阻塞性睡眠呼吸中止症的 AI 輔助診斷

阻塞性睡眠呼吸中止症（Obstructive Sleep Apnea, OSA）是常見的睡眠呼吸障礙，影響全球數以百萬計的患者。傳統的診斷方式依賴於整夜的睡眠多項生理檢查（Polysomnography, PSG），過程不僅耗時、成本高昂，且需要在睡眠中心進行，對患者造成不便。近年來，人工智慧（AI）技術的發展為 OSA 的診斷帶來了革命性的改變。

AI 模型，特別是深度學習演算法，能夠快速且準確地分析生理訊號，例如心電圖（ECG）、血氧飽和度（SpO2）及呼吸氣流等。透過訓練大量的標記數據，這些模型可以學習到與呼吸中止事件相關的複雜模式，從而實現自動化的判讀。這不僅大幅縮短了診斷報告的產出時間，也減少了因人為判讀差異所導致的誤差，提升了診斷的一致性。

目前，已有許多研究證實，利用穿戴式裝置收集的單導程心電圖或脈搏血氧訊號，結合 AI 分析，其診斷準確率已能媲美傳統的 PSG。這意味著未來患者或許可以在家中完成初步篩檢，僅有高度疑似或複雜病情的個案才需要到睡眠中心進行更詳盡的檢查。這種以 AI 驅動的居家篩檢模式，將能有效擴大篩檢覆蓋率，讓更多潛在患者及早獲得診斷與治療，從而降低心血管疾病、中風等併發症的風險。

儘管 AI 輔助診斷前景看好，但仍面臨數據隱私、模型泛化能力以及法規認證等多重挑戰。未來的發展重點將在於建立更大型、多樣化的數據庫來訓練更穩健的模型，並制定完善的臨床驗證與監管框架，以確保 AI 技術在臨床應用中的安全性與有效性，真正惠及廣大患者。