淺談老化與利用銀髮福祉科技從事體能或團康類活動

無庸置疑的台灣已邁入高齡化社會,依據內政部的統計65歲以上老人所占比率已達台灣總人口的12%,且高齡化的趨勢逐年上升,預計在2018年後,台灣65歲以上老年人口比率將高達14.36%,進入所謂的「高齡社會」的階段(世界衛生組織定義超過14%即為高齡社會)。相關研究指出老化問題可能衍生出各種廣泛且重大的負面影響,其中包括身體機能的退化,普遍具有罹患慢性疾病的現象,以致於導致後續更進一步降低身體功能活動的執行與日常生活功能自理困難。

另一方面,老化本身所投注的醫療成本與照護人力的負擔亦十分可觀,從國內健康保險局調查報告顯示,60歲以上的醫療費用較其下各年齡層明顯增加,平均每位老人每年的支出超過8萬台幣。在醫療照護使用率的部分,則平均每位老人每年的住院天數為4.6天,若伴隨有失能及失智情況者,則醫療成本愈高,更加使得照護支出的經濟議題浮上檯面。

許多文獻指出運動與體適能活動有助於預防失智的發生,延緩身體功能衰退與失能的程度,達到促進健康老化的目的。針對社區老人,在經過一段長期的規律運動後,改善的部分涵蓋主動關節活動能力及活動功能與平衡表現。從另一份研究報告也提供了證據支持具有良好的運動習慣的老人,其在生理功能與執行日常活動能力方面的表現皆優於85歲以上之老老人及無運動習慣者,說明維持運動在預防的益處和支持成為成功邁向老化不可或缺的方式。此外,研究結果發現老人的日常生活活動、生活品質與幸福感息息相關,因此推測若能以積極的策略,藉由適當的運動參與或設計活動方案促進其行動與自我照顧能力,將有助於提升老年生活的幸福指數與品質。

近年來,由於銀髮福祉科技的趨勢發展與創新智慧的技術應用,市面上已有愈來愈成熟、合適的工具來協助老人進行肢體運動,例如龍骨王的健康促進系列軟體(link),就能透過簡單的互動方式並提供豐富的聲光特效讓長輩自主地從事體能運動,同時,軟體可允許多人同時進行參與,更添加源於團體因素所帶來不同的趣味性和社交效果,無疑是日照中心或其他長照單位規劃體能或康樂課程十分方便且實用的新選擇!

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龍骨王至高齡管理學系分享體感軟體應用

感謝北醫教授侯文萱老師特別邀請龍骨王至高齡健康管理學系擔任講師,分享體感科技的應用與線上復建軟體的介紹。

現場同學均出席踴躍,教學反應互動俱佳,尤其在最後體驗龍骨王開發的復建軟體的時間,大家十分熱情一同參與體會實際藉由體感互動軟體的效果。龍骨王也將目前最新的相關應用趨勢分享給底下的未來的高齡健康管理人才生力軍,期盼他們能藉此課程獲得更多的啟發並學習到更多元化與新型態的智慧復健方式,可望於步入相關職場時,能熟悉了解此類的科技產品如何運用,同時整合於服務流程中,發揮創意為個案和機構單位優化更合適的使用情境與加值成效。

另外,龍骨王十分樂意繼續和教育界密切合作,擔任起傳播最新知識的使命,畢竟往後社會將會面龐大的人口老化議題,憑藉新科技力量的引入來強化現有的醫療照護系統已是政府和產業界共同重視的發展策略,因此,有其必要性在此重要的時間點培養下一代莘莘學子對於科技、智慧醫療照護的觀念和具備操作相關器材或利用智慧化軟體從事相關工作服務的技能。

龍骨王身為復建軟體開發領域的專家和先驅者,自然義無反顧願意持續肩負教育、銜接至技術實踐的角色,針對台灣醫療需求提供最佳的解決方案。

龍骨王受邀至北醫大學高齡管理學系講授復建軟體介紹的課程
同學們實際利用評估軟體進行體適能檢測的側拍照片
利用健康促進類的軟體項目進行肢體活動訓練

邁向新階段,龍骨王正式登記為股份有限公司

這對我們來說是值得宣揚的一刻,龍骨王已在今年1080227通過經濟部許可,變更為龍骨王股份有限公司,並且持續提高增資金額中,無疑的,我們未來也將不停的成長和進步,成為在醫療器材產業裡,海內外首屈一指的台灣品牌。

