預防高度傳染性疾病的爆發和流行——例如登革熱、流感，甚至寨卡病毒——已成為全球健康問題和公共政策的優先事項。 AMobile 與市政府、知名大學和大學醫院合作，開發了一款智能醫療腕帶，利用人工智能 (AI) 技術的力量，幫助防止未來疫情在台灣成為流行病。
在當今高度互聯的世界中，流行病看似不知從何而來，並以驚人的速度跨越國界傳播。 因此，早期發現、預警、觀察和治療是任何疫情預防活動成功的關鍵因素。 一線醫療專業人員、衛生部門官員和工作人員以及公眾必須共同努力，防止疫情蔓延。
由於患者生命體徵的變化（例如體溫或心率異常升高）可以表明感染的早期階段，因此可穿戴技術為全天候患者監測提供了一種有前景的解決方案。 我們面臨的挑戰是開發一種解決方案，能夠快速準確地檢測患者健康異常情況，利用整理後的疾病媒介環境數據分析患者的個人醫療信息，並向患者、醫療專業人員和公眾及時發出警告。< /p>
預防高度傳染性疾病的爆發和流行——例如登革熱、流感，甚至寨卡病毒——已成為全球健康問題和公共政策的優先事項。 AMobile 與市政府、知名大學和大學醫院合作，開發了一款智能醫療腕帶，利用人工智能 (AI) 技術的力量，幫助防止未來疫情在台灣成為流行病。
AMobile研發的智能醫療手環不僅突破了可穿戴技術的界限，也讓疫情防控變得更加智能。 到目前為止，可穿戴設備的體溫測量精度僅為+/-1°C，這給誤報留下了很大的範圍。 全新AMobile智能醫療手環有效將體溫監測精度提升至僅+/-0.1℃。 通過利用聯發科物聯網平台將移動芯片組集成到腕帶中，AMobile智能醫療腕帶能夠將患者健康狀況的實時信息傳輸到配對的手機和區域疫情預防系統。
當醫生開出智能醫療腕帶來幫助患者在觀察期間進行監護時，患者可以方便地從現場藥房購買並領取腕帶。 然後，志願者或護士可以立即幫助患者將應用程序安裝到手機上並配對腕帶。 當患者進行日常生活時，腕帶會通過藍牙將收集到的重要生理指標數據傳輸到配對的手機。 然後，手機通過蜂窩或 Wi-Fi 互聯網連接將實時數據傳輸到醫院網絡的後端服務器，其中人工智能算法自動分析數據，以查明有關患者健康狀況的可操作信息。
由於鍛煉甚至洗澡也會升高人的體溫，因此算法還會考慮患者的心率以排除誤報。 更重要的是，這些算法將患者信息與區域疫情地圖的數據相結合，以提高溫度警報的準確性。 例如，如果患者靠近傳染性疾病媒介，並且在觀察期間發現其他異常情況，則會提示患者返回醫院進行進一步檢查。 如果沒有發現異常，將告知患者觀察期結束，並將腕帶返還醫院。