【體路專欄】近年人工智能（AI）與穿戴健康裝置的結合，正以前所未有的速度改寫運動表現提升與運動醫學的版圖。美國運動醫學會（ACSM）在《2026年全球健身趨勢調查報告》中，已連續第五年將「穿戴式科技」列為全球頭號健身趨勢，反映無論是精英運動員還是普羅大眾，都越來越重視以心率變異度（HRV）、最大攝氧量（VO₂ max）、睡眠質素等客觀數據去管理身體。作為前線物理治療師，我深刻體會到：當AI遇上感測器，運動醫學已從「事後治療」走向「事前預測」的全新階段。
一、從被動治療到主動預測：AI重塑損傷風險管理
傳統運動醫學主要在運動員受傷之後才介入。隨著慣性測量單元（IMU）、肌電（EMG）感測、智能鞋墊、智能衣物等微型裝置普及，加上深度學習模型的應用，臨床上已能透過動作學、生理及心理生理多維數據，預測前十字韌帶（ACL）撕裂、肌肉疲勞與壓力性骨折等風險。近期國際研究顯示，結合訓練負荷、睡眠及恢復數據的機械學習模型，損傷預測準確度可達九成左右，為個人化的訓練調整提供了堅實依據。
AI在運動醫學的三大應用方向：
- 損傷風險預測：實時偵測動作偏差與疲勞訊號，及早介入
- 個人化復康方案：依運動員生理特徵與恢復進度動態調整治療計劃
- 精準回歸運動標準（Return to Play）：以客觀數據而非主觀感覺決定復出時機
二、穿戴裝置普及化：把實驗室帶到運動場
過去生物力學分析依賴昂貴的實驗室設備，一般運動員難以受惠。如今智能紡織品、石墨烯應變感測器與邊緣運算（Edge-AI）晶片的突破，令高解析度動作分析能直接走進球場與診所。一雙智能鞋墊可以測量足底壓力分佈，一件感測上衣可即時監察軀幹傾斜，配合手錶記錄的心率、HRV與睡眠數據，便能構建完整的「訓練負荷儀表板」。
臨床應用實例：
- 跑步愛好者：透過步態分析及早識別膝外翻塌陷，預防髂脛束綜合症及前膝痛
- 球類運動員：以實時動作偵測糾正落地姿勢，降低足踝及十字韌帶受傷風險
- 長者及慢病人士：以連續監測指導安全運動強度，提升心肺功能而不增加跌倒風險
三、本地新里程：中大智慧骨科及運動醫學中心
令人鼓舞的是，香港在這場智慧運動醫學的浪潮中並未缺席。香港中文大學醫學院近期成立「中大智慧骨科及運動醫學中心」（IOSM），位處沙田石門，面積近4,000平方呎，集結了運動損傷監測、前沿智能科技診斷與治療、生物力學評估與臨床教學及社區運動醫學推廣活動於一身。中心更推出全亞洲規模最大的運動損傷監測項目「CU SHIELD」（Surveillance Hub for Injury Epidemiology and Longitudinal Data），現已聯網逾50支運動隊伍、收錄逾400名運動員資料，建立涵蓋實時損傷監測、治療成效追蹤及損傷風險側寫的縱貫性大數據庫。這對本地運動員以至業餘愛好者而言，意味著未來的「運動處方」將更精準、更個人化，亦更符合循證醫學原則。
展望：科技為人服務，數據為健康護航
AI與穿戴裝置不是要取代物理治療師或教練，而是讓我們的判斷更敏銳、介入更及時。當數據與臨床經驗結合，運動醫學便能由「治已病」邁向「治未病」，真正落實預防為本的健康理念。期待香港憑藉智慧運動醫學的新基建，讓每一位運動參與者——無論是奧運選手、學界小將還是長者晨運客——都能享受更安全、更聰明的運動體驗。
文：黃顯偉
- 中國香港運動醫學及科學學會運動物理治療師委員會委員
- 香港註冊物理治療師
此篇文章由「體路 Sportsroad」最初發表於「中國香港運動醫學及科學學會｜AI與穿戴科技：開啟運動表現與運動醫學的智慧新時代」
