〔記者黃政嘉／新北專題報導〕國內臨牀物理治療師人力有限，為讓防跌評估更精準、省時，台北大學資工系特聘教授林伯星研發「智慧居家平衡監測與跌倒風險評估系統」，結合腳部穿戴式感測器、人工智慧演算法，打造可於日常生活運作的創新防跌解決方案，去年先獲副總統蕭美琴接見，今年1月再獲總統賴清德接見，肯定他深耕AI醫療創新，系統現發展到第四代，持續優化演算法與改以手機App操作，讓操作更簡便。

今年1月賴清德接見第二十一屆國際傑出發明家獎得獎人，林伯星是其中之一，賴總統點名林伯星多年來運用人工智慧，推動智慧醫療，協助許多醫學中心和專科醫師治療病患，「這就是科技的溫柔、最有力量的模樣」。

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根據衛生福利部2024年的死因統計，65歲以上長者的事故傷害死亡原因中，「跌倒」高居第2位，每10萬人有25.2人，僅次交通事故，國民健康署調查顯示，每6位長輩中就有1位在過去1年內曾發生跌倒；衛福部另統計，截至2024年底，醫療機構的執業物理治療師人數共8665人。

林伯星表示，臨牀人力與資源難以因應大量且長期的防跌評估需求，對此，他自2020年與指導學生研究「智慧居家平衡監測與跌倒風險評估系統」，目前已突破過去平衡能力評估須於醫療院所進行的限制，使用者穿上感測器，走路就能評估平衡能力，並對應伯格氏平衡量表評分，還能在平地、上下樓梯或行經坡道等地形條件，藉AI系統全天候自動蒐集動作數據，反映受測者的狀況細節。

透過AI模型即時分析，林伯星說，系統在1秒鐘內，便能自動產出過往需耗時約40分鐘完成的伯格氏平衡量表、計時起身行走測驗等臨牀平衡量表分數，有助應用在及早發現跌倒高風險族群、復健與長照患者，而第一代最麻煩的是要收200人的受測者資料，包括在雙北的社區、療養院等，花兩年期間蒐集大量步態特性的資料，才有辦法訓練AI模型，也實際找物理治療師評分，學習評分結果。

林伯星指出，他16年前為了自由跟研究興趣，離開竹科主任工程師職位投入教職，做這發明，最理想的狀況，盼能協助一般患者或長者日常生活的監控使用，進一步變成「數位孿生」系統，即長期配戴下，透過AI學習功能，早一步預測數月或數年後可能會出現的步態平衡問題，提早預防。

台北大學指出，林伯星的步態平衡監控系統及步態平衡監控方法已取得台灣發明專利，並已申請美國專利，現正審查中，「第三代」系統先後榮獲2024年德國紐倫堡國際發明展銀牌，去年再獲瑞士日內瓦國際發明展金牌，在國際舞台上獲肯定。

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標題：國際發明獎肯定 北大林伯星研發AI防跌穿戴系統

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