预防高度传染性疾病的爆发和流行——例如登革热、流感，甚至寨卡病毒——已成为全球健康问题和公共政策的优先事项。 AMobile 与市政府、知名大学和大学医院合作，开发了一款智能医疗腕带，利用人工智能 (AI) 技术的力量，帮助防止未来疫情在台湾成为流行病。
在当今高度互联的世界中，流行病看似不知从何而来，并以惊人的速度跨越国界传播。 因此，早期发现、预警、观察和治疗是任何疫情预防活动成功的关键因素。 一线医疗专业人员、卫生部门官员和工作人员以及公众必须共同努力，防止疫情蔓延。
由于患者生命体征的变化（例如体温或心率异常升高）可以表明感染的早期阶段，因此可穿戴技术为全天候患者监测提供了一种有前途的解决方案。 我们面临的挑战是开发一种解决方案，能够快速准确地检测患者健康异常情况，利用整理后的疾病媒介环境数据分析患者的个人医疗信息，并向患者、医疗专业人员和公众及时发出警告。
预防高度传染性疾病的爆发和流行——例如登革热、流感，甚至寨卡病毒——已成为全球健康问题和公共政策的优先事项。 AMobile 与市政府、知名大学和大学医院合作，开发了一款智能医疗腕带，利用人工智能 (AI) 技术的力量，帮助防止未来疫情在台湾成为流行病。
AMobile研发的智能医疗手环不仅突破了可穿戴技术的界限，也让疫情防控变得更加智能。 到目前为止，可穿戴设备的体温测量精度仅为+/-1°C，这给误报留下了很大的范围。 全新AMobile智能医疗手环有效将体温监测精度提升至仅+/-0.1℃。 通过利用联发科物联网平台将移动芯片组集成到腕带中，AMobile智能医疗腕带能够将患者健康状况的实时信息传输到配对的手机和区域疫情预防系统。
当医生开出智能医疗腕带来帮助患者在观察期间进行监护时，患者可以方便地从现场药房购买并领取腕带。 然后，志愿者或护士可以立即帮助患者将应用程序安装到手机上并配对腕带。 当患者进行日常生活时，腕带会通过蓝牙将收集到的重要生理指标数据传输到配对的手机。 然后，手机通过蜂窝或 Wi-Fi 互联网连接将实时数据传输到医院网络的后端服务器，其中人工智能算法自动分析数据，以查明有关患者健康状况的可操作信息。
由于锻炼甚至洗澡也会升高人的体温，因此算法还会考虑患者的心率以排除误报。 更重要的是，这些算法将患者信息与区域疫情地图的数据相结合，以提高温度警报的准确性。 例如，如果患者靠近传染性疾病媒介，并且在观察期间发现其他异常情况，则会提示患者返回医院进行进一步检查。 如果没有发现异常，将告知患者观察期结束，并将腕带返还医院。