Exer AI
用手機鏡頭做臨床級動作評估，不用穿戴裝置也能量關節活動度
Exer AI 是一套專門給醫療院所用的動作分析平台，主打「不用感測器、不用穿戴裝置」——病人站在平板或手機鏡頭前做幾個動作，系統就用電腦視覺算出關節活動度、動作對稱性與代償模式，幾秒內產出可以放進病歷的量化數字。它把復健科最花時間的那一段（量角器一個一個量、憑肉眼判斷病人有沒有進步）自動化掉。
產品線分成三塊：Exer Scan 是診間用的評估 App，做初診與回診的標準化測量；Exer Health 給病人在家做居家運動並回傳完成度；Exer Hands 專攻手部與腕部疾患。官網載明取得 FDA Class II 註冊、符合 HIPAA，並與 Mayo Clinic 有合作案例。
功能特色與適用場景：最實際的用途是「證明病人有進步」。復健給付越來越看重客觀成效，過去治療師寫「activity tolerance improved」這種主觀描述很難說服保險方，Exer 直接給你肩屈曲從 92 度變 128 度這種可稽核的數字。適合骨科與復健科診所做術後追蹤、神經科追帕金森氏症與步態退化、長照機構做跌倒風險篩檢，以及遠距醫療場景下讓醫師「看得到」病人在家的動作品質。台灣的復健診所若要導入，比較務實的切入點是自費療程的成效可視化，健保給付情境下的行政效益比較有限。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話我對這類「鏡頭取代量角器」的工具一向持保留態度，因為誤差來源太多。但 Exer 聰明的地方是它不強調絕對精準，而是強調同一套流程下的相對變化——這在復健情境反而更實用，畢竟你要的是「有沒有進步」而不是「絕對幾度」。真要導入，先把拍攝 SOP 訂死，比買什麼系統都重要。
主要功能
- 純鏡頭動作捕捉，免穿戴感測器
- 關節活動度與動作對稱性量化
- Exer Scan 診間評估 App
- Exer Health 居家運動追蹤
- Exer Hands 手腕專用模組
- FDA Class II 註冊、HIPAA 合規
- 可客製化評估範本與計費串接
適用場景
- 骨科術後關節活動度追蹤
- 復健療程成效量化與報告產出
- 神經科動作障礙長期監測
- 長照機構跌倒風險篩檢
- 遠距復健的居家動作品質把關
Exer AI 的優點與缺點
優點
- 不用買感測器或穿戴裝置，硬體門檻低
- 把主觀的動作評估變成可稽核的數字
- 有 Mayo Clinic 等指標客戶背書
- 同時涵蓋診間、居家與遠距三種場景
缺點
- 不公開定價，小診所難評估投資報酬
- 介面與衛教內容以英文為主，沒有繁中版
- 鏡頭角度與光線會影響量測穩定度，需要固定拍攝流程
- 台灣健保給付架構下不容易直接換算成收入
價格方案
官網未公開價格，採詢價制，依機構規模與模組（Scan／Health／Hands）報價。
Exer AI 常見問題
真的完全不用穿戴裝置嗎？準確度靠得住？
官網說明是純電腦視覺，靠一支鏡頭就能跑。準確度的關鍵在拍攝條件——鏡頭高度、距離、光線、病人衣著都會影響骨架偵測。實務上要把拍攝流程固定下來（同一個位置、同一個角度），前後測比較才有意義。它取代的是量角器的重複勞動，不是取代治療師的臨床判斷。
台灣的復健診所導入的話，最合理的用法是什麼？
老實說，健保給付情境下它不會直接幫你多賺錢。比較有價值的是自費療程——運動傷害、術後重建、體態調整這類病人願意付錢，但也最想看到「我到底有沒有進步」。把前後測的數字和圖表印給病人看，續約率通常會有感。另外就是省下治療師手動記錄的時間。
和 OneStep 那種手機步態分析有什麼不同？
定位不太一樣。[OneStep](/tools/onestep) 主打口袋裡的手機被動收集真實生活中的步態，強項是連續性；Exer 是在診間做結構化的關節活動度評估，強項是單次測量的完整度。追蹤日常活動用前者，做標準化前後測用後者，兩者其實可以並存。
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