当睡眠障碍患者遇到AI 长期动态数据蒐集更有助于改善与预防

更新于2020-05-22 13:29:34
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科技部第三季AI投资潜力奖第一名 台大AI中心刘文德副教授团队

睡眠障碍已成为许多现代人的健康隐忧,全台超过三十间医院开设了睡眠中心或睡眠门诊,然而细数总体检查病床,全部加起来不到三百张,导致病人预约大排长龙,甚至需要等待数月之久。

刘文德副教授研究团队

AI走入居家 多维度蒐集身体与环境数据

目前担任双和医院睡眠中心主任、胸腔内科主治医师的台北医学大学呼吸治疗学系刘文德副教授,长期在临床第一线观察到,现阶段医疗模式无法满足有失眠、睡眠呼吸中止症等困扰的病人需求,加上所做的检测局限于横断面分析,偏重于医院端蒐集的生理数据,忽略「睡眠问题需要完整行为评估,住家就是很重要的场所,可以经由长时间观察程度变化,蒐集更足够的背景资料。」

为了提升睡眠医疗服务品质,本来就对科技新知感兴趣的刘文德医师,认为随着AI技术迅速发展,智慧型穿戴装置的应用範围更加广泛,可以进入病患的居家生活,多维度监测身体参数与环境因子,于是提出「结合人工智慧与物联网科技发展精準睡眠医学」计画,欲整合健康促进产业的相关厂商,共同发展睡眠障碍预测模型以及预防治疗策略。

正压呼吸器是多维度监测与蒐集身体参数的工具之一

轻量化的睡眠呼吸中止症监测器,可走进居家长时间蒐集使用者背景资料

「现代医学两百多年来,大多聚焦于医院里的病人状况,却对病人的居家生活一片空白,我认为现在时机点刚刚好,结合物联网、AI的穿戴式装置,能够更有效率蒐集与分析,病人在家里的各种行为数据data。」计画当中,除了纳入指夹式血氧侦测器、可携式心电仪、正压呼吸器,计画共同主持人之一的李仁贵教授也开发智慧手錶,建构睡眠数位生态系,未来将结合本计画的聊天专家系统,藉由「软硬整合」,透过认知行为治疗(CBT-Like)模式,协助病人养成良好生活型态、运动习惯并改善睡眠环境。

善用AI与物联网 实现个人预防医学境界

不同于医院检测,直接依据数据报告做出诊断,刘文德副教授团队导入AI与物联网科技,是更看重长期的主观数据蒐集与分析,希望找出病人没有意识到的行为徵兆,「像智慧手錶不是要直接告诉病人,失眠或睡眠呼吸中止症有多严重,而是侦测一阵子之后,透过聊天机器人或APP上的一问一答,由使用者来教导系统分析解读所蒐集的数据,再来评估症状是否改善或恶化,甚至提供有用的建议。」等于使用大量数据来「训练」贴身机器,实现个人化预防医学境界。

经由指夹式血氧侦测器、智慧手錶等设备,希望建构完善的认知行为治疗(CBT-Like)模式

透过与聊天机器人,使用者可了解症状是否改善或恶化

因为当互动数据面向够多够广,机器学习就会越「聪明」,再连同呼吸频率与气流、居家空气品质等侦测结果,可以更精準评估睡眠状况,进而向使用者说明病徵,「例如让他们知道夜尿增加、肩颈酸痛等症状,其实是在睡眠障碍因素下不断互相影响的结果」,于是透过半陪伴、半解说的方式,病人不再担心不该担心的事,可以专注从睡眠準备、饮食、运动等环节来寻求根本解决之道。

有了AI与物联网助攻,能因为有更多病人主观资讯,提高诊断精準度与治疗成效,「但我们觉得还不够,接受服务的民众太少,下一步要够过各种平台推广到诊所与社区,加强健康行为的预防医疗意识。」如果有厂商认同这样的商业模式,刘文德副教授也非常乐意合作,一起打造睡眠产业创新生态系,并且计画延续同样的经验与技术,针对职业驾驶人观察身体参数与行为症状,协助预防事故发生,作为安全驾驶辅助工具,增进AI应用的公共价值。

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