回顧功能性電刺激的應用

臨床上選用儀器復健的策略眾多,電刺激是常見的方式之一,其中又以功能性電刺激或神經肌肉電刺激對於大動作的誘發或矯正具有較佳的成效。以復健醫學的學理來看,功能性電刺激的優勢在於能夠藉由外在的電流輸入去誘發無力或麻痺的周邊的肌群,並在正確的時機點給予刺激去產生足夠的關節動作表現,這對許多神經性病人而言是非常的需要的,因為根本的中樞神經系統損傷,往往造成動作的喪失或控制失調等問題,而藉由功能性電刺激的作用便能協助肢體活動的恢復和促進動作學習的效率。

更具體來說,以行走為例,中風病人通常具有垂足的問題發生,也就是在跨步的擺盪期時,無法將腳背屈曲(ankle dorsi flexion)以致於容易導致過快觸地或相碰到對側站立腳,增加絆倒摔跌的情況,當然,從動作模式方面觀察,異常的步態特徵諸如拖曳,外旋或其他代償策略都影響行走的協調和能量損耗的結果,各種的變異皆需要進一步的矯正和反覆成功連貫的練習,因此若在功能性電刺激的幫助下,便可在正確時機如前所敘的步態擺盪期刺激脛前肌,促進肌肉收縮執行特定的動作技巧,以突破限制進而有效的改善步行能力。

功能性電刺激是由一個小型的裝置和電池電極片所組成,必須配戴於身上,並設定好適當的參數以及決定刺激與切斷電流的調控模式,搭配動作規律的變化增強肢體活動達到功能輔助的效果,因此也可以說是一種動態的輔具模型(orthese),往後若可再配合3D列印技術產出的客製化副木支持骨架,相信肯定會是復健領域上另一重大的突破與帶來顯著的醫療價值!

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即時的動態資料顯示的必要性?

對於動作分析的角度來探討,市面上有許多評估系統工具(See me, optogait)提供了所謂當下的數據顯示,能夠立即反應出動作表現的量化資料,當然這在需要非常精密分析的處境之下,的確是極具優勢的功能之一,試想在精英運動員的身上,教練或專業人員在乎選手每個運動分秒的細節,如此嚴密同步的監控,就能發現細微隱藏在某一刻技巧上的缺失,因為那怕在那一毫秒的能力不足都會對最終成績成績造成影響。因此針對研究運動或極限體能活動的條件下,即時的動態資料的給予似乎是必須且重要的。

然而,在臨床動作評估方面就未必如此,我們不難觀察的到其實病人本身的動作障礙是明顯且常態性的呈現,除非是像心跳、血壓等生理資訊可能需要長時間的監測,因為隨時有可能有較大的波動產生,而無法以平均的結果代表個體反應。所以這麼來看,當下的動作分析對於穩定曝露的異常臨床癥兆而言,也就不一定有絕對的必要性,畢竟病人的動作本身並無可能發生猝然的惡化或者瞬間改善到正常的機率,以步態分析來說,病患異常的步行方式是高頻率的出現在每次的踏步都能被偵測與識別得出來的幅度,用一個事後分析的整體概念來界定病患平均的變異程度是十分合理的作法,另外,當然也考慮到醫療人員是否有足夠時間觀看如此龐大而瑣碎的資料,反而是一次性的摘要結果和快速取得綜合性的結論參考(Longgood gait analysis system)有助於在分秒必爭,醫療資源短缺的環境達到最佳的判斷和評估效率。

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醫學中心三軍總醫院神經科標準化復健訓練程序-有效協助患者復健

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恭喜我們的客戶三軍總醫院神經科,將龍骨王的虛擬實境復健系統導入之後,結合醫療專業,設計出自己專屬的復健流程,協助急性中風患者有效率的復健。成效並獲得醫療標章最高等級的醫策會SNQ國家品質標章的的榮耀。

獲獎的項目包括了

虛擬實境技術應用於急性腦中風復健(連結)

快捷五動、扭轉人生急性腦中風復健照護模式(連結)

 

