三種訊號，
一張全身地圖。
CARNA AI HealthViewer 透過非侵入式生物訊號解讀身體狀態，並結合自主研發的 AIQRM Fusion™ + AI-BMF 引擎——僅需一次約三分鐘的檢測，即可產出 250 項以上的健康參考指標。無需抽血、無需針扎、無輻射。
非接觸與接觸式並用， 為此而設計。
兩種主要生物訊號擔任核心角色，再由一種輔助共振訊號補充背景資訊。三者結合，讓單次檢測即可描繪全身狀態。
遠端光體積變化描記法
一般攝影鏡頭即可從環境光線中讀取臉部血流的細微變化，作為循環、心率與自律神經健康訊號的依據。完全非接觸。
生物電阻抗分析
透過手持棒，以安全且無感的微電流描繪身體組成與體液平衡的參考指標，例如體內水分、瘦體重與細胞完整性趨勢。
共振測量
一種輔助性的手持訊號，可為融合後的讀數補充更多背景資訊，提升綜合健康指數的穩定性，而非單獨使用。
訊號如何匯聚成 一幅完整圖像。
自主研發的 AI-BMF（AI 生物訊號多模態融合） 引擎會清理、對齊並融合原始訊號，再將其評分為涵蓋多個身體領域的綜合健康指數。
引導式檢測
rPPG 與 BIA 訊號於單次約 3 分鐘的檢測中擷取，並提供即時品質回饋。
AI-BMF 引擎
訊號經過降噪、時間對齊與融合，形成綜合健康參考指數。
大數據參照
每筆讀數皆與大型生物特徵參照資料集比對，提供貼近群體情境的參考。
CARNA AI SLM
將數字轉化為淺顯易懂的說明——視覺化、個人化且支援多語言。
將身體視為 一個整體系統。
CARNA AI 不會孤立看待每一項指標。一個領域的訊號可作為另一個領域推估的依據，因此循環、代謝平衡、壓力與身體組成會被綜合解讀——呈現連貫的全身概況，而非彼此無關的單一功能讀數。
- 250–300 項以上指標 由單次引導式檢測對應產出。
- 多領域評分 涵蓋循環、代謝、壓力、身體組成等面向。
- 趨勢追蹤 ——追蹤多次重複檢測相對於基準值的變化。
以真實讀數訓練的 報告引擎。
CARNA AI 小型語言模型（SLM）以自有資料集訓練而成，資料量達 20 萬筆以上健康紀錄，專為取代通用型報告生成而打造。它將融合後的指數轉化為清晰、個人化的文字——說明各項數值的涵義，並提供實用的非醫療健康建議。
- 16 種報告類型 ——從循環、代謝平衡到趨勢與恢復。
- 15 種語言 ——韓文、英文、日文、中文（簡體／繁體）、越南文、印尼文、他加祿文、泰文、阿拉伯文（由右至左）、法文、俄文、印地文、葡萄牙文、蒙古文。
- 即時對話 ——使用者可用自然語言詢問自己的檢測結果。
多模態協同效應， 難以仿效。
多數裝置僅回報單一功能。CARNA AI 結合多模態感測、深度學習融合與大數據參照基礎，整合成一份全身報告。
| CARNA AI HealthViewer 多模態健康智慧 | 一般單一功能裝置 身體組成 · 血壓 · 心率 | |
|---|---|---|
| 訊號 | rPPG + BIA（+ 輔助 RM），融合分析 | 通常僅有一種感測器 |
| 涵蓋範圍 | 250–300 項以上全身健康指標 | 少數單一領域指標 |
| 解讀方式 | AI-BMF 融合 + 大數據背景 + SLM 報告 | 原始數字，缺乏背景說明 |
| 輸出內容 | 視覺化報告 + 淺顯易懂的建議，支援 15 種語言 | 僅顯示裝置上的數據 |
| 檢測時間 | 約 3 分鐘，非接觸／接觸式 | 不一定 |