AI人工智慧在医疗辅助上的应用已是当今研究显学之一，国立高雄科技大学资讯管理系陈彦铭教授团队投入AI演算法应用，开发出「结合谐振反应肌音与人工智慧方法於肌肉质量测量评估智能系统」，以声波传导的原理来检测人体肌肉质量，检知结果高达九成精准度，优於传统就医时医生以触诊方式进行判断；该项设备拿下多项全国大奖，预防医疗渐成风气，未来可望成为民众居家自我检视肌肉质量的利器，提早应对肌肉流失可能引起的相关後遗症，并与医疗单位搭配，助医生一臂之力。(见图)

长年投入发展演算法的资管系教授陈彦铭今(六)日受访表示，近年AI技术发展已使AI应用更加可靠且普及，「谐振反应肌音图」是自己多年发展AI演算法後的其中一个具体应用，正在申请专利中；该套演算法用在检测肌肉质量的成果非常显著，比对医疗级肌肉监测仪Myoton的检测结果有高达九成的精准度，在预防胜於治疗的医疗趋势下，一般民众能以更经济的价格取得高精准度的肌肉量测数据，与血压、血糖自我监测的概念相仿，居家即可自我掌握身体情形。

「结合谐振反应肌音与人工智慧方法於肌肉质量测量评估智能系统」的发明，陆续在国内各项大赛中拿下辉煌成绩，包括第二十一届育秀杯数位应用类金奖；中华企业资源规划学会二○二四E化系统创意应用竞赛第一名；中山医学大学全国大专院校创新、创意及创业竞赛佳作、二○二三全国AI专题创意竞赛跨领域应用组第一名；二○二三年全国大专院校精准健康产业创新创业竞赛进阶模范；二○二三年全国大专院校产学创新实作竞赛人工智慧及其应用组第二名等，成绩斐然。

陈彦铭指出，他所发展的AI演算法可以用在「计算各种波」的反射与回馈，进一步做出AI的判断，包括声波的检测应用在肌肉质量、预先掌握心脏健康情形、洗肾患者血管　管堵塞观察；光波(光谱)的检测应用在感知心跳(血红素)；电磁波用来感知行动姿态；红外线波用来判断热损失以及监测人体循环系统，热损失的演算精准度甚可取代高昂的热像仪设备。

这套属於生成式AI的演算法，除了多项医疗上的应用外，陈彦铭多年协助中国石油侦测马达故障、热能　漏及漏油状况，并且将检知设备安装在机器狗上，自动巡检整个开放式厂区，透过即时回传数据资料，让检修人员能尽早排除问题并修护，以降低工安意外发生机率。