從MEDICA 到CES:在宅醫療、穿戴式數據與物理AI,健康科技三主軸浮現

2026/1/30 系統管理員

1. 在宅醫療（Hospital at Home）：從「補位」走向「分流」

  • 推力分析：

    • 外部壓力：醫療量能不足及護理人力短缺，迫使服務必須走出醫院。美國研究指出在宅醫療可降低約 20% 的醫療成本。

    • 民眾習慣轉變：疫情後，大眾更願意在居家場景進行健康管理，讓遠距照護成為可行選項。

  • 關鍵觀念：在宅醫療不僅是裝置或軟體，而是一個整體的解決方案（Solution），需涵蓋資料蒐集、異常預警、遠端分析到建議回傳。

2. 穿戴式裝置（Wearables）：臨床化與工作流程整合

  • 臨床價值：針對高風險族群在居家環境持續監測，能降低偽陽性住院，並讓醫院提早介入治療（例如：新生兒黃疸風險預測）。

  • 數據樞紐：穿戴式裝置正成為生理指標（Biomarker）的蒐集核心，包含生理電訊號與生化訊號。

  • 供應鏈演進：硬體朝向微型低功耗晶片、醫療級貼料、薄型耐彎曲半固態電池等方向發展，以提升長時間配戴的舒適度。

  • 市場前景：預測 AI 醫療市場到 2034 年可能達到 8,864 億美元。

3. 未來戰場：物理 AI（Physical AI）與可驗證資料

  • 技術演進：從生成式 AI（Generative AI）到代理式 AI（Agentic AI），下一步將是強調「感測 + 推理 + 實體行動」的 物理 AI。

  • 科技隱身化：當智慧功能自然融入日常（如高齡科技 AgeTech），使用者將不再感覺是在使用「智慧工具」，而是生活的一部分。

  • 閉環驗證（Closed-loop）：利用人的細胞或模型產生高階資料，用來驗證 AI 預測引擎。這種新方法論（NAMs）正受到關注，旨在提供「可被監管採信的資料」以補足或替代傳統動物實驗的不足。