AI 智慧醫療時代的下肢動作控制與穩定度評估：
NaviBalance AI 技術革新、臨床應用與動作學習理論之整合

巫俊杉 紅繩物理治療師

https://youtu.be/AE8WSRdeQFk 

你可以單腳站立10秒嗎？

多數人聽到這個問題，第一反應可能是：「只要沒有把腳放下來，不就代表平衡很好嗎？」

其實，單腳站立不只是在比誰站得久。

在短短幾秒鐘內，身體必須整合視覺、前庭覺、本體感覺、足踝控制、膝關節穩定度、骨盆位置與軀幹協調。即使兩個人都能站滿10秒，背後使用的控制策略也可能完全不同：

• 有些人重心很快就能穩定下來。

• 有些人雖然沒有跌倒，身體卻一直快速晃動。

• 有些人靠骨盆歪斜、肩膀側傾或腳趾緊抓地面勉強撐住。

• 有些人第一次不穩，第二、三次就能明顯進步。

• 也有人前兩次表現正常，到了第三次便因疲勞開始出現代償。

因此，真正值得觀察的，不只是「站了幾秒」，而是：

身體如何把重心帶回支撐範圍，又用了多少代償才完成動作？

這正是領航動作智能實驗室 NaviCare Motion AI Lab 開發 NaviBalance AI 下肢動作控制與穩定度評估系統的起點。
 

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為什麼單腳站立值得評估？

對高齡者而言：它是日常行動能力的縮影

走路、上下樓梯、跨過障礙物、穿褲子及轉身時，都會短暫進入單腳支撐狀態。

當下肢肌力、感覺整合或姿勢修正能力下降，身體遇到地面不平、突然轉身或重心偏移時，就可能來不及重新找回平衡。

根據臺灣衛生福利部資料，跌倒是65歲以上長者事故傷害死亡原因的第二位；調查也顯示，每6位長者中約有1位曾經跌倒。長者跌倒風險不只與肌力有關，也會受到視力、慢性疾病、用藥、認知、環境與平衡能力等多項因素影響。

2022年刊登於《British Journal of Sports Medicine》的研究則發現，在受測的中年及較高齡成人中，能否完成10秒單腳站立，與後續全因死亡風險具有統計上的關聯。不過，這項測試並不是疾病診斷或死亡預測工具，也不能單獨取代完整的跌倒風險評估。

換句話說，單腳站立可以是一個簡單的觀察入口，但仍需結合：

• 下肢肌力與活動度

• 行走及轉位能力

• 視覺與前庭功能

• 慢性疾病與用藥狀況

• 過去跌倒經驗

• 居家與生活環境

才能更完整地理解個案的行動安全。

對跑者而言：跑步就是連續的單腳支撐

跑步並不是雙腳同時穩穩踩在地面上，而是一連串高速、反覆的單腳承重、緩衝與推進。

當跑者進入單腳支撐期時，身體必須在很短的時間內完成：

1. 足踝吸收地面衝擊。

2. 膝關節控制下肢排列。

3. 髖部與骨盆維持穩定。

4. 軀幹將力量順利向前傳遞。

若在基礎單腳站立、單腳下蹲或提踵時，就出現骨盆下沉、膝蓋向內夾、足弓控制不足或軀幹過度傾斜，跑步里程增加或疲勞後，這些動作策略可能更加明顯。

但必須注意，單一動作特徵並不等於受傷原因。動態膝外翻、髖膝控制與疼痛、功能之間可能存在關聯，但不同族群的研究結果並不完全一致，仍需搭配訓練量、過去傷勢、組織負荷、恢復狀況及完整理學檢查共同判讀。

 

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傳統評估看得到動作，卻不容易留下客觀紀錄

臨床上常使用單腳站立計時、Berg Balance Scale、Timed Up and Go或治療師肉眼觀察，快速了解個案的平衡與活動能力。

這些方式簡單、實用，也具有重要臨床價值，但仍可能面臨幾個限制：

• 不同評估者對「晃動很多」的判斷可能不同。

• 計時相同，不代表兩個人的晃動策略相同。

• 細微的骨盆或軀幹代償不容易量化。

• 很難將每一次測試的軌跡完整保存。

• 個案改善後，可能只感覺「好像比較穩」，卻看不到具體變化。

另一方面，研究級三維動作分析及測力板雖能提供更完整的運動學與動力學資料，卻通常需要專業設備、固定場地、標記點設置及較長的資料處理流程。

NaviBalance AI 希望處理的，正是兩者之間的落差：

在不取代專業評估的前提下，運用一般攝影設備與電腦視覺，為臨床留下較一致、可追蹤的動作紀錄。

 