龍骨王一直是復健醫療軟體應用的先驅者,過去我們的確也擁有許多輝煌的事蹟,不管是成功的引進各大醫學中心也好,還是勇於面向國際,如今已打入若干個極具戰略價值的海外市場,如中國、新加坡等地,也持續與新興東南亞各國接洽,商談,部署連結供應通路。2019,對我們來說,更是值得期待和發揮蓄積能量的一年,龍骨王已準備好與各位先進夥伴,迎接下一階段的挑戰與無畏朝向嶄新的目標揚帆航行,勢必要在醫療器材當道的時代,無論如何,留下熱血揮灑、亮眼豐碩的一頁。

IADLs工具性日常生活功能情境訓練新思維

職能治療的重點之一是所謂IADLs訓練,也就是工具性的日常生活功能重建,所謂IADLs共涵蓋八大項目,如打電話、購物、交通、做家事等等情境,由於IADLs通常在臨床是病患是否能獨立生活重要的一環,許多技巧都需要透過建構式的環境和教導重新學習,當病患具備足夠的能力,自然能順利適應並回歸到他原本的生活方式,甚至融入社會而與周遭的人群保持良好的人際互動。

然而,若無法恢復大部分的IADLs功能,那麼,相反的要享受有品質的生活勢必更加困難,而且必須處處依賴他人,不僅造成雙方的不便亦會導致照顧上沉重的負擔。因此,IADLs的再學習可說是復健當中相當重視的目標能力之一,不過,礙於國內醫療空間的不足和IADLs訓練環境成本較高的考量(需設置仿造居家環境的空間和特定情境的任務功能模擬),許多醫療單位往往缺乏理想的資源協助IADLs的訓練和提供機會讓病患可以在穩定的條件下接受階段性的活動計畫,使得IADLs的復健難以被落實、引進於臨床場域之中。

近年來,虛擬互動或創新科技的應用興起,其實我們可以簡單地透過軟體的開發或結合動作感測技術的輔助解決上述的難題,同時,像這類以軟體設計或應用程式為基礎的智慧科技實際上也兼具了許多優點,包含模擬該項IADL功能的參數、場景搭配可以按照臨床需求即時的數位化、系統化的調整、節省架設的體積空間、強化的刺激或回饋能夠增加個案的學習成效和互動參與等。

更進一步解析,若以其中一項IADL的功能任務:搭公車情境(歸類在交通工具的能力)為例子來看,病患能在專屬設立的復健治療區內直接開啟應用軟體進行『搭公車』任務的訓練。首先,藉由系統畫面顯示題目為要搭公車去菜市場並指示在街道上行走,個案便可開始做原地踏步動作模擬行走過程,接著情境畫面引導要舉手示意公車停靠,完成招手動作後,公車駛近,自動門板打開,指示要登階上公車,目的為訓練抬腳功能,之後,配合公車行進中的情境,不時有顛波震盪的干擾影響,達到訓練平衡和維持穩定姿勢的反應能力,最後,引導個案安全緩和的坐於椅子上,結束整個『搭公車』任務模擬。

IADLs的重建和改善一直都是職能治療或其他復健人員為個案促進獨立生活的必要指標,相信透過虛擬化或軟體應用的方式,更能適於有限的醫療資源生態,互補傳統訓練的不足和IADL任務不易被完整具體實施的缺口,相輔相成之下,提供多合一、可行的活動設計,為病患創造最大的價值與激勵其內在的復健潛能。

智慧復建系統的臨床應用

隨著智慧化醫療時代的來臨,不難發現在許多醫療機構的政策中,對於創新醫療儀器或服務的接受度提高,以復健科來說,近年來引進智慧化的復健設備並落實於臨床應用已蔚為轉型的趨勢,不少指標性的醫院,如三總復健科、台大醫院復健科等皆欲成立完善的復健專區,配合諸多新科技的建置,提供給病患更優質、精準且更有效率的醫療服務。

