教學人員
陳朗遇教授
助理教授
PhD (UNSW), MSc Epidemiology and Biostatistics (CUHK), BSc (Hons) Physiotherapy (PolyU), Registered Physiotherapist (Hong Kong and Australia)
- ST519
- +852 2766 7093
- lloydly.chan@polyu.edu.hk
ORCID ID簡歷
陳朗遇教授於香港理工大學(理大)取得物理治療學(榮譽)理學士學位，並於香港中文大學完成流行病學與生物統計學理學碩士課程，獲頒最佳學業成績及畢業生代表奬。透過澳洲研究培訓計劃，他其後獲新南威爾斯大學(UNSW)頒授哲學博士學位。
他的臨床經驗涵蓋香港公立醫院的急症、門診及復康服務，以及悉尼的臨床工作。在重返理大前，他曾任新南威爾斯大學講師，負責設計及統籌神經物理治療課程。他統籌的「神經系統臨床實踐」課程於2025年獲頒健康科學學院年度最佳課程獎。
陳教授主導開發的WatchWalk演算法，利用腕戴式感測器量度日常步行速度、步態質素及活動水平。該演算法已應用於多項大型國際人口研究，並透過網上數據處理平台供國際研究團隊使用。這項技術亦已獨家授權予一家於澳洲證券交易所上市的科技公司，推動研究成果的知識轉移及商業應用。他的研究獲澳洲中風基金會及慈善捐助者支持。此外，陳教授在香港政府支持的社會創新計劃資助下，將研究成果轉化為社區活動能力篩查工具，應用於香港長者的活動能力評估，協助識別需要進一步支援的人士。
陳教授的研究成果刊登於多份具領導地位的學術期刊，包括《Age and Ageing》及《The Journals of Gerontology: Series A》。其研究工作屢獲殊榮，包括UNSW健康科學學院年度最佳早期職涯研究學者獎（2025年）、UNSW生物醫學工程研究生學院年度最佳數碼醫學與數碼生物學論文獎（2024年），以及澳洲神經科學研究院（NeuRA）傑出學術出版獎（2023年）。他亦透過擔任學術期刊編輯、參與研究資助評審及國際科學委員會工作，為學術界作出貢獻。
學歷
- Doctor of Philosophy, The University of New South Wales
- Master of Science in Epidemiology and Biostatistics, The Chinese University of Hong Kong
- Bachelor of Science (Honours) in Physiotherapy, The Hong Kong Polytechnic University
專業資格
- Registered Physiotherapist, Hong Kong
- Registered Physiotherapist, Australia
研究興趣
研究成果
- Toapanta Gaibor CL, Bellés Andreu S, Lord SR, Chan LLY. Real-world walking patterns from wrist-worn wearables predict incident type 2 diabetes: a UK Biobank WatchWalk study. Journal of Diabetes Science and Technology. 2026. doi: 10.1177/19322968261464535.
- Fernandez N, Wong AY, Brodie MA, van Schooten KS, Chan LLY, Lord SR. Are real-world mobility patterns early indicators of COPD onset? Insights from wrist-worn sensors. International Journal of Chronic Obstructive Pulmonary Disease. 2026;21:605234. doi: 10.2147/COPD.S605234.
- Herrero Pinilla B, Hong S, Brodie MA, Lord SR, Chan LLY. More than step counts: slow walking speed, limited running, and fewer long walks predict cardiovascular mortality in the Walk Watch UK Biobank study. The Journals of Gerontology: Series A. 2025;80(10). doi: 10.1093/gerona/glaf184.
- Tajimi T, Chan LLY, Okubo Y, Lord SR. Real-world walking patterns are associated with regional brain atrophy and white matter lesions in middle-aged and older people: a Watch Walk-UK Biobank study. GeroScience. 2026;48(3):4247-4261. doi: 10.1007/s11357-025-01878-1.
- Osuka Y, Chan LLY, Brodie M, Okubo Y, Lord SR. Frailty assessed by a wrist-worn device can predict hospitalisation and mortality in middle-aged and older adults: a UK Biobank study. Age and Ageing. 2025;54(8). doi: 10.1093/ageing/afaf210.
- Chan LLY, Espinoza Cerda MT, Brodie MA, Lord SR, Taylor ME. Daily-life walking speed, running duration and bedtime from wrist-worn sensors predict incident dementia: a Watch Walk-UK Biobank study. International Psychogeriatrics. 2025:100031. doi: 10.1016/j.inpsyc.2024.100031.
- Sturnieks DL, Chan LLY, Cerda MTE, Arbona CH, Pinilla BH, Martinez PS, et al. Cognitive functioning and falls in older people: a systematic review and meta-analysis. Archives of Gerontology and Geriatrics. 2025;128:105638. doi: 10.1016/j.archger.2024.105638.
- Chan LLY, Lord SR, Brodie MA. Daily-life walking speed, quality and quantity derived from a wrist motion sensor: large-scale normative data for middle-aged and older adults. Sensors. 2024;24(16).
- Chan LLY, Yang S, Aswani M, Kark L, Henderson E, Lord SR, et al. Development, validation, and limits of freezing of gait detection using a single waist-worn device. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. 2024;71(10):3024-3031. doi: 10.1109/TBME.2024.3407059.
- Chan LLY, Herrera Arbona C, Brodie MA, Lord SR. Prediction of injurious falls in older adults using digital gait biomarkers extracted from large-scale wrist sensor data. Age and Ageing. 2023;52(9).
