醫療級生理數據分析與預警 AI 演算法
打造睡眠分析、風險預警與臨床決策支援的智慧核心
醫療級生理數據分析 AI 演算法
從數據到洞察 一 將監測化為可視的健康趨勢
真正的醫療價值，不在於累積龐雜的原始數據，而在於如何精準萃取出臨床洞察。tBPC inside™ 醫療級 AI 演算法，正是將前端光學訊號轉化為高價值醫療指標的核心大腦。
透過大規模真實臨床數據訓練出的機器學習模型，我們的連續監測演算法能自動辨識微小的生理變化、濾除動態雜訊並精準補正偏差，將原始的光學波形完美轉換為醫療決策可高度採信的健康趨勢。這項技術賦予了穿戴式與長期監測裝置強大的 AI 生理數據分析能力，使其不再只是被動的「數據紀錄器」，而是能真正支援醫師診斷、協助照護人員預測病程，實現從即時監測走向預測與預防的智慧健康管家
為何選擇 tBPC inside™
醫療級 AI 演算法
建立於大規模臨床數據的穩固基礎
演算法的準確度，高度依賴訓練數據的廣度與多樣性。我們透過跨族群、跨環境與多種生理狀態的大規模臨床試驗，建立起系統性的高質量數據庫。這確保了模型在面對真實世界複雜的監測情境時，依然具備卓越的準確率與強健性。
符合國際標準的臨床驗證體系
醫療演算法輸出的結果必須符合嚴格的法規標準。tBPC inside™ 依據 ISO 規範、FDA 標準，以及美國睡眠醫學會 (AASM) 與美國心臟學會 (AHA) 等權威準則進行深度驗證，確保每一項輸出指標都能被醫療專業人員信任與接受。
持續進化的智慧運算能力
我們的技術具備強大的大數據疊代與自我優化能力。系統能自動化處理龐大數據、快速分類並剔除異常，透過持續的模型微調，在每一次運算中不斷提升效能與臨床應用價值。
具備高度可解釋性的透明邏輯
臨床決策不容許「黑箱作業」。tBPC inside™ 遵循專業醫療規範，演算法具備高度的可解釋性與可追溯性，能清晰交代邏輯框架與結果來源，讓第一線醫護人員與患者都能安心理解並依賴輸出結果。
tBPC inside™ AI 能夠演算出什麼？
結合精密的組織光學模型、生理信號分析與臨床驗證，我們的演算法能針對不同的應用場景輸出多維度的核心參數，提供強大的醫療決策支援。
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血氧飽和度 (SpO₂)自動偵測血氧下降事件、計算 ODI（血氧下降指數），協助睡眠與呼吸監測。 -
脈搏 (PR)即時計算心率與變異，反映心臟活動與即時狀態。 -
呼吸率 (RR)從 PPG 波形中辨識呼吸頻率變化，提供呼吸穩定度分析。 -
體表溫度 (SKT)持續追蹤體表溫度，支援感染監測與代謝觀察。
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心率變異度 (HRV)自動擷取 PPI 波形，計算 SDNN、RMSSD、LF/HF 等指標，評估壓力、恢復與自主神經活性。 -
睡眠呼吸中止分析 (OSA)基於 SpO₂ 與呼吸頻率變化，自動判定缺氧事件與呼吸暫停，生成 HBI/ODI 報告。 -
睡眠品質評估整合脈搏、活動量與呼吸趨勢，分析睡眠階段、深睡比例與睡眠效率。
如何做到可信洞察的五大基礎
精準的特徵工程，確保訊號意義
演算法效能的起點在於正確的特徵選取。我們透過反覆訓練，能從龐雜且微弱的原始光學數據中，精準抽取最具代表性的生理特徵，避免雜訊造成的誤判，確保輸出的數據皆具備實質的臨床意義。
高效率且合規的數據處理管線
處理龐大醫療數據需要極高的系統效率。我們支援自動輸入、標記與去識別化流程，大幅降低人工出錯風險，並嚴格遵循醫療隱私保護法規。合規的數據流有效加快了模型訓練與驗證流程，縮短產品臨床落地的時間。
智慧化雜訊濾除，維持數據純淨
非侵入式感測不可避免會伴隨動態雜訊。tBPC 內建智慧化自動除錯機制，能快速比對、分類並剔除異常數據。透過強大的自我校正能力保持數據純淨，為後續分析與臨床應用提供最穩固的基石。
高度可追溯的透明邏輯框架
在攸關生命的醫療應用中，演算法必須具備嚴謹的可追溯性。我們以透明的邏輯框架運作，清楚說明分析依據，避免任何無法解釋的結論。這大幅提升了醫護人員對判斷結果的信心，也確保了監管單位的接受度。
從被動監測走向主動的風險預測
演算法的價值不僅在於即時判讀，更能支援疾病風險預測。tBPC inside™ 結合臨床預測模型與驗證工具，協助醫師進行早期介入，從診斷、監測到風險管理，真正實現從疾病治療走向健康預防的終極價值。
專利與驗證，技術實力的證明
tBPC inside™ 醫療級 AI 演算法已獲多項專利，並完成臨床驗證，符合國際醫規標準。這不僅展現了研發實力，也為合作夥伴提供合規保障與市場信任，確保技術能安全應用於醫療與長照場域。
