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2021年9月7日 · 中國政府近日針對併購、海外 IPO、反競爭行為、工作條件等加強打擊力道，去年 12 月，京東成為中國市場機管機構的目標，今年以來該公司股價跌約 9％，子公司京東健康的市值蒸發將近一半。
- 血糖監測能追蹤藏程式碼，未來 Apple Watch 將加入？
- 血糖監測仍屬醫療範疇，Apple Watch 若推此功能需申請醫療機構認證
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在 iOS 15 健康 App 中，除了有健康資料共享、數據趨勢和新的監測項目之外，一個頗特別的功能就是血糖水平記錄。這個功能可以透過支援的裝置，一直監測用戶的血糖水平，除了日常活動外，睡眠和做運動期間的血糖水平也有一定的參考價值。透過 iOS 15 的程式碼發現，血糖監測功能所收集的數據，與 Apple Watch 的運動及睡眠追蹤功能類似，因此很可能暗示 Apple Watch 將會加入相關功能。
之前早就有消息指 Apple Watch series 7 將會加入血糖監測功能，利用非入侵式的光學感應器做到這個效果，對於傳統來說需要「篤針」檢查血糖水平的糖尿病患者而言，這個新功能將可以大幅減低驗血所帶來的不便和痛楚，當然如果真的推出這個功能，其準確性仍然有待醫療機構認可。 （本文經合作夥伴 Unwire 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為〈iOS 15 藏下代 Apple Watch 玄機 預計將加入血糖監測功能〉首圖來源：unsplash。）
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2020年11月3日 · 2020-11-03. 分享本文. 【我們為什麼挑選這則新聞】 第二型糖尿病患者佔糖尿病患者中 90% 左右，經研究顯示，透過飲食、運動、藥物和生活型態的調整，就能讓血糖維持良好且穩定的狀態。 日前，穿戴性裝置 Fitbit和糖尿病管理平台智抗糖 Health2Sync 聯合發布研究結果，證實透過兩者的結合，能有效協助糖尿病患自我監測血糖，同時也讓院方能輕鬆進行衛教，明顯改善病患的健康生活。 （責任編輯：賴佩萱） 穿戴式裝置品牌 Fitbit（NYSE：FIT）與亞洲第一大糖尿病管理平台智抗糖 Health2Sync [1]，近期聯合發佈與台灣四間專精於糖尿病照護的診所進行的臨床研究結果，結果證實智抗糖 App 結合 Fitbit 智慧穿戴式裝置 [2]，可以有效幫助糖尿病控制。
2019年11月11日 · 如果要我們想像一下「上班族的畫面」，通常腦海中浮現的就是「坐在椅子上用電腦」的景象，然而你知道「坐姿」是日常姿勢裡面最難維持正確姿態的姿勢嗎？. 今天就由Youtube影片超過1800萬觀看次數、Google搜尋關鍵字「脊椎保健」搜尋排行第一名的 ...
2021年9月9日 · 2021-09-09. 分享本文. 今年五月底疫情升溫，許多民眾紛紛搶購「血氧機」隨時監測身體的血氧濃度，怕自己出現「沉默缺氧」、「快樂缺氧」的症狀。 但隨著疫情趨緩，大家逐漸回歸正常生活，在沒有太多時間、心力時時關注的狀況下，如何讓血氧機持續發揮效益？ 其實，透過一台電腦，或是一塊簡易開發板，如 M5Stack、樹莓派等等，就能快速將血氧機升級為 IoT 裝置！ 對於有大量照護需求的醫療院所，即能以更少的人力與時間，達成 24/7 隔離病患監測；對於血氧機供應商，則能進一步優化服務設計；對於一般民眾，也能更輕鬆的掌握家中長輩的身體狀況。 接著將透過一支教學影片，手把手教你應用 IoT 快速建置血氧監測平台！ 沉默缺氧病程進展快速，與時間賽跑的血氧監測難題.
2020年8月3日 · 眼睛是老化最快的器官之一，多半在50、60歲就會出現明顯的退化症狀，但現在眼睛疾病又開始逐漸「年輕化」，很可能才40歲，眼睛的年齡就已經是60歲了。 三軍總醫院一般眼科主任呂大文說，因為眼睛是很精細的器官，有視網膜、睫狀肌、水晶體、視神經等部分，而每個部分都會退化、也會出現不同的症狀，背後可能代表黃斑部退化、飛蚊症、夜盲，還有老花眼、甚至是白內障。 圖片來源： Heho. 眼睛退化後可能有的症狀. 眼前看到很多小黑點，或是透明懸浮物. 眼睛變得很容易累、容易乾澀、紅腫. 眼窩會脹痛，看東西看久了頭也會痛. 視力開始下降、近視度數增加. 看東西容易看不清楚，需要很用力去看. 複視，把一個東西看成2個. 常常沒看到旁邊的東西而撞到或跌倒.
2021年7月2日 · 智慧醫療是目前全球力圖發展的產業，但隨著智慧醫療的發展，它的問題也一一浮現。 WHO 6 月發布了一項有關 AI 醫療倫理與治理的 報告 ，分析了智慧醫療中的 AI 醫療會出現的問題。 智慧醫療發展過程中，出現隱憂. 生物醫療的大數據可以優化診斷的速度與準確性，改善照護品質並減少主觀的決定。 但目前還在發展的 AI 醫療，已經遇到幾個難題，尤其是在蒐集與使用個案的醫療資料的層面。 智慧醫療資料隱憂一：資料品質. 有關醫療資料的第一個隱憂，是資料的品質。 生活艱難或位置偏遠的地區缺乏醫療服務，導致資料幾乎無法蒐集，或者不準確。 中低收入國家由於數位落差，蒐集資料有難度。 例如，即便設備的費用持續降低，在中低收入國家，還是有 12 億的女人因為無法負擔，或者對科技不信任，而不使用行動網路。