然而如何搭配智慧化的軟硬體系統整合進現今的臨床醫事環境中?以下整理出三個可行的適用情境。

一、病房端使用:
透過互動式復健系統的建立,如龍骨王的復建系統,只需要獨立的公共小隔間就能讓住院病人立即接受復健計畫。一般來說,有復健需求的病人從病情穩定後到真正照會到復健科開始積極復健訓練之前,通常會有3-5天的空窗期,研究顯示早期復健是促進預後功能改善的關鍵,因此若能在此時就近的提供復健介入,在病患生命徵兆穩定後能安全地轉位到輪椅時,便可推至設立的復健專區,由智慧型的復建系統先帶領病患進行簡易的復健活動,讓病患在未排進密集的復健治療前,就有機會把握黃金恢復期,再無縫接軌正式的訓練計劃,達到最理想的成效。

二、復健治療端的輔助訓練:
眾所周知,目前醫療人力短缺,一位醫療人員要同時照護多名病患,尤其在尖峰時間,治療空間塞滿欲接受復健的患者,壓力超載而難以消化,此時若能先引導病人利用智慧化的復建系統進行暖身或緩和運動或安排成為一套復建計畫的一部份,只要簡單的預設處方模式,便可自動化的給予一系列的活動課程,如此,不但能有效的緩衝過大的服務量,並能適時的減輕專業人員沉重的負擔。

三、復健治療端的新選擇:
綜觀現行的復健器材種類,不外乎是機械型的大型設施,如跑步機,腳踏車,或是常見具有主被動模式的四肢運動滑輪組系統,其實鮮少發展以軟體為主或多合一概念的復健情境。另外,因為復健是需要長期且頻繁的練習,許多慢性或門診型病患常因現實醫療能量的不足,無法提供如同急性期相當的照護資源和關注,因而往往遷就於既有單調的復健器材,總是在跑步機、腳踏車、信望愛四肢牽引機台輪流轉換,難以有更多的突破和維持一定的品質,但是,如今在新智慧科技的幫助下,病患其實能簡單的在復建軟體的教學、互動下,自主反覆的學習,持續的促進潛能,同時可以選擇多種的訓練類別,如平衡、協調、身體適能活動等,增加訓練的豐富度,達到最佳的復健質量。

平衡能力的黃金指標-功能性伸取測試

簡介

功能性伸取測試可用來評估在站立姿勢下動態的平衡能力,尤其是針對前後重心位移穩定度的動作控制,而因為此測試最挑戰的關鍵動作為受試者必須向前傾將手臂伸至最遠的距離,同時避免造成姿勢改變或失去平衡的情況,因此關係到較多的身體功能系統的參與整合。如骨科力學的表現、姿勢控制或本體覺回饋等,在臨床應用方面,功能性伸取的施測方法簡單且快速,可評估的病患族群眾多,如巴金森氏症、中風、高齡年長者等。另外,此測試證實皆具有良好的信效度,也可以作為預測衰弱和跌倒風險的評估指標。

量測方法

雙腳平行站立,握拳或手指伸直。手臂抬高至90度的水平位置,接著將身體往前傾至所能控制的最遠處停留,並至少穩定2秒。


建議與指示要點

1. 須讓受試者先練習一次以確保其完全了解測試要求。
2. 請確認受試者手臂向前伸時有與地面保持平行。
3. 為了受試者安全,允許受試者在能力許可下手向前伸至最遠的位置,不要過度往前而移動腳步失去平衡。
4. 當前伸手臂未伸直平舉或因姿勢不穩無法站定兩腳時,則必須重新再測量一次。

評分標準

量測手臂所能往前伸取最遠的距離。

臨床意義與關鍵值判別

>=25.4公分:標準以上。
15.24~25.4 公分:有中度跌倒風險。
<15.24 公分:代表有顯著跌倒風險。

常模

Agemen(cm)women(cm)
20-4042.42±4.8
37.1 ± 5.6
40-6937.85± 5.6
35.05 ± 5.6
70-8733.53 ± 4.06
26.67 ± 8.89

參考資料

Hsiao MY, Li CM, Lu IS, et al. An investigation of the use of the Kinect system as a measure of dynamic balance and forward reach in the elderly. Clinical rehabilitation. 2018;32(4):473-82.

