Google開發被動式心率監測技術，智慧手機化身健康感測器
科技產業資訊室(iKnow) - 黃松勳 發表於 2026年6月5日
圖、Google開發被動式心率監測技術，智慧手機化身健康感測器
隨著穿戴式裝置逐漸成為健康管理的重要工具，心率與靜止心率（Resting Heart Rate, RHR）等生理指標已被廣泛用於評估個人健康狀態。然而，智慧手錶與健康手環的普及率仍受限於價格與使用習慣。Google Research最新發表於《Nature》的研究提出一項名為被動式心率監測（Passive Heart-Rate Monitoring, PHRM）的技術，透過智慧手機前鏡頭與人工智慧演算法，在使用者日常解鎖手機的過程中自動量測心率，無需額外穿戴裝置，即可長期追蹤心血管健康狀況。
這項研究的重要性在於，智慧手機已成為全球最普及的數位設備。研究指出，全球約有69%人口擁有智慧手機，美國成年人持有率更高達90%，平均每天與手機互動超過百次。研究團隊認為，若能將健康監測能力直接整合至手機中，將有機會突破穿戴式裝置的使用門檻，使數十億人能夠取得持續性的健康監測服務，尤其對於醫療資源不足地區與高風險族群更具潛在價值。
PHRM的核心技術建立於遠程光體積變化描記圖法（remote Photoplethysmography, rPPG）。當血液隨著心跳流經臉部微血管時，皮膚反射光線的特性會出現極細微變化。雖然這些變化肉眼無法察覺，但智慧手機前鏡頭可以捕捉相關訊號，再透過深度學習模型分析8秒鐘的人臉影像，推估使用者當下的心率。系統同時會評估測量可信度，過濾因光線不足、頭部晃動或拍攝品質不佳所產生的誤差，提升整體準確度。
為驗證技術可行性，研究團隊建構迄今規模最大的智慧手機心率資料集，共蒐集超過35萬段人臉影片，涵蓋近700名不同年齡、性別與膚色的受試者。其中192,353段影片來自485名受試者，用於模型訓練；另外162,546段影片則來自211名受試者，作為獨立驗證資料。研究特別提高深色膚色受試者比例，以回應過去光學感測技術在不同膚色族群間存在準確度差異的問題。
在實驗室環境測試中，PHRM的平均絕對百分比誤差（MAPE）均低於10%，符合消費性心率監測設備的產業標準。更重要的是，無論淺色、中等或深色膚色族群，系統皆達到相同標準，並且在比較15種主流rPPG模型後，PHRM成為唯一能在所有膚色群體中維持10%以下誤差率的技術。研究結果顯示，透過大量多元資料與新的深度學習架構設計，智慧手機心率監測的公平性與可靠性已獲得顯著提升。
除了實驗室測試外，研究團隊更進一步展開真實生活情境驗證。231名受試者在日常生活中使用個人手機八天，同時佩戴心電圖胸帶與穿戴式裝置作為對照基準。結果顯示，PHRM在實際使用環境下的整體心率測量誤差約為6.09%，仍維持高準確度；在不同膚色群組中的誤差率則分別為5.04%、5.12%與7.84%，皆符合產業標準。研究也發現，系統在真實情境中的表現甚至較現有rPPG模型具有更明顯優勢。
更具價值的是，PHRM不僅能量測瞬時心率，也能藉由每日多次測量結果推估靜止心率。研究顯示，該系統推估的每日RHR與穿戴式裝置相比，平均誤差低於5次/分鐘，達到研究預設目標。由於RHR被視為評估心血管健康、體能狀況及疾病風險的重要指標，能夠透過智慧手機持續追蹤，代表健康監測將從「定期量測」進一步走向「無感監測」。
研究團隊進一步分析發現，由PHRM估算出的靜止心率與多項已知健康風險因子具有顯著關聯性，包括較高的身體質量指數（BMI）及較低的心肺適能（VO₂max）。這意味著系統不僅能量測生理數據，更能反映實際健康狀態變化。未來若能持續蒐集數週、數月甚至數年的長期資料，將有機會建立個人化心血管健康模型，提前發現異常趨勢與潛在疾病風險。
儘管技術前景令人期待，研究團隊也強調，PHRM目前仍屬研究階段。由於系統涉及人臉影像擷取與生理資訊分析，未來商業化應用仍須建立完善的使用者授權機制、隱私保護措施及資料安全架構。同時，系統在深色膚色族群與極端環境條件下仍有進一步優化空間。然而，這項研究已證明智慧手機具備成為健康感測平台的潛力。當AI、電腦視覺與行動裝置持續融合，手機未來可能不只是通訊工具，更將成為個人健康管理與預防醫學的重要入口。(1500字；圖1)
參考資料：
Passive heart-rate monitoring during smartphone use in everyday life. Nature, 2026/6/1
Towards passive heart health monitoring via smartphone camera. Google Research, 2026/6/4
Smartphone unlock can measure heart rate, potentially bringing health monitoring to billions worldwide. Medical Press, 2026/6/4
AI turns everyday smartphone use into passive heart-rate tracking. News Medical, 2026/6/2
Google's Smartphone Camera Measures Heart Rate. The Chosun Daily, 2026/6/2
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