在虛擬實境協助急性腦中風復健部分,獲獎的理由如下。

團隊完整且專業,設備齊全,目標定位清楚,以VR作中風復健為創意的作法,訂有標準化作業流程,實際照護經驗超過200例,病人滿意度高,多項指標呈現效果良好,成果值得肯定。

而快捷五動的部分,針對急性腦中風的病人設計完整的作業流程。包括每一天患者需要執行的虛擬實境復健,相關的參數設計決定訓練目標與強度。希望有一天,成為國內急性中風患者的標準復健作業流程。

所以醫策會評審給予的獲獎理由更為精確。

三軍總醫院腦中風中心病房從101年成立至今將近五年,主要服務對象是缺血性腦梗塞的病人,依據整體功能狀態(MRs, Modified Rankin scale)的標準,二到四級(輕度到中重度失能者)佔61%。服務目標及定位清楚。
在結構方面,人力質與量俱優。空間寬敞明亮,設備及環境能考量病人安全及照護的需求。友善的環境與空間,包括:腦中風中心復健室、動力式牽引機、移位機、走道地板上彩色標線…等

在過程方面,強調「早期復健」及「復健五動」的概念。五動包括躺、坐、站、動、走。採用的Slogan是 FAST,(F, Friendly environment)提供友善的環境與空間;(A, Accurate assessment)建置整體且精準評估;(S, Supportive equipment)在多功能復健室由護理師指導,協助靜態復健輔具之訓練;(T, Training for independency)提供肢體活動訓練。在個別病人的照護上,評估表內容包括重要指標的評估及復健五動的進展,使護理師在交接班時能確實掌握病人復健進度。復健五動照護流程、體感互動式復健、多功能輔助移位帶、多功能握柄..等創新甚為務實,能以服務對象的需求考慮,值得肯定。

在結果面方面,社會評價以及研究成果能顯示初步成效。初步的研究顯示病人肌力強度、巴氏指數(ADL, Activity of Daily Living)、整體功能狀態(MRs)等三項指標,在病人入院及出院時比較,於103-105年之間有明顯進步。建議結果指標與本國其他醫學中心、亞洲及世界的標竿做比較。另主題為『快捷五動、扭轉人生』,建議能將「快捷、扭轉」的具體做法呈現出來。基於上述,故授予SNQ國家品質標章以茲鼓勵。

恭喜我們的客戶,也因此得以服務到更多患者,有效率的康復。

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步態分析—比較穿戴型與非穿戴型裝置系統

對於步態分析應用的選擇工具眾多(1),但基本上大致可以分為兩類,也就是穿戴型和非穿戴型裝置。而在穿戴型的各種裝置中,又以慣性偵測器元件(inertial measurement unit, IMU)最為普遍用於學術研究或成為臨床分析的選擇工具之一。IMU事實上是由許多的電子器材所組成,即加速規(accelerometer)、陀螺儀(gyroscope)、有時加上磁力儀(magnetometer)的配備。便能進行量測和回報關於物體的速度、加速度、向量和重力等資訊。就原理上來探討,IMU是根據牛頓的力學公式推導一系列的資料運算,因此,在已知物理質量和作用力的前提下,套入F= ma的法則得以算出加速度量值,再利用高等數學概念積分加速度即可得到速度,同理積分速度即可得到對應三軸座標的位移結果。所以,一旦能夠透過加速規偵測到基礎訊號並選擇適當的演算法過濾和分析,我們便可實際擷取到該行走時段內相關的步態變數,甚至涵蓋到步頻與步長等預估數值。

IMU基於較低的成本和微型的設計,使得應用的價值隨之提高。一般只要透過綁帶就可固定於身體特定部位,並藉由無線溝通能力的連結強化,能夠讓多個配戴於肢體關節各處的IMU在行走活動時偵測即時同步的資訊,進而達到監控動作變化和評估步態表現的目的。另一個吸引人的優點是IMU因為體積小和可攜帶的性質允許在戶外行動時測量,如此更能直接反映出受測者真實的生活經驗與在社區環境下行走的功能狀況。(2)

