。包括血壓計、體重計、手機、煙霧訊號偵測、定位手環、緊急按鈕、跌倒偵測器等，皆可透過ZigBee傳輸被照護者的健康狀況與即時資訊。

而對於需要持續監視的重症如心律不整，ZigBee也可以持續傳輸被照護者的生理資訊。被照護者只要穿戴可以監測EKG值的裝置，進行長時間持續性的監測，一旦偵測到病人出現不正常的心跳，就可迅速通知醫院或照護機構。

體感技術用於照護

但為了讓緊急救護系統能夠自動判斷使用者需要被急救，被照護者可能就得隨時隨地配戴各種監測設備，但基礎生理訊號相當複雜，包括呼吸次數、血壓、心跳等，不但導致監控設備設計複雜，穿戴不易，影響被照護者的生活起居，設備取得成本多半相當昂貴，後續保養維護也會造成困擾。

因此，現有的緊急救護系統，多半都需要靠使用者主動呼救，以彰化縣政府提供的「生命連線-緊急救護」系統為例，使用者只需按下一個無線遙控的隨身按鈕，求救訊號就會立刻透過家中的電話主機送到生命連線中心，讓值勤人員進行後續處理；但使用者若是忽然休克或昏倒時，無法自行按下按鈕時，這套系統也就無用武之地。

近年來，已有研究利用本來是用於遊戲的體感科技，來進行呼吸監測。以微軟開發的Kinect為例，透過主機上的三個鏡頭：中間的RGB彩色攝影機、左右兩邊為3D深度影像鏡頭─包含紅外線發射器和紅外線CMOS攝影機，就可產生3D深度數據，用來偵測人體胸腔呼吸時的起伏，而進行呼吸監測。

此外，Kinect的影像擷取技術，可以讓被照護者不須使用任何控制桿或配戴儀器，即可用動作或手勢操作遊戲，換句話說，也可用來抓取人體骨骼動作，只要將類似跌倒的居家動作，如坐下、蹲下、躺下、彎腰等，進行骨骼狀態分析，再將每個動作、頭部及身體其他部分的支點座標變化建立資料庫模型，一旦使用者的某個動作，座標變化差異與正常的居家行為明顯不同，系統就可判斷此動作視為跌倒，讓被照護者在發生緊急狀況時，可以快速地被發現或是得到救護。

體感技術也可用於復健

體感技術除了用來自動感應被照護者的身體狀況外，也可用來做為復健應用。在傳統的復健照護中，被照護者一旦回到家中，若沒有復健師陪伴，將無法確認自己的動作是否正確，如果配戴感測器進行復健，對被照護者的生活會造成不便。

台北榮總復健醫學部主治醫師李思慧更指出，因為在復建的過程中，被照護者往往必須要長期的重複一個動作多次，能病人在復健的過程當中，常會覺得比較無趣，因而中斷復健。

為了改善上述問題，國立中央大學與台北榮民總醫院已共同合作開發利用Kinect幫助病人復健。透過Kinect的骨架追蹤系統，抓取人體各個關節點的動作，判斷病人的復健動作是否正確，被照護者也可以很清楚地從螢幕上抓到自己的影像，確信他在家裡作的復健，跟在醫院做的相似度比較高。

此外，結合虛擬實境，被照護者還可從遊戲中進行復健，不僅可增加被照護者復健的樂趣，還可根據被照護者需要復健的程度，調整遊戲難度，讓被照護者比較不會有挫折感，對於復健成果更有信心，提升復健的動機

台北榮總精神不老年精神科主治醫師蔡佳芬醫師指出，認知功能包括記憶力、注意力或是執行能力甚至是語言的能力，都是一種認知功能障礙，也常常是復健的重點。但過去的傳統復健方式，都是用紙筆甚至要用真人來帶領，效果不是很明顯，但運用體感技術，可以讓這種認知功能的訓練更生動、更有趣，可以達到過去傳統復健方式，所達不到的效果。

中央大學資訊工程學系助理教授葉士青指出，體感設備價格適中、技術可靠而精準，被照護者在使用的過程中，身上不用掛配任何的物件，可提高被照護者的接受度及舒適度，值得以居家為基礎的復健系統推廣。