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NaviBalance AI 是什麼？

NaviBalance AI 是領航動作智能實驗室正在開發與驗證中的無穿戴式下肢動作控制與穩定度評估系統。

受測者不需要穿戴大量感測器，也不需要在身上黏貼數十個反光標記。系統透過攝影機擷取動作，再利用電腦視覺追蹤肩、髖、膝、踝、足跟及足尖等人體位置。

系統目前採用 Google MediaPipe Pose 技術架構。MediaPipe Pose可辨識33個人體姿勢關鍵點，包括左右肩、髖、膝、踝、足跟及足部位置。

基本流程包含：

攝影機擷取動作
→ 人體關鍵點辨識
→ 訊號平滑與品質檢查
→ 地面尺度校正
→ 動作軌跡與角度計算
→ 產生視覺化評估紀錄

AI不會直接告訴個案「你得了什麼疾病」，而是協助治療師回答幾個更實際的問題：

• 左右腳的控制方式是否一致？

• 身體晃動的幅度與速度如何？

• 重心是否長時間偏離支撐足中心？

• 骨盆、膝關節或軀幹是否出現明顯代償？

• 重複測試後是逐漸進步，還是因疲勞而變差？

• 訓練前後的動作軌跡是否出現改變？

 

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評估報告會觀察哪些指標？

一、估計身體中心與支撐足中心偏移

系統根據影像中的身體關鍵點，建立「估計身體中心」，再觀察它與支撐足幾何中心之間的相對位置。

這項數值可以協助觀察：

• 身體重心傾向偏向哪一側

• 偏移是否持續存在

• 左右腳的偏移方向是否不同

• 個案是否依賴某種固定代償策略

這是電腦視覺的代理指標，並不等同於測力板測得的壓力中心（Center of Pressure），也不等同完整生物力學模型計算的人體重心。

二、RMS晃動幅度

RMS Sway Amplitude可用來描述測試期間整體晃動的幅度。

數值較大可能表示身體位置變化較多，但不能單憑數值高低直接判斷好壞。有些人會採取較自由的踝關節策略，有些人則會把身體鎖得很緊。

因此，治療師還需要搭配以下項目判讀：

• 晃動發生的方向

• 是否伴隨骨盆或肩膀傾斜

• 是否出現抓地、憋氣或僵硬

• 個案是否感到害怕或疼痛

• 不同回合之間是否具有一致性

三、平均晃動速度

Sway Velocity呈現身體在單位時間內的平均移動速度。

當速度較高時，可能代表身體正在頻繁修正姿勢；但也可能受到初始站姿、注意力、疲勞、疼痛、攝影品質及測試時間影響。

它不是單獨判定跌倒或受傷風險的數字，而是治療師理解姿勢控制策略的其中一塊拼圖。

四、骨盆與軀幹代償

除了晃動軌跡，系統也會觀察：

• 左右骨盆連線變化

• 軀幹側傾

• 肩膀高低差

• 支撐膝排列

• 足踝及足部位置

個案有時能完成測試，卻是透過上半身大幅傾斜或骨盆位移來「把自己留在支撐面內」。這些資訊往往比單純站立秒數更有臨床價值。
 

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從長者到跑者：三個層次看下肢控制

NaviBalance AI目前規劃透過三類功能任務，觀察不同層次的下肢能力。

1. 單腳站立：看基礎穩定與感覺整合

單腳站立主要觀察靜態承重時，足踝、膝部、骨盆及軀幹如何共同維持身體位置。

除了站立時間，還會關注：

• 身體中心晃動軌跡

• 左右腳表現差異

• 骨盆及軀幹代償

• 重複測試後的學習或疲勞反應

2. 台階單腳下蹲碰地：看離心控制與緩衝策略

單腳下蹲或台階碰地，需要髖、膝、踝共同控制身體下降，是比靜態站立更接近日常上下樓梯及跑步緩衝的任務。

評估時會觀察：

• 膝蓋是否向身體中線移動

• 骨盆是否向另一側下沉

• 軀幹是否過度側傾或旋轉

• 踝關節是否有足夠的背屈空間

• 左右腳的下降速度與控制是否一致

俗稱「膝蓋內夾」的現象，在專業上通常稱為動態膝外翻（Dynamic Knee Valgus）。它是一種動作表現，而不是單一疾病，也不代表出現內夾就一定會疼痛或受傷。

