口罩能測心率、提醒你該休息了!智慧監測器FaceBit有望成為醫護福音
口罩能測心率、提醒你該休息了!智慧監測器FaceBit有望成為醫護福音

疫情發生以來,口罩早已成為日常生活的一部分,也是最有效的保護措施之一。

然而,這種保護是被動的,無法在佩戴不當或者口罩失效的情況下提醒佩戴者;與此同時,口罩緊貼臉部,這是為個人健康提供實時監測的絕佳位置。

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圖/ 愛范兒

正因為口罩存在限制也帶來機遇,西北大學開發了為口罩添加智慧屬性的感測器「FaceBit」。

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這款小巧的感測器,可用一塊微小磁鐵固定到任何口罩,包括N95、布口罩或外科口罩。

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FaceBit使用節能運行系統,實時收集佩戴者的各種生理信號:

通過血液泵送產生的細微頭部運動監測心率,通過溫度變化監測呼吸頻率,通過壓力信號監測口罩貼合度和佩戴時間。

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其中比較神奇的是測量心率。研究團隊表示,心臟跳動時,血液沿著大動脈流向臉部,頭部會移動一個「難以察覺的微小量」,FaceBit可以感知這種微妙的運動,並將其與其他運動區分開來。

所有健康資訊都會無線傳輸到相匹配的app「Face Bit Companion」,它用Swift編程語言為iOS和macOS開發,一目了然顯示實時資訊。

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當問題(例如心率升高)出現,app將立即提醒用戶——你應該休息、散步或深呼吸了!沒有緊急情況發生時,生理數據可用來預測疲勞狀況和情緒狀態。

用戶也能在app設置其他通知事項,例如補水提醒和更換口罩提醒。

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圖/ 愛范兒

將數據「聚沙成塔」,醫院系統就可以有理有據地優化員工的輪班和休息表。

在基本功能之外,開發人員將根據醫護人員的反饋,在未來增添更多自定義的小工具。

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圖/ 愛范兒

畢竟,只有重視反饋,才能自始至終地明了:FaceBit為誰服務,以及提供哪些服務。

其中一項數據「面罩貼合度」,就是基於事先調研添加的。

在設計FaceBit之前,西北大學教授Josiah Hester採訪了醫護人員,了解他們對智慧口罩的需求。所有受訪者都表示,「口罩貼合品質」最重要。

在日常工作中,為了確保N95口罩正確密封在臉上,醫護人員需要定期進行20分鐘的「適合性測試」:

醫護人員戴上N95呼吸器,然後在整個頭部戴上透明頭罩,另一名工作人員將甜味或苦味的氣溶膠噴霧幫浦,氣溶膠的濃度在頭罩內逐漸增加。如果佩戴者在一定數量的氣溶膠之前嚐到苦味或甜味,則說明口罩未正確密封。

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圖/ 愛范兒

雖然FaceBit不能取代這個繁瑣且必要的過程,但它足以在測試之外的時間擔當輔助。例如,口罩因為意外被撞而不再密封,FaceBit會及時提醒佩戴者。Josiah Hester解釋道:

如果你戴口罩12小時或更長時間,有時你的臉會變得麻木,你甚至感覺不到它,也就意識不到口罩是鬆的。而FaceBit能夠測量口罩電阻,如果阻力突然下降,表明口罩已經不密封。

FaceBit內建了一塊單獨續航11天左右的微型電池,但這不是唯一的能量源,呼吸產生的動能和熱能甚至太陽能皆可為之所用。醫護人員不必在輪班期間為它充電,感測器的使用壽命也被延長了。

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圖/ 愛范兒

作為可持續、無電池技術方面的專家,Josiah Hester希望FaceBit在未來完全無電池,只需收集熱能和動能為裝置供電。

儘管志願者已經在真實場景中測試了裝置,FaceBit仍然少不了臨床試驗。為此,研究團隊在GitHub將該項目開源發布,包括硬體和app,以便其他人驗證裝置和增添新功能。

FaceBit可能不會被個人廣泛使用,但它為長時間輪班的疫情一線工作人員,提供了可持續、方便且舒適的健康監測。FaceBit背後的「臉部感應和推理」研究,在未來也有著更多可能。

不過,西北大學沒有談到感測器是否需要消毒以及如何消毒的問題。

本文授權轉載自:愛范兒 ifanr

責任編輯:傅珮晴、侯品如

關鍵字: #醫療產業
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

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為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

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「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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