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。
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。
「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。
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。
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。
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