14 SPORTS IMPACT -專題報導- 二、數據準確性與可靠性 健康監測設備易受環境與個人體型影響導致 數據偏差，應定期校準設備，並運用多模態 感測技術（如 Apple Watch 與Fitbit光學心率感 測器），提升AI分析準確性。 三、依賴技術過度，忽略個性化需求 AI建議基於數據推算，可能忽視個人生活習 慣與情感因素，特別是老年人或非專業運動 者。應結合專業人士建議，確保健康管理滿 足不同族群需求。 四、技術成本與普及性 AI與穿戴式設備成本偏高，可能影響弱勢族 群使用，加劇健康不平等。應推動技術創新 降低成本，並透過政府補助促進普及。 五、過度依賴數據，忽略心理與社交因素 運動涉及心理與社交，AI難以捕捉非量化影 響，如社交孤立或情感壓力。應在其開發中 融入心理學與社會學，打造更全面的健康支 援系統。 伍、結語 人工智慧正推動運動與健康發展，透過數據 分析與機器學習提升表現、降低傷害風險並促進健 康，同時應縮小數位落差，提升技術可 及性。隨著AI進步，個人化運動計畫、 傷害預測與互動式健康工具將更智慧 化，並結合虛擬實境（Virtual Reality, VR） 、擴增實境（Augmented Reality, AR）提 升運動體驗。政府與產業應推動標準化 與法規制定，確保技術安全與普及，促 進健康社會發展。 作者馬上鈞為國立成功大學體育健康與 休閒研究所教授、馬上閔為國立屏東科 技大學休閒運動健康系教授 參考文獻 • 林秀英（2023，2月3日）。人工智 慧如何聰明重塑運動新世界？工研 院產業學習網。https://college.itri.org. tw/Info/InfoData/796c39c8-034a-42458afc-15608e64d138 • 相子元（2024，11月20日）。當AI遇 見運動。運動科學網。https://www. sportscience.com.tw/article/detail/%E7 %95%B6AI%E9%81%87%E8%A6%8 B%E9%81%8B%E5%8B%95 • 陳稚華（2024，12月18日）。智慧 醫療新里程》三總「運動醫學中 心」啟用AI打造精準復健革命。信 傳媒。https://www.cmmedia.com.tw/ home/articles/51294?utm_source=YH
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