認識忽略症(Neglect Syndrome)

忽略症候群被定義為對出現於部分空間之有意義、新的刺激無法產生回應或定向。其肇因於腦部的病兆缺陷,常見病因有腦中風、腦腫瘤或腦外傷。如照片所示,左側忽略患者只注意到右側的義大利麵,而將左側的義大利麵流了下來。

義大利麵

美國研究統計右腦中風的患者大約有50%有忽略症現象,隨著年齡越高,發生率有增加的現象,而男女性別間沒有差異。

另外從急性腦部受損患者的研究中發現,右大腦半球的受損(43%)較左大腦半球受損(20%)較常發生忽略的現象,也就是較多患者會出現左側的忽略。因為右大腦掌控了左右兩側空間資訊的解讀和整合,左大腦僅負責右側空間的資訊,所以當右大腦受損時,左側的資訊無法解讀,產生忽略的現象。

大腦示意圖

在不同的受損程度下,忽略的症狀包含:知覺無法注意(sensory inattention)、動作無法注意(action-inattention) 與空間忽略(spatial neglect)。

與偏盲(hemianopia)不同之處是,忽略症患者只要轉動眼球就能看見,但偏盲患者則是無論如何轉動眼球都看不見大腦患側對側的物體。

 

知覺無法注意

此類症狀又分為無意識現象(unawareness)和消失現象(extinction),兩這種表現。

無意識現象是指患者無法將注意力從患側移開,也就是,如果患者是右腦受損,他將無法將注意力從右側移開。

消失現象則是在看到各式各樣的物品在眼前時,只會注意患側的物品,但如果眼前的物品有類聚(grouping)效應,例如相同形狀或顏色,患者才會注意到被忽略那側的物品。

 

動作無法注意

又稱為動作忽略(motor neglect),臨床症狀類似於偏癱(hemiparesis),但偏癱患者會嘗試去動患肢,忽略患者則是忽略大腦患側的對側肢體,沒有移動的跡象,可若是將肢體移到另一邊,便可動作。

除了沒有移動大腦患側的對側肢體的跡象外,動作無法注意也有其他表現形式,例如動作減少、不能持續、動作幅度減少等。

 

空間忽略

可能忽略的方位在水平(左右)、垂直(上下)、徑向(遠近),也可能合併發生。

臨床上較常針對水平方向的忽略進行檢測。以下簡介一些常見的測驗:

  1. 線二等分測驗(line bisection test):請測試者將線的中央作標記。忽略症患者的標記會偏向大腦患側。但忽略症患者較易偵測到長線,若測試線過短,患者反而會把標記點在患側對側,此狀況稱之為跨界效應(crossover effect)。分中線
  2. 刪除測驗(cancellation test):測試紙上隨機排列各式目標,請測試者畫記掉特定目標。忽略症患者通常只將患側的目標物刪除。 刪除
  3. 仿畫測試(copy test):請測試者仿畫簡單的圖形。忽略者可能只畫出患側的圖像,此現象稱之為觀察者為中心(viewer-centered)的空間忽略,或可能所有標的物皆有畫出,但集中在患側,此現象稱之為觀察物為中心(object-centered)的空間忽略。 仿畫

 

忽略症治療訓練

  1. 改變周遭環境:盡量將常用的物品移到傷側對側,以加強病人注意到忽略面的能力。
  2. 增加刺激:
    1. 遮蔽視線:如果右腦受損,最理想的是遮蔽左眼及右眼的右半側,以確保右腦的訊息處理不受干擾,增加右腦的活化,減少忽略現象。
    2. 臨床上常藉著聲音、觸覺等刺激使患者注意到忽略側,或是讓患者自己盡量多動忽略側肢體,也能達到注意患側的功效。
  3. 追視訓練(visual scanning training):訓練患者從患側(非忽略側),沿尋一條線或文字至患側對側(忽略側)的最末端,並將最終端的文字、數字、符號等標記圈出來,訓練不只眼睛看,更用動作做確認,逐步減少錯誤的程度。訓練可搭配軀幹旋轉(trunk rotation),這是目前建議可加強忽略症患者能力治療的方式。