然而,IMU卻也存在許多需要突破的發展困境,最顯著也最棘手的問題是測量誤差的影響。由於IMU的參數估計是透過對加速度做重複積分的演算得來,以步行距離參數而言,必須經過兩次的積分推導取得,因此無可避免的,其中的測量誤差也就被同時放大兩倍,對最後結果的準確性容易造成嚴重干擾。在臨床處境方面,神經性病患的步態特徵通常反映在步長和步速上的變異,而兩者皆必須換算出距離的數值,因此若這些關鍵指標經由IMU的分析處理後則可能具有上述誤差因素的威脅,再次強調,使得資料的精準性難以被完全確認。另一項缺陷是由於IMU必須配戴於體表上,多少會導致受測者的不適或動作上的不自在。還有,礙於無線連線系統的耗電問題,造成長時間連續供電的困難。從偵測的穩定性角度探討,IMU的訊號分析必須依賴複雜的演算過程,再加上微型設計的關係,其實易於受到外界雜訊的干擾。以上都會進一步影響到IMU技術的實用價值和弱化發展的條件。當然,比對於穿戴型的裝置,選用非穿戴型,即用光學為主的方式分析動作,如眾所周知的kinect偵測器,似乎亦為可行且頗具優勢的工具代表之一(連結)。以下為摘錄文獻整理,比較穿戴型與非穿戴型各自的優劣要點。

系統 優勢 限制
非穿戴型

(光學)

1.     允許多項步態參數同步分析

2.     不受電力供應限制

3.     部分系統完全屬於非接觸式偵測

4.     具備成熟的偵測能力與較高的準確度

5.     較高的重複、再製性質,不易受到外界因素干擾

6.     可即時調節量測程序

1.     需要標準環境建置,受限於場地空間

2.     較多的硬體和測試成本

3.     無法延伸至建構測量環境之外

穿戴型 1.     允許長期配戴,監控和分析日常生活下的步態功能

2.     裝置成本較低

3.     能夠在任何地點下操作,不限於特定環境

4.     允許多個微型偵測器同步運作

5.     無線技術強化應用可行性

6.     促進個案自主活動條件

1.     受限電池電力,無法持續供電

2.     需要複雜演算過程

3.     考慮誤差因素產生的資料不確定性,僅能提供有限的步態參數量測

4.     易於受到外界因素和雜訊的干擾

參考資料

  1. Muro-de-la-Herran A, Garcia-Zapirain B, Mendez-Zorrilla A. Gait analysis methods: an overview of wearable and non-wearable systems, highlighting clinical applications. Sensors (Basel). 2014;14(2):3362-94.
  2. Tunca C, Pehlivan N, Ak N, Arnrich B, Salur G, Ersoy C. Inertial Sensor-Based Robust Gait Analysis in Non-Hospital Settings for Neurological Disorders. Sensors (Basel). 2017;17(4).

 

Tai Chi Class Available in California

Tai Chi regarding as one of the best exercise for balance improvement, the meaning of

improvement of this ability can foresee fall prevention. Also the Taichi is also good for coordination, and build self confidence. Since it is also easy to operate, many senior center have regard it as a regular course for most senior participants.

You can find some of there list here in California.

Pasadena Senior Center(Link)

City of Benicia(Link)

Emeryville(Link)

City of Irvin (Link)

Ukiah Senior Center(Link)

 

 

步態分析-從時空參數窺知跌倒風險

跌倒問題一直以來都是大家關注的重點,而隨著年齡老化跌倒風險也逐步上升。根據統計超過65歲居住於社區的老人大約有30%在一年之中曾發生一次或多次的跌倒,而一旦跌倒造成骨折受傷等情況,就會加速老人失能和後續住院、轉送安養中心的機會,導致顯著的醫療和家庭負擔。事實上,引起的跌倒的因素有很多,舉凡身體機能、心理或環境因素皆不可乎略。從日常生活中,我們的確也不難發現老人身上的症狀或行動能力出現困難,如腳步踉蹌、姿勢搖搖晃晃、步伐短促零碎等,因此,如何設計有效的訓練活動和儘早一步指認出容易跌倒的徵兆,皆有助於達到預防跌倒和維持健康活動的結果。

