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台灣近500萬人睡眠障礙 中醫大附醫AI「智眠檢」準確揪病因
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來源:
健康養身
發佈於 2024-04-28 14:15
台灣近500萬人睡眠障礙 中醫大附醫AI「智眠檢」準確揪病因
健康醫療網/記者鄭宜芬報導
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張先生(中)配戴「居家睡眠檢測系統-智眠檢」,運用AI大數據建構的人工智慧模型追蹤治療成效,確認提升睡眠品質。(圖/中醫大附醫提供)
36歲的張先生睡眠時鼾聲雷動,全家人都睡不好,前往中國醫藥大學附設醫院就醫,耳鼻喉科主任鄒永恩判斷為「睡眠呼吸中止症」,先以扁桃腺手術改善病症,術後追蹤由攜帶式AI心電圖測量儀「居家睡眠檢測系統-智眠檢」進行,裝置輕便,在家就可上傳檢測結果到雲端,運用AI大數據快速分析,輔助醫師判斷治療成效,提升睡眠品質。
睡眠呼吸中止症 嚴重者恐半夜猝死
打呼是危險的訊號,根據研究顯示,50%打鼾者都是先打呼,接著產生睡眠呼吸暫停,可能導致心臟病、高血壓、腦溢血、中風等疾病,嚴重者恐半夜猝死!鄒永恩指出,根據亞洲睡眠協會的調查,台灣有超過20%的人,約近500萬人患有睡眠障礙,然而實際願意接受診療的人數卻遠低於此數字。
傳統睡眠檢查 床位難等又耗費醫療人力
由於醫院床位限制,能收治病人有限。而且睡眠多項生理功能檢查(Polysomnography PSG)需要一整晚配戴多種生理感測器:包括腦波圖、眼動電波圖、下巴肌電圖、氣流、氧氣飽和度、心電圖或心跳速率等,患者被綁成「電線人」緊張無法入眠,導致檢測可能失準。此外,睡眠中心亦需備有睡眠技師徹夜監看多種類的生理數據,進行標記與判讀,醫療人力資源需求亦大。
▲傳統睡眠多項生理功能檢查(PSG)需要整晚配戴多種生理感測器,患者被綁成「電線人」緊張無法入眠,導致檢測可能失準。(圖/中醫大附醫提供)
AI分析心電圖 一機搞定、準確度逾九成
睡眠中心主任杭良文表示,中醫大附醫睡眠中心目前使用「智眠檢」,在超過100位的臨床受試病人中,與廣達合作攜帶式AI心電圖測量儀,以輕便簡易的檢查方式,大幅提升檢測效率,結合後續AI分析心電圖訊號,能輔助醫師更精準辨識睡眠呼吸中止症的病人,協助縮短後續診斷與治療。
中醫大附醫人工智慧中心主任許凱程提到,智眠檢可以根據睡眠呼吸中止發生時的心電訊號變化,使用深度學習方法辨別睡眠中止的嚴重程度。對於睡眠的呼吸中止事件和睡眠覺醒事件(因為呼吸中止而導致睡眠中斷)的偵測分別達到92.7%和93.2%的準確度,而嚴重睡眠呼吸中止症(每小時發生30次呼吸中止)的分類更達到95.8%的準確度。此系統持續進行臨床測試中,後續規劃取得食藥署智慧醫材認證,並導入臨床使用,預期將對睡眠醫學領域產生深遠的影響。
中醫大附醫表示,人工智慧中心致力於臨床資料之應用,藉由深度學習的人工智慧技術,利用醫院的醫療資料訓練智慧醫療神經網路模型,可提供臨床診斷的建議,並結合臨床決策系統,減輕醫護人員臨床工作的負擔。目前中醫大附醫人工智慧中心已取得十數項食藥署智慧醫材認證,將持續地研究和創新,期許在智慧醫療領域帶來更多突破。
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