1. 前言：從感測到AI，穿戴裝置正邁向「行動建議時代」
過去的穿戴式裝置，主要提供各項數據的即時回饋，例如心率、步數、或睡眠品質。然而，隨著感測技術與AI技術的演進，穿戴裝置逐漸從「提供健康記錄的工具」進化為「可以協助使用者做出正確健康決策的助理」。特別是「多模態AI分析」的導入，讓裝置得以整合多源數據（生理訊號、運動習慣、情緒變化等），找出深層關聯性，進而為使用者提出個人化的健康建議與生活處方。
2. 什麼是多模態AI分析？為何對健康管理至關重要？
多模態AI指的是能同時分析多種不同型態數據的人工智慧演算法，例如結合時間序列的生理數據（如PPG、ECG、HRV）、活動紀錄（運動種類與時間）、主觀和客觀的情緒狀態與環境因子（氣候、作息變動等），這樣的整合分析能更準確地建模出使用者的健康狀態與潛在風險。
舉例來說，生理數據異常病不一定代表一定是疾病，有可能與使用者近期壓力事件或睡眠變化有關；運動不足的使用者，若在晚上運動反而睡不著，透過多模態分析才能給出「對的建議、對的人、在對的時間」。
3. 從睡眠到運動，Google Fitbit 如何活用多模態AI
穿戴裝置品牌Fitbit 近年來也積極導入多模態AI，在2024年更新中，透過使用者長期的運動與睡眠數據，分析出「最佳運動時機」，例如：某些人早晨運動可提升白天專注力與夜間深睡比例；某些人則需避免臨睡前劇烈運動，才能進入高品質睡眠。
Fitbit 的產品例子反映出一個重要趨勢：AI 不只是記錄「你做了什麼」，而是要判斷「什麼時候做，對你最好」。
4. AI × 血壓健康管理：穿戴裝置如何幫助高風險族群預防慢性病
對於有慢性病高風險因子的族群（如家族性高血壓），傳統的管理方式只能依賴定期健檢發現異常，反應慢半拍。而 AI 結合穿戴裝置提供的長期連續監測數據，如血壓變化趨勢、心率變異度、日夜節律變化等，則能更早預測異常風險。舉例來說：若某使用者經常出現清晨血壓升高，可推測其可能與睡眠品質或早晨壓力有關，AI 分析後可能建議其調整晚間作息或清晨活動型態
此外對於有血壓波動者，AI 可分析出哪些生活事件（如壓力、咖啡因攝取、運動）與波動相關，並給出「實際可行」的調整策略，這樣的預防性健康管理方式，不僅能延緩慢性病發展，從更大的角度來說，也有助於降低整體醫療成本。
5. 從個人健康到公共衛生：數位療法是否該納入保險給付？
當多模態AI可以提供科學且具追蹤性的生活處方（如飲食習慣、運動時段、情緒調節練習），其實已不亞於某些傳統慢性病治療指引。從筆者的角度思考：是否該將這類AI健康建議工具，納入保險給付或數位療法的範疇？事實上先進國家已有一些初步嘗試，如：
德國的數位健康應用（DiGA）制度允許經過驗證的數位工具（如App或AI演算法）納入健保給付；或是美國 Medicare 與私人保險機構，也陸續將某些與慢性病管理有關的數位工具列入報銷項目。
這些案例顯示，未來穿戴裝置所提供的 AI 分析，不只是「科技產品」，也可能是「數位藥品」。
6. 產業觀察：華碩、三星等大廠紛紛布局多模態AI於穿戴裝置中
全球主要的穿戴式裝置品牌都看到這個方向，希望透過健康數據感測技術結合多模態AI分析，提供給使用者更有效的健康管理策略。
如華碩在 2025 年COMPUTEX 發表的 HealthAI Genie，強調透過四個步驟，包含：Continuous Tracking（持續追蹤）、Intelligent Analysis（智慧分析）、Risk Prediction（風險預測）、Personalized Action Plan（個人化行動方案），幫助使用者從健康數據「知道自己怎麼了」，進而「知道自己該怎麼做」，例如給出「適合的運動處方」、「情緒調節建議」或「調整飲食與作息」等
三星穿戴裝置系列產品則開始加入對血壓與血管健康的監測功能，並與情緒與睡眠資料進行整合分析。
7. 未來展望：個人化預防醫學的AI推手
從上述案例可以看出，未來的健康管理將不再是「症狀出現才處理」，而是「異常風險預測＋行動建議」的主動預防模式。而 AI 將是這一波變革的核心推手。隨著多模態AI演算法的不斷進步，穿戴裝置將不只是數據蒐集器，而是與我們生活融合的「智慧健康顧問」。
8. 結語：打造真正「懂你」的穿戴裝置，是AI健康時代的關鍵使命
未來的穿戴式裝置將不再只是冷冰冰的科技產品，而是結合個人化、多模態AI分析、可行建議與長期陪伴的健康夥伴。若能進一步結合保險體系與公共健康策略，其潛力將更難以估量。當裝置不再只是「量你」，而是「懂你且幫你」，我們才真正邁入智慧健康的下一世代。