 

參考文獻:

  1. Ravinder Jerath, Molly W Crawford. Neural correlates of visuospatial consciousness in 3D default space: Insights from contralateral neglect syndrome. Consciousness and Cognition 28C(1):81-93. July 2014
  2. Medscape. Spatial Neglect. https://emedicine.medscape.com/article/1136474-overview#a1
  3. 中華民國物理治療師公會全國聯合會。PT NEWS 雙月刊,102期。http://www.pt.org.tw/pt_news_detail.php?Bid=2&Id=79

Technavio 市調機構預測全球的步態分析應用市場將於2020年之前可望突破6千9百萬美元產值

關鍵市調結果

根據Technavio機構最新公布的一份報告指出全球的步態分析應用市場的複合年均增長率(CAGR)預估在2016-2020年間將超越13%,效益達到6千9百萬美元的規模。世界級的大廠品牌近期也紛紛引入可攜式的步態識別系統,並已足夠成熟能夠邁入實用階段。在全球區域市場佔有的調查方面,情資顯示美國為最主要的收益貢獻者(major revenue-contributing region),佔整體47%之多。報告也提及,尤其在北美地區,步態分析被高度的採用於諸多範疇,涵蓋健康照護運動醫學研究復健領域等。

步態分析的應用

此份來自於Technavio的產業報告以下將分別敘述造就此市場的重要動力與趨勢成長的現況探討

Technavio的首席市調分析師Amrita Chaudury提道:許多的行動開發業者已經建入具有步態分析功能於行動應用裝置上,從個別使用者的角度,對步態分析的接受度和需求正逐漸增高,此結果將有利於步態評估的應用普及化。蘋果公司的iTunes store平台已出現如GaitAnalusisPro和Gaitometer等應用程式,有助於使用者分析在行走和快跑時的跨步資訊。

在運動專業上,步態分析的應用備受關注,此先進的科技允許廠商可以將研發的嶄新技術落實於往後的系統中,達到更突破、優化的成果。步態分析一直以來也被廣泛的使用在運動員身上,協助研判他們的跑步能力與姿勢控制表現。此步態的生物力學上的資料分析無疑將被視為繼手勢辨識技術後下一個革新性發展的里程碑。

回歸到進軍市場之挑戰者觀察的部分,全球領先廠牌包括Motek Medical, Tekscan, Qualisys and Medical Motion等,雖然步態分析應用市場仍處於初期階段,然而競爭的態勢已趨於白熱化,即使如此,由於可觀的市場發展潛能與規模,預期依舊深具強大的吸引力,讓新的競爭者願意入場搶攻步態分析的產業版圖,其策略大多採用M&A對策來增加市佔率與擴充產品實質內涵。

引用資料來源:https://www.technavio.com/pressrelease/technavio-expects-global-gait-biometrics-market-cross-69-million-2020

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龍骨王運用機器學習技術優化評估系統

人工智慧的其中之一分支是機器學習。2017年龍骨王成功獲選加入台灣-柏克萊醫療器材產品設計人才培訓計畫(Berkeley Taiwan Biomedical Fellowship),遠赴舊金山灣區柏克萊大學擔任訪問學者,自此接軌師承美國最先進科技人工智慧發展的知識殿堂與其機器學習的前瞻性技術,可望深化龍骨王醫療復健產品。

關於機器學習的機制,其實簡要的來說,是指從知識的脈絡中學習以完成推理的邏輯。其本質可涵蓋諸多演算思路,包括(1)函數逼近(Functional approximation)、(2)分類(Classification)、(3)機率密度估計(Density estimation)、(4)順位排序(Ranking)等作法劃分。藉由所收集的過往經驗找出其規則性,用來推理未知情境所代表的義涵。由於體感偵測必須考慮到整合處理全身關節動作資訊,用以推理決定其相對應的動作模式,同時,因為其關節互相銜接、彼此共伴牽扯,蘊涵較多的位置容限上的誤差且具相當複雜性,是一多維之定量分級問題,因此運用適當的機器學習技術進行有效的分析處理,便能更加優化演算的效能與判別的精準性與克服雜訊免疫力(Noise immunity)難題的挑戰。

