打鼾及阻塞性睡眠呼吸中止症，是一項常見且對身體健康影響很大的病症，長期的打鼾不僅會導致睡眠品質不佳、白天工作昏昏沉沉、容易疲勞，更會使記憶力減退，無法集中精神。而最嚴重的是當併發睡眠呼吸中止症時，會引發肺性高血壓、右心衰竭、心律不整等致命的心血管疾病。
在30-60歲的族群中至少有大約10%人口有睡眠呼吸中止症。然而在60歲以上的人口中，患病率高達45%-62%。
打鼾和阻塞性睡眠呼吸中止之關聯性
打鼾和阻塞性睡眠呼吸中止，是包括從部分呼吸道塌陷和上呼吸道振動到睡眠期間完全氣道阻塞的連續過程。在30-60歲的族群中至少有大約10%人口有睡眠呼吸中止症。然而在60歲以上的人口中，患病率高達45%-62%。阻塞性睡眠呼吸中止症與許多嚴重疾病密切相關，包括動脈高血壓、心血管疾病、中風、代謝綜合症、精神疾病，以及增加罹癌的風險。病人睡眠品質、腦血流量和神經遞質穩態的進行性變化可能導致進一步的認知障礙，此外還可能進一步加重阿茲海默症的進展和嚴重程度。
目前臨床上的診斷基準是根據睡眠多項生理檢查，患者身上需要安裝多種檢查儀器及線路，且這項檢查需要在醫院進行一次性整夜睡眠，排程曠日廢時，且身上需貼滿電極及一些偵測呼吸的裝置，影響睡眠，不僅耗費人力且檢查費用又昂貴。因此不論對於醫師或是民眾來說，如果有個工具能迅速方便診斷，可以每天在家即時監測睡眠呼吸中止症的嚴重程度且使用非接觸式方式不影響睡眠是非常重要。
透過人工智慧技術以睡眠鼾聲的分析，能預測睡眠呼吸中止症
本院耳鼻喉科黃琮瑋醫師(同時也是元智大學電機系合聘教授)與元智大學電機系陳敦裕教授與團隊透過人工智慧技術以睡眠鼾聲的分析，來預測睡眠呼吸中止症的嚴重程度，據此發展智慧型可攜式裝置並提供民眾進行居家篩檢。技術開發方面團隊先建立打鼾及睡眠呼吸中止症的鼾聲模型，藉由鼾聲訊號的敏感性與特異性以人工智慧篩檢出睡眠呼吸中止患者。
在臨床上睡眠呼吸中止症病人常會有上呼吸道多重部位阻塞，其鼾聲容易產生特異性。而鼾聲與睡眠呼吸中止症的嚴重程度也會隨著體重、身體的狀況、喝酒、藥物，以及勞累的程度而有所不同。傳統睡眠檢查除了許多不方便之外，也只能做一次性的檢查，而從疾病的預防以及健康監測的觀點來看，若讓民眾能在居家以可攜式裝置，長期、即時、連續性且非接觸性，在不影響睡眠的情形下來偵測打鼾及睡眠呼吸中止症，作為睡眠健康偵測器以及睡眠呼吸中止症的診斷工具，則可以促進民眾健康且降低醫療資源的耗損。
睡眠健康偵測器示意圖。（圖片提供／亞東醫院）
目前所開發的人工智慧辨識模型在敏感度與特異度均高於90%，該技術除了已經獲得中華民國專利(I735879)之外，目前正申請美國、日本專利中。放眼未來藉由本院耳鼻喉科黃琮瑋醫師與元智大學團隊所開發之技術與裝置，可使民眾在居家以可攜式裝置，長期連續性即時且非接觸，在不影響睡眠的情形下偵測打鼾及睡眠呼吸中止症指數的裝置。可以作為居家對於睡眠打鼾的健康偵測器也可以作為睡眠呼吸中止症的診斷工具，可以促進民眾健康降低醫療資源的耗損，若應用在特殊職業駕駛上，更可以增進一般民眾的安全性。