目前關於老人跌倒的指標預測或延伸的研究報告備受重視,其中,利用觀察臨床步態表現的方式來作初步的過濾和識別某些易於跌倒的個案,是非常方便、快速的可行之策。當然,針對易於跌倒的社區老人本身就會顯現異常的步態特徵,我們可以透過以下的步態分析報表清楚的歸納出這些有利評估的關鍵參數。

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據統計指出,易於發生跌倒的老人相較於正常同齡組別更傾向具有較大的步寬、相對短的步長和步幅、偏慢的速度、更長的雙腳站立期以及較高的站立週期變異。所以,當醫療人員只要透過可以量化的步態評估工具,如以kinect為基礎的分析系統,因其價格經濟實惠且設備簡易,能夠普遍應用於臨床空間等優點(連結),便可及時篩檢這些步態的時空參數是否異於常模,對應出適當的訓練處方,如發現步行速度緩慢,則強化在速度提升方面的練習技巧。在最有效率的情況下,進一步幫助跌倒風險的降低與預防失能的影響。

參考資料

  1. Mortaza N, Abu Osman NA, Mehdikhani N. Are the spatio-temporal parameters of gait capable of distinguishing a faller from a non-faller elderly? Eur J Phys Rehabil Med.2014 Dec;50(6):677-91

步態分析-從量化描述的面向討論

人類行走是一門複雜的學問,看似簡單、省能的行動過程,其實是經過長久的生物演化而來,當然,從嬰兒時期,一個成熟的行走動作型態的發展通常需要花費至少七年的時間,其中涉及許多機能系統參與,包括中樞神經系統、肌肉骨骼系統、感覺系統等協調作用。因此任一系統的障礙或失調情形都有很可能影響正常的步行機制,而產生所謂的病理性步態。

為了更客觀地分析這些步態表現甚至找出臨床疾病造成的步態損傷特徵,需要提供完整且量化性的生物力學分析作為評估的參考標準,以下整理出幾種常見的參考指標,個別為大家摘要簡介。

  1. 步態的時空參數

    描述行走時步伐與步伐之間的簡易的時間區間或位移距離等。時間參數包括步頻、週期、速度;空間參數包括步距、步幅等。上述參數可提供步態表現基礎的資訊,也易於被量測、觀察和建構常模。
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  2. 運動學資料–關節運動角度

    描述隨著時間物體在各自空間中的位置改變和運動狀態,如:步行各期間的關節活動度模式。此面向資料提供各個關節部位動作的變化型態,利於量化顯示關於運動細節或肢體控制的表現概念。
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  3. 動力學資料

    描述力對物體的作用,如步行時作用力、反作用力量值,並考慮方向和時間性的影響,此類資料提供行走時地面給予正向力推進或身體重心位移的參考指標,應用上可透過壓力版、測力感應設備材料進行收集計算。但使用器材價格成本昂貴,不易進行實測取得相關結果。
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至於究竟要透過何種測量方式而獲得以上資料,現階段的評估設備種類眾多(連結),各有其優劣處。近期,以kineck為基礎的步態分析因成本較低與運用非接觸性的關鍵技術:骨架肢體追蹤辨識而備受關注(連結),如此,不僅大幅提高被未來臨床環境或社區普遍應用和協助篩檢步態問題的實用機會,更可望成為日後步態分析工具的第一首選。

參考資料

  1. https://kknews.cc/news/nx8lg58.html
  2. https://goo.gl/6Ya48J

 

Post-Kinect Era, the shape of Rehabilitation. 2020年體感復健的樣貌

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隨著視覺技術的大幅進步,未來十個人一起進行的群體治療(Group Therapy),病人在使用拐杖、助行器乃至同時間搭配其他復健硬體等等,都能使用體感的混合實境互動技術,來增加復健的黏著度並有效地增加臨床人員的工作效率。

