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From Screening at Clinic to Diagnosis at Home: How AI/ ML/DL Algorithms are Transforming Sleep Apnea Detection

李佩玲 醫師

本影片由"台大醫院睡眠中心"提供。

過去,阻塞性睡眠呼吸中止症（OSA）可用簡單的問卷去篩檢.確診OSA需要安排睡眠多項生理檢查(PSG),但各大睡眠中心的PSG往往要等很久,該怎麼辦?我們這次邀請到李佩玲理事分享如何應用AI在門診篩檢或是利用居家睡眠檢測去診斷OSA:

睡眠醫學領域正因睡眠技術的進步而快速演變，尤其在OSA檢測方面。新興設備整合了微型化的感測器、先進運算技術與人工智慧（AI）/機器學習（ML）/深度學習（DL）演算法，變得更加精密且便攜。這些AI模型正將OSA檢測從在醫療院所篩檢(in-clinic screening)轉為居家診斷(at-home diagnostics)。

本講座透過案例研究探討運用臨床特徵進行OSA篩查的ML模型，並分析居家診斷時利用photoplethysmography和accelerometry兩組訊號訓練的創新AI/ML/DL模型。我們同時探討模型設計、數據集選擇與性能評估的關鍵考量，強調使用獨立數據集進行外部測試的重要性。

隨著生理信號複雜度增加，先進深度學習技術更適合處理複雜數據，這標誌著OSA檢測朝更客製化與高效的方式轉型。