虛擬模組平台系統建置

隨著數位醫療的發展，虛擬健康平台逐漸成為提升健康管理的重要工具。本計畫專注於建立以個人生成數據(PGHD)為核心的虛擬平台系統，結合穿戴式裝置和風險預測模型，提供即時且精準的健康管理服務。以下為主要成果與應用：

1. 個人生成健康數據(PGHD)傳輸流程

我們已完成PGHD傳輸流程的初步測試，成功驗證了數據收集與管理的技術可行性。該系統利用Google Fit和Apple Health匯入數據，經由AWS進行暫存後，資料將匯入管理後台進行分析與整合。目前的數據來源包括穿戴式裝置與手機，主要收集心率、步數及睡眠時間等資料。由於部分裝置無法偵測心電圖及血壓，此類數據被列為次要目標。這一系統實現了多設備、多平台數據的整合與流通，為未來健康平台的推廣奠定了基礎。

2. 健康數據收集平台

為進一步提升數據收集效率，我們開發了一套能自動化處理穿戴式裝置數據的平台。用戶佩戴設備後，通過Google Fit或Apple Health授權即可將數據同步到平台。目前的重點數據涵蓋：

• 心率：即時監測心臟健康。
• 步數：反映日常活動量。
• 睡眠時間：評估個人休息品質。

未來將逐步擴展至更多生理指標，如血壓和心電圖，提升健康數據的全面性。

3. 慢性疾病風險預測模型平台

基於前述開發的慢性病風險模型，我們建立了一個風險預測平台，用戶只需輸入自身健康數據，即可預測未來5年內的疾病風險。目前平台提供糖尿病及慢性阻塞性肺病（COPD）的風險評估功能：

• 糖尿病風險平台：使用者可了解糖尿病發生的可能性，並獲得專業建議，如飲食調整或運動計畫。
• COPD風險平台：提供用戶肺功能狀況的預測，幫助提早進行治療或健康干預。

透過這些功能，平台不僅提升了個人健康管理的便利性，還能幫助醫療機構進行更精準的疾病預防工作。

應用與未來展望

虛擬模組平台結合PGHD技術與風險預測模型，不僅促進了健康數據的有效整合，還為用戶提供了個性化健康管理方案。未來，我們將進一步拓展平台功能，包括引入更多疾病模型和高階數據分析技術，並優化數據收集與預測的精確性，致力於讓每位使用者都能享受到高效、便捷的健康服務。