復健因為體感而更有效率

從2010年第一代的Kinect問世之後,對於傳統復健進行的方式,便逐漸的改變。大抵上微軟的這項新產品帶來最大的改變是,機器能夠"看的見"進行復健時的肢體動作。這包括了下達特定動作指令時單手與眼睛的協調度,或是雙手雙足之間的協調度以及達成目標的能力程度。

更進一步,原本需要治療師隨行在側仔細的觀察連續性的動作,比方說是步態、或是姿態的分析與評估(連結)。現在由於視覺技術的進步,機器看得懂病人怎麼走,走得好不好。便能夠產出醫學上所通用的報告結果,告訴其他人類治療師、醫師他所分析的結果(連結)。

哪些情況是體感復健的限制

但是這門新興的復健方法也有他的限制在。群體訓練時最有效率的人數,還是落在三、四個人之間,原因是深度感測器,只有在完全拍到全身人像時,才能夠正確的判斷,這讓所有的使用者都只能站在同一列上面對感測器。若有一前一後身體被擋到了,後者的資訊,電腦就無法判斷正確。就一般醫院、或是長照機構在進行群體復健時,預計參與的使用者人數落在10~20人之間,距離電腦能有效地解決實務的問題,還有一段不小的距離。

而常常為了確保病人的安全,需要有拐杖、助行器支撐重心時,這些體感復健宥於技術限制,電腦常常會將這些輔助器材當成了身體的延伸而錯誤判斷。其他像是在跑步機上若有扶手、或是有懸吊系統等安全確認裝置,也都因此無法正確判斷,而限制了其應用性。

後KINECT時代的新技術

人們高估了科技兩三年後的應用,而低估了十年後的影響力

微軟就這麼二次的宣布KINECT停產。第一次約是在2013年,宣布停產第一代的Kinect。中間過度期讓一掛以Kinect維生的垂直應用領域廠商痛不欲生包括我。第二次宣布停產時,就像是被無止盡兵變的大頭兵,在怎麼阿呆也做好了準備。這包括一大群軟硬體廠商正磨刀霍霍欲試,亟欲的取代老大哥退出市場後,用更小的硬體、更好的效率、更多優秀的演算法,來在這個已經被驗證的市場收割美麗的成果。

於是國內有了LIPS、還有老牌的電子大廠鈺創,利用了TOF(看不懂沒關係)取得深度資訊,美國有ORBBEC高度的整合軟體硬體以及常用的開發環境。2018-01-10 14.34.55

戰鬥民族俄羅斯人倒是看到了硬體技術成熟主攻優化演算方法,讓相同的深度感測器有更好的關節判斷技術。

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(關節影像代表受試者在動作時,機器所"看到"瞭解到的動作。可以明顯看出右邊的Nuitrack,比 Kinect V2,優異的判斷出正確動作)

而更令人讚嘆不已的是今年在CES 2018的展會上,有家舊金山新創讓僅僅是一台普通的攝影機、加上一般等級的電腦,就能做出高解析度而且是高即時的關節偵測,多人、或是有障礙物遮蔽,都不會影響他的分析結果。我想它們的技術理論基礎來自於CMU的深度學習視覺技術OpenPose(github),只是能夠做到這個高效率,果然矽谷就是矽谷、人才輩出,而從原理出發直接打趴一眾競爭對手。這可讓我的下巴掉了下來久久不已,連續三四天都去對方攤位瞻仰。這樣的技術也只有在習慣打破常規的美國,才能有機會誕生。希望他們能快快將技術能讓外部軟體存取使用。

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(影像揭示了,不管使用者是否有拿拐杖、被其他人或是物品遮蔽,都影響不了他的即時判斷)

所以,2020的復健樣貌?

