長輩的陪伴機器人
APICTA 2026 臺灣代表隊入選作品（社群服務類、研究與發展類）
給長輩的陪伴機器人，內建認知與前額葉量測。
Uedu Brain 提供長輩一個會陪伴的機器人，並在互動當下量測認知與前額葉，讓家人和照護人員及早看見變化、接手照顧。
- 陪伴機器人
- Uedu Brain 頭帶
- Garmin 手錶
長輩的陪伴機器人
APICTA 2026 臺灣代表隊入選作品（社群服務類、研究與發展類）
Uedu Brain 提供長輩一個會陪伴的機器人，並在互動當下量測認知與前額葉，讓家人和照護人員及早看見變化、接手照顧。
挑戰
臺灣 65 歲以上人口在 2025 年超過兩成，亞太許多地區也在同一條路上。
睡眠、壓力、注意力與記憶，常在幾個月裡悄悄改變。
許多長輩獨自生活，偏鄉長輩離醫院往往有好幾個小時的路程。
可攜式研究用 fNIRS 系統估計要數萬美元以上。
做法
每天和長輩說話、提醒、一起玩腦力遊戲。
機器人的背後
每位長輩一條時間軸，AI 用白話說明，並由本人控制誰能查看
累積每位長輩數個月的身體、大腦與認知紀錄
團隊自行設計的 fNIRS 頭帶，以及 Garmin 手錶與手環；也能接收 Apple 健康與 Google Health Connect 的每日摘要
看見自己的進展
知道爸媽過得好不好
察覺變化，提早訪視
看診前就拿到整理好的紀錄
使用流程
說話、提醒、聽故事、看家人傳來的照片。
透過 Garmin Health API，每天接收心率變異度、睡眠、步數與壓力，長輩不必多做任何事。
機器人引導一段短時間的量測：8 個 fNIRS 通道量測腦部血氧，同時記錄心跳間期。目前以 USB 連接，下一步改為藍牙。
AI 以白話說明趨勢；照護團隊在訪視前就拿到整理好的紀錄。
每一項數值都和長者自己的平常範圍比較，不和其他人比。
提示家人與照護人員可以安排的下一步，例如這週去家訪。
長者、家屬、社區工作者與照護團隊，各自看到需要的內容。
技術
730 與 850 nm 兩種波長
F7 與 F8 位置
分開腦部與頭皮的訊號
與 Polar H10 平均差 5.0 ms
耳夾接地
下一步以藍牙連 iPad
預留加入腦電（EEG）的空間
頭帶零件成本
界線與信任
變化提示是安排訪視的參考，不是醫療警示；判斷由專業人員做
誰可以看到資料，由長者決定，也可以隨時更改
保存心跳間期
存放在 Uedu 自己的伺服器
認知測驗以毫秒計時，作答時不呼叫任何 AI 服務
認知測驗經研究倫理委員會核准（NTU-REC 202507EM058）
試辦合作
社區關懷據點、樂齡學習中心、衛生所與在地診所、有長者健康促進計畫的地方政府，以及陪伴機器人廠商。
長者實際使用的情形、察覺變化之後有沒有人接手，以及一段時間後健康行為的改變。
為長者與家屬開設課程，學會看懂自己的睡眠、活動與認知紀錄。
說明陪伴機器人與量測儀器的操作方式，以及照護紀錄上每一項數值的意思。
討論場域、對象人數與想回答的問題。
依長者與場域設計知情同意，送研究倫理審查。
在一兩個據點開始，邊做邊調整流程。
整理使用情形與變化，作為擴大推動的依據。
裝置、軟體與研究設計由我們負責；即時緊急應變與醫療判讀，仍由在地的醫療照護單位負責。
有興趣的單位，歡迎來信說明場域與需求，我們會安排時間討論。
歷程
Garmin Health Awards 2023 決選前三名；60 多個合作夥伴參賽，是唯一進入決選的亞洲團隊。
張家凱建立的 AI 教學與研究平台，之後陸續接上 Garmin 資料與 23 項認知測驗。
團隊自製的 8 通道 fNIRS 頭帶，心跳間期已和 Polar H10 胸帶比對。
定時提醒、引導配戴、藍牙連線，以及和家庭、照護據點合作試辦。
團隊
創辦人。負責 Uedu 平台、照護流程與研究。
共同創辦人。開發與維運 Uedu 平台。
研究助理。製作並驗證頭帶。
在家有陪伴機器人，過去只在醫院實驗室裡做的大腦量測，也走進長輩的家。