12 SPORTS IMPACT -專題報導- 三、個別化健康管理與行為介入 根據個人數據制定運動計畫並提供即時反饋，如穿戴式裝置監測步數、心率，優化訓練 （林秀英，2023）；電腦視覺技術分析姿勢，降低受傷風險（相子元，2024）。相關案例如 夏姿運動為銀髮族提供個人化運動建議，確保適當負荷（楊奕琦，2025）。 亦可透過推播通知與數位激勵促進運動參與，如Health 365健康照護平台利用AI行為介入 模型提升運動習慣（Chiam et al., 2024）；資策會數位轉型研究院輔導Walkii 打造企業起步走 公益平臺，結合AI數據分析與步行、血壓監測，提供個人化運動建議，吸引20家以上企業響 應並持續優化（楊奕琦，2024）。 1.運動表現分析及預測 ‧AI透過電腦視覺與深度學習分析比賽表現 ‧提供技術與戰術分析，優化比賽策略 ‧利用機器學習根據歷史數據預測運動員表現與 傷害風險 ‧提供個人化訓練計畫，提升運動表現 2.運動傷害預測與防範 ‧分析運動模式與恢復狀況，提前識別高風險 行為 ‧提供即時姿勢分析，降低運動傷害風險 ‧運用感測器與演算法預測短期內的受傷風險 ‧協助運動員調整訓練，預防過度使用傷害 3.個別化健康管理與行為介入 ‧根據個人數據制定運動計畫並提供即時反饋 ‧穿戴裝置監測步數、心率等生理數據，優化運 動建議 ‧電腦視覺技術分析運動姿勢，降低受傷風險 ‧AI透過推播通知與數位激勵促進運動參與 ‧企業與健康平臺運用AI數據分析，提供個人化 健康建議 4.資料驅動的健康管理 ‧AI透過穿戴裝置與雲端數據進行健康監測與警 示 ‧長期分析個人健康數據，識別潛在健康風險 ‧提供個人化健康建議，提升健康管理精準度 圖1 AI 促進運動與健康（資料來源：作者自行整理）
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