計畫架構
本計畫以「高齡者社區在宅安老的智慧整合健康照護模式（HIIH）」為核心，結合醫療照護、社區支持與 AI 科技，建構一套適合台灣高齡者的智慧在宅照護模式。架構包含三大子計畫與主計畫，協同推進各項研究任務。
整合協調與政策推廣
統整資料分析、個案管理、社區資源串聯與政策推廣，確保三大子計畫的橫向整合與縱向落實。
生理韌力與口腔衰弱
針對高齡者身體功能退化，提供肌力運動、營養補充與健口操介入，全面提升生理韌力。
心理孤寂與社會支持
改善高齡者心理健康、促進社會參與，提供生活支持介入以有效減少孤寂感。
AI 與 APP 智慧平台
建置智慧整合平台，整合健康任務、數位分身、健康圖譜、風險預警與居家安全監測功能。
三年執行規劃
- 建立平台雛型
- 驗證六大介入模組
- 評估研究流程可行性與接受度
- 台中市南區 ＋ 烏日區
- 30 個社區據點參與
- 評估介入成效
- 分析成本效益
- 擴大試驗規模
- 台中市南區與烏日區
- 建立可複製照護模式
- 推動可永續智慧在宅照護
- 政策建議與推廣
研究設計與介入
本研究採用落實研究（Implementation Research）與群集隨機對照試驗（cRCT）設計， 透過社區據點與醫療群作為群集單位進行介入與比較，評估智慧健康介入在真實社區情境中的可行性、接受度與實際成效。
六大核心介入模組
功能性障礙介入
針對肌力衰弱與身體功能退化，提供個人化運動訓練計畫與功能強化介入。
口腔衰弱介入
透過健口操與口腔功能訓練，改善咀嚼吞嚥功能，預防口腔衰弱惡化。
心理健康介入
提供心理支持方案與正念練習，改善憂鬱症狀，提升主觀幸福感。
生活支持介入
連結社區資源，促進社會參與，降低孤獨感並強化社會支持網絡。
科技環境與居家安全
導入智慧居家設備與環境監測，即時偵測異常並全面提升居家安全。
數位教學介入
協助高齡者熟悉 APP 操作，縮短數位落差，提升科技使用自信心。
Digital Twin 數位分身
整合長者生理、心理與生活數據，建立個人化健康模型，作為 AI 分析與風險預警之基礎。
Health Atlas 健康圖譜
建立完整的個人健康資料圖譜，追蹤長者多維度健康狀況，支援精準照護決策。
第一年 Pilot Study
研究招募與抽樣策略
採「社區據點＋醫療群」雙軌招募策略，並結合分層比例抽樣設計，依性別（男／女） 與年齡層（65–69、70–74、75–79、80歲以上）進行樣本配置，確保研究樣本與實際高齡人口分布接近。
醫療群
依據病歷資料篩選符合年齡與性別條件之長者，透過診所醫師或 LINE 官方帳號進行邀約。
社區據點
邀請據點內所有符合條件之長者共同參與，依年齡與性別比例註記核心分析樣本。
收案流程與分組
預計收案 60 位高齡者，介入組與對照組各 30 人。受試者完成初篩評估（共約 159 題）後，依評估結果分流至各子計畫組別。
肌力衰弱組
肌力衰弱或
營養不良風險
口腔衰弱組
口腔功能
退化問題
心理憂鬱組
憂鬱、孤獨感或
社會支持不足
健康族群
未符合上述
條件者
跑關式收案設計
正式收案採跑關式（station-based）設計，共設置七個服務站，以降低高齡者等待時間並提升執行效率。
同意書簽署
測量
施測
評估
教學
流程
初步研究結果
資料蒐集與分析進行中，結果將於完成後更新至此頁面。