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當睡眠障礙患者遇到AI 長期動態數據蒐集更有助於改善與預防

政府熱焦點

名人專欄

2019-11-01

科技部第三季AI投資潛力獎第一名 台大AI中心劉文德副教授團隊

睡眠障礙已成為許多現代人的健康隱憂,全台超過三十間醫院開設了睡眠中心或睡眠門診,然而細數總體檢查病床,全部加起來不到三百張,導致病人預約大排長龍,甚至需要等待數月之久。

 

劉文德副教授研究團隊

 

AI走入居家 多維度蒐集身體與環境數據

 

目前擔任雙和醫院睡眠中心主任、胸腔內科主治醫師的台北醫學大學呼吸治療學系劉文德副教授,長期在臨床第一線觀察到,現階段醫療模式無法滿足有失眠、睡眠呼吸中止症等困擾的病人需求,加上所做的檢測局限於橫斷面分析,偏重於醫院端蒐集的生理數據,忽略「睡眠問題需要完整行為評估,住家就是很重要的場所,可以經由長時間觀察程度變化,蒐集更足夠的背景資料。」

 

為了提升睡眠醫療服務品質,本來就對科技新知感興趣的劉文德醫師,認為隨著AI技術迅速發展,智慧型穿戴裝置的應用範圍更加廣泛,可以進入病患的居家生活,多維度監測身體參數與環境因子,於是提出「結合人工智慧與物聯網科技發展精準睡眠醫學」計畫,欲整合健康促進產業的相關廠商,共同發展睡眠障礙預測模型以及預防治療策略。

 

正壓呼吸器是多維度監測與蒐集身體參數的工具之一

 

輕量化的睡眠呼吸中止症監測器,可走進居家長時間蒐集使用者背景資料

 

「現代醫學兩百多年來,大多聚焦於醫院裡的病人狀況,卻對病人的居家生活一片空白,我認為現在時機點剛剛好,結合物聯網、AI的穿戴式裝置,能夠更有效率蒐集與分析,病人在家裡的各種行為數據data。」計畫當中,除了納入指夾式血氧偵測器、可攜式心電儀、正壓呼吸器,計畫共同主持人之一的李仁貴教授也開發智慧手錶,建構睡眠數位生態系,未來將結合本計畫的聊天專家系統,藉由「軟硬整合」,透過認知行為治療(CBT-Like)模式,協助病人養成良好生活型態、運動習慣並改善睡眠環境。

 

善用AI與物聯網 實現個人預防醫學境界

 

不同於醫院檢測,直接依據數據報告做出診斷,劉文德副教授團隊導入AI與物聯網科技,是更看重長期的主觀數據蒐集與分析,希望找出病人沒有意識到的行為徵兆,「像智慧手錶不是要直接告訴病人,失眠或睡眠呼吸中止症有多嚴重,而是偵測一陣子之後,透過聊天機器人或APP上的一問一答,由使用者來教導系統分析解讀所蒐集的數據,再來評估症狀是否改善或惡化,甚至提供有用的建議。」等於使用大量數據來「訓練」貼身機器,實現個人化預防醫學境界。

 

經由指夾式血氧偵測器、智慧手錶等設備,希望建構完善的認知行為治療(CBT-Like)模式

 

透過與聊天機器人,使用者可了解症狀是否改善或惡化

 

因為當互動數據面向夠多夠廣,機器學習就會越「聰明」,再連同呼吸頻率與氣流、居家空氣品質等偵測結果,可以更精準評估睡眠狀況,進而向使用者說明病徵,「例如讓他們知道夜尿增加、肩頸酸痛等症狀,其實是在睡眠障礙因素下不斷互相影響的結果」,於是透過半陪伴、半解說的方式,病人不再擔心不該擔心的事,可以專注從睡眠準備、飲食、運動等環節來尋求根本解決之道。

 

有了AI與物聯網助攻,能因為有更多病人主觀資訊,提高診斷精準度與治療成效,「但我們覺得還不夠,接受服務的民眾太少,下一步要夠過各種平台推廣到診所與社區,加強健康行為的預防醫療意識。」如果有廠商認同這樣的商業模式,劉文德副教授也非常樂意合作,一起打造睡眠產業創新生態系,並且計畫延續同樣的經驗與技術,針對職業駕駛人觀察身體參數與行為症狀,協助預防事故發生,作為安全駕駛輔助工具,增進AI應用的公共價值。

 

 

了解更多AI潛力新星:https://events.businesstoday.com.tw/2019/CPCAI/06_stars.html

 

 

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