| Talks： |
Artificial Intelligence in Sleep Medicine
人工智慧於睡眠醫學的發展 |
| Name： |
| 黃舒儀（Shu-yi Huang） |
| Position： |
| 嘉義長庚胸腔內科主治醫師/嘉義長庚睡眠中心主任 |
| Affiliation： |
| 嘉義長庚醫院/胸腔內科系-呼吸道及睡眠醫學科
嘉義長庚醫院睡眠中心
|
| Email： |
|
| Photo： |
 |
| Research Interests： |
| Sleep medication, Airway disease |
| Selected Publications： |
| 1. “Evaluation of a Portable Device for Diagnosing Sleep Apnea/Hypopnea Syndrome”, Shu-Yi Huang, Li-Pang Chuang, Shih-Wei Lin, Cheng-Ta Yang, Yu-Ching Linand, Ning-Hung Chen, Thoracic Medicine, 2012(27), p81-87 |
| Abstract： |
| 近年來 AI 在睡眠醫學領域發展相當迅速，從睡眠檢查判讀、自動化診斷、風險預測，到結合穿戴裝置與居家監測等應用皆有不少進展。介紹AI在睡眠醫學中的主要應用、最新發展趨勢，以及未來可能的臨床實務方向。
人工智慧（AI）與機器學習技術的迅速演進，正在重塑睡眠醫學的臨床與研究典範。近年 AI 在睡眠醫學領域的關鍵進展與臨床實務應用，範疇涵蓋四大維度：診斷與監測、治療與優化、臨床照護工作流、以及前瞻醫學研究。在診斷端，深度學習模型已在多頻道睡眠生理檢查（PSG）自動分期與呼吸事件判讀中展現超越傳統專家間一致性（inter-rater agreement）的水準，結合穿戴式裝置、智慧音訊與多模態生理訊號更推動了居家篩檢與長時監測。在治療端，機器學習有助於解析阻塞型睡眠呼吸中止症（OSA）之異質表型（phenotypes）與內在型（endotypes），並精準預測連續陽壓呼吸器（CPAP）的治療順從性；此外，AI 亦拓展至快速動眼期睡眠行為障礙（RBD）的神經退化轉化風險預測、時間生物療法（chronotherapy）的最佳給藥排程，以及數位失眠認知行為治療（CBT-I）的個人化調整。最後，本演講將深入剖析臨床落地所面臨的實質瓶頸，包括資料異質性、演算法偏差、跨中心泛化落差（generalization gap）、法規監管與倫理治理規範。透過整合常規臨床巨量數據與先進 AI 工具，期望引領睡眠醫學邁向真正的個體化與精準醫療。
|
| 2026年會： |
|
|