3. 單腳提踵：看小腿耐力與推蹬控制

單腳提踵可觀察小腿肌群耐力、足踝控制及推蹬時的後足軌跡。

系統會記錄：

• 完成次數

• 每次提起高度的一致性

• 動作速度是否逐漸下降

• 足跟軌跡是否明顯偏移

• 後段是否出現骨盆或膝部代償

對跑者來說，這項能力與反覆推蹬有關；對長者而言，也與走路、爬樓梯及向前移動的能力密切相關。

 

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AI不是只找問題，也能協助看見動作學習

同一個動作重複三次，結果可能並不一樣。

有些人第一次因為陌生而晃動較多，了解任務後便逐漸穩定；有些人一開始表現不錯，重複幾次後卻因疲勞開始代償。

NaviBalance AI會將不同回合的資料放在一起比較，協助治療師觀察可能的控制特徵，例如：

• 快速穩定傾向：進入單腳支撐後，身體很快回到較穩定範圍。

• 學習傾向：後續回合比第一次更集中、更一致。

• 疲勞傾向：後段晃動或代償逐漸增加。

• 代償傾向：透過骨盆、肩膀或軀幹偏移完成任務。

• 高變異傾向：每次表現差異較大，策略尚未固定。

現階段這些分類主要用於整理觀察方向，不代表醫療診斷。分類門檻與臨床意義仍需透過更多資料進行驗證。
 

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不只是叫你「用力」，而是讓身體學會更好的策略

物理治療的目的，不只是告訴個案哪裡比較弱，也要協助大腦重新學習更合適的動作方式。

NaviBalance AI的提示與訓練設計參考OPTIMAL動作學習理論，包括三個重要方向：

建立對好表現的期待

與其在開始前告訴個案「你這邊很差，很容易跌倒」，更適合說：

「平衡是一項可以練習的能力，剛開始有一點晃動很正常，我們先看看身體現在怎麼控制。」

這能降低對失敗的擔心，讓個案更願意嘗試。

提供適度的自主選擇

例如讓個案選擇先測左腳或右腳、先休息還是再試一次，使他在安全範圍內保有參與感，而不是被動接受一連串命令。

使用外在注意力焦點

比起一直說：

「臀中肌用力、核心縮緊、膝蓋不要內旋。」

治療師可以改成：

「讓膝蓋朝向前方標記。」
「把頭頂向上延伸。」
「讓畫面上的軌跡慢慢回到中央。」

OPTIMAL理論認為，正向期待、自主支持及將注意力放在動作產生的外在效果，有機會促進動作表現與學習。實際效果仍會受到任務、個案特性及提示方式影響。
 

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哪些人適合進一步了解下肢穩定度？

🔴 紅燈：建議儘早接受專業評估

• 近期曾跌倒或經常差點跌倒

• 走路、上下樓梯時出現疼痛

• 下肢有麻木、明顯無力或突然軟腳

• 腳踝或膝部明顯腫脹

• 無法正常承重或活動受限

• 症狀已影響睡眠、工作或日常生活

這些情況不能只依靠AI動作分析，應先由醫療專業人員進行完整評估，必要時轉介醫師檢查。
 

🟡 黃燈：適合找出反覆代償的原因

• 跑步後膝蓋、腳踝或足底反覆不舒服

• 單腳站立時容易晃動

• 總覺得左右腳力量不平均

• 下蹲時膝蓋容易向內夾

• 上下樓梯感覺卡住、不順或缺乏信心

• 症狀休息後好轉，恢復運動又再次出現

這類問題不一定代表組織受傷，也可能與負荷、活動度、耐力及動作控制策略有關。
 

🟢 綠燈：沒有疼痛，也可以了解身體表現

• 想降低高齡跌倒風險

• 準備開始跑步或增加里程

• 希望比較左右腳的控制差異

• 想追蹤平衡及下肢訓練的變化

• 想提升運動表現或進行健康促進

• 想在沒有明顯疼痛時先建立身體基準資料

評估的價值，不一定要等到受傷後才出現。提早了解自己的控制策略，也能讓訓練安排更有方向。
 

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NaviBalance AI 可以做什麼？不能做什麼？

NaviBalance AI希望提供的是：

• 比單純計時更完整的動作資訊

• 可視化的身體晃動與代償軌跡

• 左右腳及不同回合之間的比較

• 訓練前後可追蹤的客觀紀錄

• 協助治療師與個案溝通的臨床決策支援資料

但它不能：

• 單獨診斷疾病

• 直接預測個案是否一定會跌倒或受傷

• 取代物理治療師的理學檢查

• 取代醫師診斷及影像檢查

• 僅憑一項數值決定治療或訓練方向