事實上,以機器學習技術引入醫療專業評估領域的應用價值極高。因為有些反應在姿勢、移動、運動過程的臨床症狀或疾病表現只要簡單的透過動作行為偵測的解析,就能達到快速地辨別出是否異常或有較高病發的可能性,甚至進一步比對,顯示出對應的嚴重程度或用於跌倒偵測,再回報給醫療人員,便可於第一時間啟動相關的處置而免於延誤就醫的不良影響。另外,隨著資料量的龐大累積,在機器學習的過程中,亦會不斷的訓練其內在智慧推導的能力,深化學習的結果而使判斷的驗算邏輯更加進步與穩健。

龍骨王無論在現階段或將來都持續全力投注開發革新性且劃時代的醫療復健軟體,順應智慧醫療應用的發展,以關鍵的領先技術進軍高度受關注的醫療器材產業之中。

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2018榮陽論壇啟發-失智與失能的關係

在最新的長照計劃制度中,特別將失智的問題和對應的服務納入考量,顯示出「失智」這個議題是需要被謹慎地看待和運用專一的方式處理、協助的。當然,另一個老化常見的現象就是大家所熟知的「衰弱失能」的發生,同樣必須給予適當的訓練、透過重建日常生活功能的復健計畫安排,延緩其造成的負面影響。事實上,無論是失智或失能,皆有可能相互牽連或彼此伴隨影響,所以不可輕忽任何在體能上或認知能力上的微小變化。

顯而易見的,我們不難推論出失智可能會引發進一步的失能風險,以實際例子來說,反應比較遲鈍或執行功能出現困難的老人,自然難以走出戶外、從事社交溝通等,因為記憶差、解決問題能力降低,許多事情變得無法獨力完成,嚴重時,甚至連家事也不知道如何幫忙。足不出戶和可從事的活動功能減少、不使用的結果就會引起體能衰退、無力等狀況,最終造成失能、需要專人長期照顧的處境。許多研究也指出認知能力的缺損與身體能力的限制有一定的關聯性。更確切的說認知不足的確會影響或對原本動作模式和新策略技巧的再學習構成阻礙,由於無法理解和對外在刺激產生適當反應,而不利進行原定的復健計畫。

從另一方面來看,失能是否會反過來影響失智的變化呢?根據2018榮陽論壇的王培寧(北榮失智中心)主任表示,「千萬別想只是身體上的衰弱,大腦智力絕對也會受到影響!」她指出核磁共振影像的證據顯現,衰弱症狀者雖然認知功能正常,但和完全無衰弱的人相比,他們大腦已經開始退化了,退化位置和失智症不太相同,萎縮部位是小腦、海馬迴及額葉。

回歸到失智症預測的面向分析,研究結果認為,若正常人的失智危險異常指數是1,衰弱前期者則是2倍,進到衰弱的人則高達6倍。其背後推論的原因可能來自於失能且體弱無力的人通常是長期倚臥在床,必然更加缺乏活動參與的經驗與其他感官的輸入刺激,在過於單純或無須任何動腦和提供促進思考決策的機會下,腦部就會退化得愈快,同時顯著的影響到認知功能,從此惡性循環,無可避免地走向嚴重失智的階段。

因此,隨年齡增長,不管是失智或衰弱的危險因子也跟著增加,若沒有警覺性,不改變生活習慣,不調整運動及營養,最終一定會落入失智或衰弱的狀況中,如此,不僅為整個家庭帶來巨大的衝擊和更對整個社會長照系統徒增重大的負擔。

參考資料:https://udn.com/news/story/7266/3474127?from=udn-ch1_breaknews-1-0-news

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根據2000至2012的WHO統計資料,因為阿茲海默症和其他失智症引發失能的全球人數提高了40%之多。