利用呼氣丙酮濃度變化、聲學特徵、血氧飽和度建構睡眠智能分析及照護模式
研究目的- 探究語音聲學特徵與睡眠呼吸障礙症狀（如 OSA）之間的相關性，以確定是否可以通過語音分析來預測或識別睡眠障礙的存在。
- 分析多項睡眠圖（PSG）前後患者的語音及呼吸道的聲音變化，以評估睡眠質量對語音、呼吸道語音訊息的影響。
- 呼氣方式測量酮體代謝與睡眠血氧飽和度及心律變異，探究之間關連性。
- 利用人工智慧技術，特別是機器學習和深度學習演算法，處理、解析本案所收集之數據、語音結合PSG報告參數建構睡眠呼吸健康照護的新模式、開發個人化人工智能生理分析及預警系統。
- 經臨床醫師評估為需接受多項式睡眠生理檢查
- 未接受過睡眠呼吸中止症治療之患者(含配戴呼吸器)
- 年齡介於18至80歲之間。
- 個案狀況穩定且經研究者說明研究目的及實施方法後，了解並同意參與。(5).執行睡眠生理檢查前三個月內無住院史。
本案將使用醫用黏貼ibiomedi ES-Patch電子聽診器貼片固定，可能會產生紅疹、過敏等不適反應，若有任何不適反應，請立即取下，並通知計畫主持人，我們將盡快與您聯繫，以釐清不適的原因，並盡快透過醫療方式協助您恢復。