全面智慧化的結果,只需要安裝一顆攝影機,在醫院/長照單位不同的儀器前,甚至是整個復健部門只要幾個魚眼攝影機。就可分析每個病人的復健。更具體一點,進行群體治療師,可以10個人排好方陣,在大型投螢幕前跟著電腦的指引進行群體訓練,一起做互動式太極拳、一起做平衡訓練,甚至是一起做步態分析,而不會影響彼此。對醫院與長照機構,都是相當有效率的解決方案。

原本傳統的復健設備,在不用添增任何智慧化的升級方案,只要裝上一顆普通的攝影鏡頭,就可以有效地紀錄使用者的復健動作與姿態,有效地記錄在不同設備上進行復健訓練時的成效。

病人回到家中後,不用特別安裝任何硬體,用附帶攝影鏡頭的手機或是原本就已經智慧化的電視,就可以將這些復健軟體當成是頻道內容,每天按照治療師的處方簽完成該有的訓練與評估。

這一切太美好,感謝科技讓未來變成現在式!讓我們期待龍骨王2020年提供的服務。

 

五種機器人復健的方式

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全世界的機器人復健市場高度的競爭,有為數眾多的全球以及區域的競爭者,根據不同的醫療需求提供了廣泛功能的機器人治療。參與這場競賽的公司策略上專注在產品的創新以及提供更多功能的產品線。

毫無疑問的是,全球機器人復健高度成長的市場機會才是天下英雄競相投入的主因。在2014至2019這期間,複合年增成長率來到了24.3%(source)。在此,以下將幫大家選出六家市場上的頂級機器人復健服務公司。

  1. AlterG
    地點:美國費力文(Fremont, CA, USA)(map)
    產品線:抗重力跑步機,足部外骨骼。AlterG主要的客群在運動員訓練與物理治療。提供的效益為減少復健過程帶來的傷害,並得以減少回復時間並增進復健成效。產品線在抗重力跑步機最廣為人知,利用水浮力結合跑步機減少身體重力施加於脆弱的腿部髖部膝蓋關節。又同時能進行跑步機上所有的復健。產品除了在歐美各國之外,也廣件於亞洲各國。在東南亞包括緬甸在內的國家醫學中心,都有看到他們的蹤影。
  2. Ekso Bionics
    地點:美國列治文(Richmond, CA, USA)(map)
    產品:外骨骼機器人
    Ekso的產品最令人激賞的是能讓坐在輪椅的病人可以站起來。產品已經上市,這仍是醫學工程歷史上相當重要的里程碑,讓失能的病人能夠回到自主的生活。並能有步態的訓練。這對於脊髓損傷患者、中風、乃至其他類下肢癱瘓患者能得以走路。在這兩屆的ACRM都有看到他們參展,對於市場的開拓相當專注與認真。不過在價格部分,終端病人的市場,單價美金十萬元還是過高。而法規也限制病人單獨使用,需要有照顧者陪行,也讓潛在的使用成本增加許多。
  3. Hocoma
    地點:瑞士
    產品:外骨骼訓練設備
    針對神經相關疾病患者,像是脊椎損傷、中風、多發性硬化、腦傷、帕金森氏症等所造成的移動問題。目前在各大醫院使用的是步態訓練系統,藉由預先設定好的步態引導系統,讓患者在外骨骼機器設備協助下,能夠在跑步機上半自主地跟著訓練Program 復健。台灣目前所知,台北醫學大學附設醫院有提供高端自費項目。
  4. BioNIK
    地點:美國麻州
    產品:外骨骼訓練設備
    為神經復健的患者,提供互動式的機器訓練設備。公司提供的價值在於對神經科患者,提供evidence based,個人化以及認知運動治療。並且,其治療protocol自信病人將能持續的浸潤使用。著名的產品包括了腕部互動訓練等。目前在台灣也將有醫療器材廠商,與遠距復健廠商龍骨王合作,將於2018年atlife輔具展上展出。
    外骨骼訓練公司眾多,包括了精簡化的yourehabRehab-Robot
  5. Kinova
    這家魁北克機器人公司於近期(201709)獲得了25M加幣的投資,投資人除了魁北克與加拿大的政策投資之外,也驚見來自台灣的富士康。產品面的使用情境讓機械手臂架在行動不良的患者輪椅上,替代癱瘓患者的手部工作。
  6. RehaPal
    創立於矽谷的RehaPa,出身於柏克萊加州大學的機器人實驗室。由來自台灣的兩位訪問學者創立。主要針對急性後期的中風病患的PROM(被動式關節活動度)以及肌肉萎縮等常見復健訓練問題,以人型機器人協助治療師在復健過程的勞力與重複性工作。

