由澳門理工大學應用科學學院孫悦講師帶領的研究團隊，在“第十二屆澳門工展會”向公眾展示“基於人工智能的非接觸式生理訊號監測與生物行為智能感知技術”科研成果，受到公眾歡迎。
研究團隊採用遠程光電容積描記法，結合計算機視覺等深度學習技術，實現了在不接觸人體（無創、無感知）的情況下，實時獲取人體的生命體徵與行為狀態，用於分析心率（每分鐘心跳次數）、心率變異性（心跳間隔的細微變化）、呼吸頻率（每分鐘呼吸次數）以及血氧飽和度（血液中血紅蛋白與氧結合的比例）等指標。其優勢在於無須接觸皮膚且不依賴專業設備（亦可使用手機鏡頭），有助減少貼片、穿戴式感測裝置及專用儀器帶來的操作和攜帶負擔，並極大程度降低了使用成本，讓上述生命體徵之觀察更易走進臨牀、社區及家庭，提升健康服務的可及性。
目前，研究團隊已與本地醫院合作，將此項技術應用於新生兒生理監護，可避免貼片貼傷嬰兒皮膚和影響嬰兒情緒。團隊研究進一步探索融合呼吸節律、人體行為等多類型資訊，從單一指標量測延伸至人體狀態理解與個體化評估，為臨牀及日常環境中的非接觸健康監護提供技術基礎，並可應用於提高急救效率、輔助警務問詢測謊以及識別駕駛者疲勞與身體不適等場景。相關應用將在依法合規及場景驗證的基礎上推進，作為專業人員判斷的輔助。研究團隊希望讓普通視覺設備成為感知生命與理解健康的窗口，以更準確、更輕量和更易用為目標，探索麪向全年齡羣體的持續健康管理。
澳門理工大學以研帶教及產學研協同，培養兼具人工智能技術與實際應用視野的人才，推進科研成果轉化，助力澳門大健康及高新技術產業發展，推動經濟適度多元發展。相關科研獲國家自然科學基金（項目編號62601018）、澳門科學技術發展基金（FDCT，項目編號0009/2025/ITP1）、深圳市醫學研究專項（項目編號A2603012.），以及澳門理工大學科研項目(項目編號RP/FCA-13/2026)的資助。
