Wearable Device Design and Usability Evaluation for Detecting Atrial Fibrillation of Elders

摘要

隨著人口高齡化，高齡者的健康監測的需求逐漸受到重視，其中心臟監測為被證實能夠有效預防及維持健康的措施。心房顫動為高齡者常見的心臟疾病之一，隨著人口高齡化患病人數不斷攀升，預估2050年影響全球600萬至1200萬人。心房顫動容易導致心悸、暈眩等症狀，更會引發中風、心臟衰竭等併發症，然而心房顫動有時無症狀且偶發性的特性使病患不容易察覺，現有的檢查方式也無法達到長期監測。近年來人工智慧在醫療領域有越來越多的應用，例如疾病的判斷、偵測等，但這些研究多針對技術層面及臨床的證據，較少與硬體整合；而現今用於健康醫療的穿戴式裝置蓬勃發展，多數研究也主要針對技術層面，少有研究考慮到高齡者的使用性。基於以上幾點，本研究將設計一款耳部心律穿戴式裝置，經過文獻探討，選擇最合適的測量部位，並結合人工智慧長短期記憶(LSTM)判別心房顫動的的發生。本研究的裝置將透過單組前後測實驗測量使用時的錯誤率與時間，並透過改良後的整體評估用性問卷(Post-Study System Usability Questionnaire PSSUQ)及半結構式訪談評估使用性與接受度，根據實驗結果給予改良，以提高裝置對高齡者的使用性。本研究將結合硬體穿戴式裝置及軟體人工智能判別，並考慮高齡者的使用性，設計一款高度可穿性的心率監測裝置，實驗結果可供未來高齡者穿戴式裝置的研究參考。

獎項日期	2020
原文	English
監督員	Yang-Cheng Lin (Supervisor)