職場環境的粉塵濃度影響勞工健康甚鉅；中國醫藥大學職業安全與衛生學系張大元教授帶領研究生在漢翔航空公司的協助下，成功研發以低成本的微型感測器(low-cost sensors)結合人工智慧演算法(Artificial Intelligence[AI] algorithms)及物聯網(Internet of Things,IOT)技術，能高度精確地即時監測職場的可呼吸性粉塵濃度。這項研究成果已刊登於國際頂尖環境科學期刊《Environment International》(2022影響因子=11.8;環境科學領域排名17/275=6%)，將為精準作業環境監測的未來發展帶來新契機。

張大元教授偕指導的碩士班學生陳冠宇及陳靖傑同學共同發表的研究成果：『運用人工智慧演算法與低成本感測器以估計工作場所的可呼吸性粉塵濃度（Application of artificial intelligence algorithms and low-cost sensors to estimate respirable dust in the workplace）』；這項技術可應用於不同類型的粉塵作業場所，為勞工的可呼吸性粉塵(氣動粒徑中位數為4微米，吸入人體後主要沉降在肺泡區域)暴露及職場的環境濃度分佈提供即時之資訊，以提醒對勞工可能的暴露危害及環境的粉塵爆炸風險。

張大元教授表示，過往研究對於職場的可呼吸性粉塵濃度只能進行每天8小時採集1個空氣樣本的分析，無法呈現勞工在工作期間的暴露濃度變化。目前的國內外職業衛生法規，對於可呼吸性粉塵濃度的監測標準，也是每半年進行一次工作日8小時的空氣樣本採樣及濃度分析，因此無法瞭解作業場所整天24小時以及全年每天工作日的暴露濃度變異，特別是在旺季或者產線較忙的期間，作業環境往往有較高的暴露濃度，但是卻無法在現場進行即時測量，以瞭解勞工的暴露濃度。

張大元教授團隊研究開發之AI演算法可以彌補微型感測器對於監測資料處理能力的不足，能夠即時反應綜合溫度、濕度及懸浮微粒等環境因子後的可呼吸性粉塵濃度，並且透過物聯網(IOT)的技術，可以每分鐘1筆地在筆記型電腦、桌上型電腦、手機及平板等硬體螢幕上呈現溫度、濕度、PM10、PM2.5以及可呼吸性粉塵的監測值濃度。

尤其是，在漢翔航空工業股份有限公司的協助下，經過與傳統(標準)的工作日8小時空氣樣本之採樣及濃度分析比較後發現，連續5個工作天的採樣結果之準確度可達到94%，並且在2周連續14天現場24小時之監測值可以達到99.7%的資料完整度。

張大元教授強調，創新的AIOT與微型感測器技術對於職業衛生研究之關鍵性，以及基礎科學研究與實際作業場所監測的結合如何有助於解決職業衛生的重大問題。中國醫藥大學職安團隊也特別感謝漢翔航空工業股份有限公司以及國科會對這項研究的大力支持。

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