內政部2025年12月戶口統計資料，
台灣已經邁入超高齡社會，總人口數2329萬人，65歲以上人口數467萬人，占20.06%。
國家衛生研究院2020年至2023年進行「全國社區失智症流行病學調查」，
全國社區65歲以上長者失智症盛行率調查結果為7.99%。
推估2025年65歲以上失智症人口數約37萬人，
也就是大約12位長者就有1位是失智症患者，而且比例持續攀升。
(資料來源：長照十年計畫3.0(115-124年)-核定本)
今天9月初我參加了2026台灣未來際黑客松，
做了一個 prototype ： 健口動一動 App
Github Repo ：https://github.com/NamoAmitabhaTW/kenkou-app
這個開源專案，主要想解決的痛點是「 高齡長者的日常保健訓練 — 提升口腔機能與延緩認知退化」
1. 核心功能
| 功能 | 說明 |
|---|---|
| 健口操 | 引導完成臉部動作、舌壓訓練、發音練習 |
| 快問快答 | 家人出題(圖片或文字,可加錄音唸題),長輩限時作答。 |
| 語音操作小遊戲 | 唸「怕／踏／卡／拉」操控角色進行遊戲(如小精靈吃金幣、俄羅斯方塊移動) |
| 影片記錄 | 健口操與快問快答全程錄影(畫面＋收音),存於手機裝置端,家人可重複觀看與分享 |
2. 目前的 AI 模型應用
| 類型 | 技術／服務 | 用途 |
|---|---|---|
| 開源地端 | Google MediaPipe Face Landmarker | 臉部網格偵測,判別健口操嘴型動作是否正確 |
| 開源地端 | sherpa-onnx streaming zipformer transducer | 即時串流語音辨識,用於判別健口操發音正確,以及語音操作小遊戲的指令辨識 |
3. 期許
接下來想在語音辨識、互動遊戲、介面設計這三個面向，
嘗試不同的 Google AI ，讓這個 App 更完整：
(1) 語音辨識：
選用 sherpa-onnx 調整模型與參數權重的過程中，
發現單音節「怕／踏／卡／拉」四種發音辨識不太穩定，
這次會嘗試導入 Google Cloud Speech-to-Text，看看能不能找到解方。
(2) 互動遊戲：透過 Gemini API，讓長輩能玩到更豐富、更有互動性的遊戲內容。
(3) 介面設計：透過 Google Stitch，讓 UI 更符合長輩需要的操作介面與美觀。
希望能在 30 天的鐵人賽，
逐步完善這個 App，探索 Build on Google AI 不同面向的實作！
文章內容如果有錯誤，麻煩前輩們提點～大大感謝！
明天 Day2 就讓我們先來認識失智症，
接著 Day3 一起看學術研究的相關論證，
了解口腔機能訓練、延緩認知退化對於長者照護的幫助及失智相關性。
感謝有緣看到這裡的你～
希望佛菩薩也祝福你：🌟平安健康 開心順遂🌟
南無觀世音菩薩🍀 南無地藏菩薩🏠 南無阿彌陀佛☀️
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