生物力學研究現況與發展

生物力學是運動科學中不可或缺的重要元素，也是該領域的代表性學科之一，藉由生物力學的研究，運動科學得以深入了解運動員的動作模式，進而優化訓練方法、預防運動傷害並提升表現。因此，透過觀察生物力學的發展可看出運動科學未來的趨勢。今年暑假筆者至北歐斯德哥爾摩參加國際生物力學研討會，了解當前生物力學的最新發展~從運動與復健生物力學，到骨骼肌肉模擬、動作控制、穿戴科技等~為全球研究現況與未來趨勢提供一個完整的視角。

一 運動生物力學與表現分析

運動生物力學研究聚焦於提升運動表現與預防傷害，涵蓋技術優化、傷害機制與裝備設計等議題。跑步相關研究尤為突出，其中「Running: Biomechanics」與「Running: Footwear」專題，探討步態分析與鞋類創新，未來趨勢將以數據驅動的分析與個人化訓練為核心，隨著穿戴式感測器與AI視訊技術進步，「實際場域生物力學」將成為主流，結合IMU感測與動態模擬，重建運動員在真實場域中的動作。智慧裝備可即時提供回饋，預防高風險動作，並與大型數據分析結合，推動個人技術優化。未來研究也將更重視女性運動員與性別因素，促進運動表現與傷害預防的整合發展。

二 復健生物力學與輔助科技

復健生物力學涵蓋臨床步態分析、義肢與矯具、神經復健及機械輔助裝置等領域。強調生物力學成果的臨床轉譯與技術展示，如矯正器設計與外骨骼控制系統，未來復健科技將朝智慧化、個人化與跨領域整合發展。外骨骼與穿戴式機器人將能即時回應使用者神經訊號，透過高密度肌電圖或腦機介面實現直覺控制。AI將協助設計個人化復健計畫，並預測疲勞與傷害風險。臨床應用方面，患者數位分身（digital twin）可模擬不同治療策略，提升醫療決策效率，遠距復健也因感測器與雲端技術進步而快速發展，醫療人員可即時監控居家復健品質。

三 臨床生物力學與診斷預警

臨床生物力學領域呈現了步態異常診斷、關節疾病、肌力退化與神經障礙的動作分析應用。研究重點包括：利用IMU感測器評估帕金森病患步態變異、分析人工關節置換後的動作負荷、模擬腦性麻痺兒童的步態與協同模式，以及探討糖尿病足患者的壓力與剪力分佈。未來臨床生物力學將聚焦於早期預警、生物標記分析與個別化介入，透過整合大數據、機器學習與遠距感測資料，可提早識別關節退化、步態異常與跌倒風險。步態將成為慢性疾病追蹤的重要健康指標，協助臨床制定更精準的治療策略。

四 神經肌肉力學與動作控制

神經肌肉力學與動作控制聚焦於人類動作的神經調節機制。研究涵蓋反射控制、感覺與運動整合、動作協調、學習與適應，並廣泛應用於臨床領域（如帕金森氏症、腦性麻痺）及高階運動表現分析。未來研究將朝向神經、肌肉與骨骼整合的動態模型發展，以更精準模擬人類運動控制。AI驅動的分析工具將提升對神經訊號（如EMG、EEG）的理解，應用於智慧義肢控制、神經復健與動作學習優化。動作變異性與穩定性指標也將成為辨識控制策略的重要工具，協助分析個體在面對地形改變、疲勞或神經退化時的代償反應。這些進展將促進臨床介入與運動訓練的精準化，推動神經肌肉力學在健康與表現領域的應用深化。

五 材料生物力學與組織工程

組織力學與生物適應探討軟組織（如肌腱、韌帶、軟骨）與硬組織（如骨骼）在生物力學刺激下的反應。研究亮點包括：軟骨在長期壓力下的材料劣化模型、跑步對阿基里斯腱應力變化的模擬分析，以及骨骼對重複衝擊的力學適應。模擬技術如有限元素分析與3D列印建構模型，成為理解微觀力學的重要工具。未來材料生物力學將延伸至細胞層級，結合智慧生物材料與疾病模擬平台，推動再生醫學與病變預測的發展。模擬技術將從系統級進一步細化至組織與細胞層級，協助研究者掌握力學刺激對生物組織的長期影響，並促進個人化醫療與新型治療策略的設計。這些進展將使材料生物力學在臨床與基礎研究中扮演越來越關鍵的角色。

六 骨骼肌肉系統電腦模擬

骨骼肌肉系統的電腦模擬是生物力學研究的基礎之一。「骨骼肌肉建模」與「模擬技術與應用」探討動作生成、關節負荷預測及個人化骨骼模型建立。未來模擬技術將朝即時化、個人化與多元整合發展。臨床上，3D模擬可在數秒內完成患者行走動作，支援手術與復健決策。數位分身將普及，協助醫師預測治療對關節與肌肉的影響。模擬也將延伸至細胞與組織層級，用於分析長期訓練或治療造成的組織適應與退化。AI技術將加速參數優化與模擬流程，使虛擬實驗室成為生物力學研究與臨床應用的核心工具。

除了以上六個主要研究方向，筆者從連續幾屆研討會發表的研究成果中也發現了以下二個重要趨勢。

一 穿戴科技與遠端動作監測

穿戴科技正逐步從研究走向臨床與運動場域的實際應用。「穿戴式感測與科技」聚焦於IMU、壓力鞋墊、生理監測與遠距量測。包括：利用IMU估算關節角度與地面反作用力、手錶與手機感測器監測跑步表現、壓力鞋墊分析中風患者步態不對稱，以及結合穿戴資料與雲端模型進行即時運動分析。未來穿戴式系統將支援即時回饋、遠距追蹤與智慧決策。機器學習平台可偵測運動風險、即時修正技術錯誤，並根據感測數據自動調整運動處方。居家生物力學監控將改變臨床步態分析方式，而在運動科學領域，穿戴式數據將成為評估訓練負荷與恢復狀態的重要依據，推動個人化健康與表現管理。

二 人工智慧與跨領域融合

「人工智慧與機器學習」展示AI在動作辨識、關節力估算與個人化模型建構上的應用。研究運用深度學習、決策樹與類神經網絡（GNN）進行關節角度推估與傷害風險預測，並與運動醫學、神經科學與工程領域展開跨學科合作。未來生物力學將成為跨領域融合的體系，結合AI、數位醫學、材料科學與人因工程。開放資料與標準化平台將促進國際合作與多中心研究，擴大研究規模與實際影響力。研究方向也將從工具開發轉向系統性應用與問題導向，強調解決臨床與運動場域中的真實挑戰，推動生物力學邁向智慧化與整合化的新階段。

結語與展望

生物力學正處於創新轉型的關鍵階段，研究趨勢朝向個人化發展，開始重視年齡、性別、疾病狀態與文化差異對動作的影響，未來的應用將依個體條件量身打造，不再一體適用。臨床應用方面，生物力學與醫療的連結更加緊密，步態數據已被廣泛運用於慢性病管理、術後追蹤與復健設計。技術層面也快速革新，從傳統實驗室量測走向即時感測與數位模擬，穿戴式裝置、AI分析與虛擬人體系統逐漸成為常態。此外，跨領域合作與全球資料共享也成為研究主流，多中心資料庫與共用演算法平台促進了更大規模的整合研究。展望未來生物力學融合科技發展與創新應用，將成為推動人類健康與運動表現的關鍵力量。