真正有價值的不是AI代替專業人員，而是：

讓治療師多一雙能記錄軌跡、比較變化的眼睛，也讓個案更容易看懂自己的身體正在做什麼。

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從「站多久」進一步看見「怎麼站」

有些人站不久，是因為疼痛。

有些人站得住，卻用了很多代償。

也有人並不是能力不足，而是還沒有找到適合自己的控制方法。

因此，一次有意義的下肢穩定度評估，不應只給你一個分數，而是協助回答：

• 我的左右腳有什麼差異？

• 身體主要靠哪裡維持平衡？

• 動作不穩來自肌力、活動度、耐力，還是控制策略？

• 我的問題在疲勞後才出現嗎？

• 接下來應該先處理疼痛、活動度，還是重新學習動作？

NaviBalance AI目前仍持續進行指標定義、重測信度及外部效度驗證。領航動作智能實驗室期待將電腦視覺、臨床經驗與動作學習理論結合，讓動作評估不只是看到問題，更能協助每位個案理解下一步為什麼重要。
 

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想知道自己是紅燈、黃燈還是綠燈？

你不需要先判斷自己應該做哪一種治療。

可以先告訴我們：

• 哪個動作最容易不穩或不舒服？

• 問題持續多久？

• 是否有痛、麻、無力、腫脹或活動受限？

• 最想恢復的是走路、上下樓梯、跑步，還是日常活動？

我們會先了解你的情況，再協助判斷適合從醫療評估、動作控制檢查，或健康促進訓練開始。

領航物理治療所 NaviCare Physical Therapy
官方LINE：https://lin.ee/achgWxq
電話：02-28261698
 

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臨床與技術聲明

• NaviBalance AI為領航動作智能實驗室研發中的電腦視覺動作控制與穩定度評估工具，相關指標仍持續進行信度、效度及臨床適用性驗證。

  系統產生的影像軌跡、角度與分類結果，主要作為物理治療師、醫師及運動科學專業人員的評估參考，不應作為單獨醫療診斷、跌倒預測、疾病篩檢或療效判定依據，也不能取代完整病史詢問、理學檢查及個別化專業判斷。

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 常見問題 (FAQ)

Q1：為什麼「單腳站立無法超過 10 秒」與高齡死亡風險以及跑者傷害高度相關？

• 答：對於高齡者來說，單腳站立是一項綜合視覺、前庭覺、肌肉肌力與深層本體感覺的複雜平衡任務。無法維持 10 秒代表神經肌肉控制迴路嚴重退化，其在日常行走中一旦遇上阻礙，將失去快速收斂重心並重新尋回平衡的能力（Rapid Stabilization 失敗），使跌倒、骨折及後續失能臥床的風險急劇增加。 對於跑者而言，跑步是重複性極高的單側動力鏈吸收與推進過程。在基礎單腳站立下即無法維持穩定者，一旦進入動態跑步的支撐期，其骨盆與膝關節用力線將產生嚴重代償偏移，反覆拉扯下肢軟組織而受傷。

Q2：NaviBalance AI 的「A4 空間校正」如何將畫面像素轉換為實際毫米 (mm)？

• 答：系統透過單鏡頭攝影機擷取影像，並於地面上平放長寬已知的 A4 紙（297mm × 210mm）。由物理治療師於畫面中點選 A4 紙的四個角落後，系統透過 單應性矩陣（Homography Matrix）與高斯消去法（Gaussian Elimination） 運算空間校正，將 2D 平面像素轉換為實際的物理二維物理坐標。這可精準地將重心位移與晃動幅度轉換為 mm 和 mm/s，徹底解決傳統 2D 相機評估時的透視與鏡頭尺度誤差。

Q3：什麼是「動態膝內翻（DKV）」，它如何導致跑者膝與足底筋膜炎？

• 答：動態膝內翻（Dynamic Knee Valgus）是指在單腳下蹲或落地期，膝關節中點明顯向身體中線折入（俗稱內夾/內八）的現象。這會使髕骨往外滑移，產生極大的髕骨外翻剪力，造成髕股骨關節發炎（即跑者膝）。此外，膝蓋內收代償往往迫使下肢將力量轉向「足底內折」與足弓過度內旋（Pronation），這會大幅拉扯足底筋膜與阿基里斯腱，導致反覆發炎與受傷。

Q4：在引導長者做訓練時，為什麼應該避免使用「臀中肌發力、大腿用力」這類指導語？

• 答：這屬於 內部注意力焦點 (Internal Focus) 指令