本作品是全世界第一套採用人工智慧技術針對巴金森氏病患者Lee Silverman Voice Treatment Big (LSVT BIG)復健方法與老年人失能復能復建所設計，具有主動與被動監控復健過程與分析成效之特殊設計，所研發之系統解決復健治療的三大問題：患者回家後是否有依照療程進行復健？每次復健多久時間？復健過程如何追蹤與分析？
LSVT 治療法的背後是一種「感覺重建」的概念，藉由密集且高強度的日常生活核心動作訓練，來改善患者緩慢、僵硬、細碎動作起始障礙等問題，達到病患復健的效果，研究表明，巴金森氏病患者經過鍛鍊可以提高耐力和緩解僵硬，運動也可以使大腦灰質多巴胺增加同時改善其作用，對於巴病可能會產生積極的影響。此外，我們針對「能力回復復健」設計了一套可自動進行復能評分的系統，做法是透過網路攝影機搭配深度學習技術擷取人體骨架節點的特徵資訊，來進行復健動作辨識，接著使用我們所提之模糊推論系統來量化評分每次的復健動作。因此，本研究落地解決臨床醫師對復健療程三大問題。
本系統可協助患者儘速復原，我們結合最新的復健療程，搭配網路攝影機與感測器並結合Unity 3D互動介面，即時偵測並記錄患者於復健過程中的姿態訊息，藉由畫面引導病患復健動作流程，並提示病患將動作做至標準，且能由動畫互動令復健活動增添樂趣。此外，步態障礙是巴病患者的主要症狀之一，通過Kinect檢測系統的記錄與分析，依患者在指定的區間行走並分析其直線步頻、步長、步速，以及身軀擺動等參數，透過各項指標量化及分析，判斷最後復健結果是否如同預期。
復建動作強調的是任何一項運動只需遵循幾個簡單的步驟來進行，不是像健身房是去鍛鍊肌肉為目的。本系統使用網路攝影機搭配感測器來自動記錄並分析所有動作。所提系統包含網路攝影機與獨立的感測單元(用來解決遮蔽的動作無法被攝影機擷取骨架資訊的問題)，用於測量關節點的運動姿態。從人體骨架資訊與感測器收集的數據通過藍牙傳輸至個人電腦中以即時模擬使用者運動狀態，並將運動數據存儲在資料庫中進行臨床分析。
本設計除可提供個人化記錄外，為方便使用本系統，我們創新建立模擬患者肢體運動的3D動畫模型。在復健過程中，患者可以立即觀看電腦上自己的復健動作、示範影片、姿勢修正提示，如果患者在運動中出現任何錯誤，3D動畫模型將在動作不到位的關節點顯示閃爍燈號，讓患者即時看到沒做到位的動作。

本作品突破臨床上的限制，不但可以詳實記錄所有動作流程、角度、指出每個動作與醫生事先設定動作之完成度，此系統亦可允許多人從各處一起復健，醫師可透過分割畫面同時遠端監控四位患者動作流程，給予即時調整，復健完後可立即顯示並分析患者復健的效果，讓醫生第一時間可以追蹤與調整病患的復健動作，達成精準醫療目的。

本系統並不侷限於巴病與失能復能的復健，所提方法亦可自動監控患者在任何地方進行復健檢測用，特別是像COVID-19期間，患者可透過本系統，利用自家電視來觀賞其他三人復健情況。醫師亦可遠端監控復健過程，了解達成率，以便適時調整無效的復健動作。此系統可用在長照2.0社區居家多元復能、社區照護中心等場域。

1.本作品部分技術榮獲第二十屆旺宏金矽獎應用組優勝獎，指導研究生以「失能復能智慧型評分系統」為題，參加「旺宏金矽獎」競賽，本屆共計有303支隊伍報名參加。獎金24,000元及獎狀，May 22, 2020.
2.本作品部分技術參加中華電信主辦AIoT黑克松比賽，榮獲最佳應用獎，共有74隊參加，獲得3萬元獎金，Aug. 28, 2019.
3.Excellent Work (佳作), 參加2019 Int. contest on smart technology design for long term care and home life, Taoyuan, Aug. 23, 2019.
4.榮獲2018第四屆旭泰科技論文獎優良創意獎，以「有效追蹤與評估巴金森氏病復健之智慧型系統設計」參加旭泰科技論文獎，Aug. 6, 2018.
5.以「帕金森氏症復健追蹤神器」參加2017 Int. Innovation Competition of Applications of Sensors and Micro-computers)榮獲第二名與最佳創新獎兩項殊榮。Aug. 28, 2017.