台灣近500萬人患有睡眠障礙!中國附醫推「智眠檢」找到睡眠呼吸中止症

分享:
0:00
volume_up

記者吳紹尹/綜合報導

36歲的張先生睡眠時鼾聲雷動,睡眠無法持續,也造成家人無法安睡,在家人建議下前往就醫,經標準睡眠檢查後,判讀發現張先生患有睡眠呼吸中止症。

張先生利用「居家睡眠檢測系統-智眠檢」進行術後追蹤。(圖/中國醫藥大學附設醫院)

在接受扁桃腺手術治療後,由中國醫藥大學附設醫院臨床團隊與人工智慧中心共同開發的「居家睡眠檢測系統-智眠檢」進行術後追蹤,大幅縮短檢查排程效率,以輕便簡易的裝置,居家就可將檢測結果上傳雲端,運用AI大數據建構的人工智慧模型,快速分析心電圖,以此持續追蹤後續病況,輔助醫師判斷其治療成效,結果顯示張先生的睡眠呼吸中止症已獲得改善,有效提升睡眠品質。

打呼是危險的訊號,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、高血壓、腦溢血、中風等疾病,對生命恐將造成威脅,嚴重者甚至會半夜猝死。

中醫大附醫耳鼻喉部喉科主任鄒永恩指出,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。由於睡眠中心有其空間限制,能收治病人有限,而睡眠多項生理功能檢查需要病人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,多重電線在身上,形同「電線人」,病人更易緊張無法入眠,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。睡眠中心主任杭良文表示,中醫大附醫睡眠中心目前已經使用「智眠檢」,在超過100位的臨床受試病人中,以廣達攜帶式AI心電圖測量儀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,居家睡眠檢測系統-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)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,後續規劃取得台灣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。

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。這些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。

留言衝人氣 3則留言

登入留言有機會獲得旺幣哦!
NO MESSAGE 無任何留言,趕緊搶頭香!