未來趨勢之遠距復健(含黃金自立給付包)

根據衛生福利部2016年的統計資料指出,「腦血管疾病」在十大死因中排名第四,此疾病不僅攸關病患身命的安危,更需要長時間的復健與照護,只要家中有位腦血管疾病患者,家庭就需投入資金與心力,耗用龐大醫療及經濟資源。[1]

研究發現,病患越早接受復健治療,恢復的狀況越佳,因此持續地接受復健治療相當重要,然而目前健保「病房」給付一次約三到四周,之後須尋找其他醫院復健科等候空位,導致家屬需不斷尋找復健科醫院,甚至會有供不應求、病人須在家等候病床的狀況;如是定期回醫院或診所復健的中風病患,有分健保復健與自費,大部分的健保復健是一位物理治療師對多位病人,自費則是一對一的復健方式,即是花的錢越多,越能享有高品質的復健。

想必在看文章的同時心中也有些期待,是否有可以取代等候醫院病床供不應求問題或是CP值很高的復健方式?

 

現今趨勢越來越科技化,遠距復健已漸漸實行,而近期新北市針對長照2.0,於2017年10月推出新活動「黃金自立給付包」,提供民眾對於居家護理的服務,黃金自立給付包最大的不同之處,將原本出院3個月後才能進行的長照評估,提早到出院前即可進行,把握出院後黃金復健期的3個月,結合社會局直接在醫院建立單一窗口,從以往出院後才能開始申請將近1個月的等候期,進而縮短至4.8天,讓病人第一時間就能得到居家復健、護理、營養等專業團隊的整合服務,不僅縮減空窗期,更能省下上萬元的看護費(下表)[2]。

過去長照服務 黃金自立給付包
申請評估時間點 出院三個月後 出院前進行
審查時間 約一個月 約4.8天

↑ 居家照護申請時間比較表

 

身分福利別 一般戶 中低收入戶/低收入戶
居家復健服務 300元/次 全額補助
居家營養服務 全額補助 全額補助
居家護理服務 150元/次 全額補助

↑黃金自立給付包收費方式[3]

 

遠距復健

圖片1

↑上表是Parmanto等人將遠距復健的基本概念與其服務項目,對應在強度與時間的象限圖上,項目包含遠距醫療、遠距診察、遠距治療、遠距治療和遠距居家照護等[4]

 

ACRM Symposium

10/28 美國時間中午11:30-12:45 在北醫陳適卿院長指導下於ACRM 共同舉辦一場symposium,北醫賴建宏主任與Ray將以講者身分,結合研究實證與實務的方式分享遠距復健!

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SIX DAYS of NONSTOP Technology Content

2017 ACRM Conference International Content

 

參考資料:

[1] 衛生福利部,「105年國人死因統計結果」,2017年 6月19日,<https://www.mohw.gov.tw/cp-16-33598-1.html >,(2017年 6月19日)。

[2]郭庚儒,「把握黃金復健期,中風後自理生活不難」,健康醫療網,2017年 2月03日。

<https://www.healthnews.com.tw/news/article/31187/%E6%8A%8A%E6%8F%A1%E9%B B%83%E9%87%91%E5%BE%A9%E5%81%A5%E6%9C%9F%E3%80%80%E4%B8%AD%E9%A2%A8%E5%BE%8C%E8%87%AA%E7%90%86%E7%94%9F%E6%B4%BB%E4%B8%8D%E9%9B%A3 >(2017年 2月03日)。

[3]新北市政府衛生局,「黃金自立給付包服務」,2017年 2月16日,

< http://www.health.ntpc.gov.tw/content/?parent_id=15194 >,(2017年 2月16日)。

[4]Parmanto, B., Saptono, A., Pramana, G., Pulantara, W., Schein, R. M., Schmeler, M. R., … & Brienza, D. M. (2010). VISYTER: Versatile and integrated system for telerehabilitation. Telemedicine and e-Health16(9), 939-944.