ROCKBOX智能整合閘道器

【ROCKBOX智能整合閘道器】

遠距照護的智慧中樞，打造預防式個人化健康管理新模式

隨著高齡化社會加劇與醫療人力資源壓力提升，遠距健康照護已成為全球重要趨勢。翔安生醫推出的 Rockbox 醫療用雙模閘道器，正是一項為因應此需求而設計的智慧醫療設備。其核心目標是提供一個穩定、即時且可擴展的遠距照護中樞平台，有效協助醫療與照護人員監控居家或機構內病患的健康狀況，提升照護效率與品質。

一、應用場域廣泛，涵蓋多元照護需求

Rockbox 適用於各式需要遠距監控的照護場域，包括但不限於：

• 智慧醫院、診所

• 遠距醫療

• 長照機構

• 居家照護、慢性病患者健康管理

透過閘道器的導入，病患不需再頻繁回診，即可在家中穩定量測各項生理數值，並自動傳輸至雲端平台，讓醫護團隊持續掌握病況變化。

二、雙模設計，穩定資料傳輸不中斷

Rockbox 採用 雙模通訊設計（支援 Wi-Fi 與 4G），即便在網路不穩或斷線環境下，亦能確保數據不中斷傳輸，極大化遠距醫療系統的穩定性與可靠性。這項設計特別適用於偏鄉地區、臨時性照護點或居家網路不穩的情境。

三、即時監測，提升照護反應速度

閘道器整合多款醫療級藍牙生理量測設備，可即時接收並上傳血壓、血糖、心率、血氧、體溫等數據。

四、自動上傳與資料視覺化，協助醫療決策

所有病患的生理量測資料皆自動整合至專屬的雲端平台，不僅減少人工記錄錯誤，更可長期累積形成個人化健康趨勢圖，清楚展現病患生理指標變化軌跡。這對於慢性病患的長期照護、治療計畫調整，以及療效追蹤具有極大幫助。

醫療團隊或照護單位可透過平台進行數據比對與分析，視覺化的報表有助於提升跨部門照護溝通效率，進而建立精準且具科學依據的個案管理策略。

五、未來結合 AI 技術，實現預防式智慧照護

在累積一定規模的病患生理資料後，一旦偵測到異常參數（如高血壓、血氧過低等），便會立刻觸發預警機制，透過平台通知個案管理師或照護人員。藉由這項功能，照護人員能迅速透過電話或遠距診療系統聯繫病患，進行健康狀況評估與必要處置，大幅降低延遲風險。實現疾病「未發先防」的預防醫學新願景。

這不僅提升照護效率，也能減輕健保與醫療體系長期負擔，真正落實以數據驅動的智慧照護。

六、結語：建立數位健康新標準

Rockbox 醫療用雙模閘道器不僅是一台硬體設備，更是一套整合式的遠距健康解決方案。從即時資料傳輸、異常預警、長期健康趨勢圖，到未來結合 AI 的智慧判讀功能，Rockbox 將協助醫療照護單位建立更具前瞻性的個人化照護模式。

在醫療資源分配愈趨緊張的今日，Rockbox 提供了一條可行且具擴展性的遠距照護途徑，成為智慧醫療轉型的重要基礎建設。

 

【ROCKBOX Smart Integrated Gateway】

Rockbox Medical Dual-Mode Gateway is designed for use in telecare systems. The applicable areas include remote health management care, long-term care wards, remote care for the elderly, rehabilitation wards, and other settings involving patients who require remote continuous care.

The physiological measurement values are continuously transmitted through the gateway, with various physiological parameters displayed in real time on the web platform for case managers to review. Managers can receive the latest measurement information from patients and once abnormal physiological parameters are found, the system will immediately issue warnings and reminders, allowing case managers to further care for patients at home through long-distance calls.

All measurement information is automatically uploaded to the web platform. By collecting and accumulating a large amount of physiological measurement data, a personalized long-term trend chart can be generated to support an accurate care model. Once sufficient data has been collected, we can also use our artificial intelligence technology to notify medical staff in advance of potential health risks-enabling preventive treatment and proactive health care measures before issues arise.