醫療級 AI 演算法
臨床驗證的智慧核心
醫療級 AI 演算法
從數據到洞察 一一將監測化為可視的健康趨勢
tBPC inside™ 醫療級演算法是將光學訊號轉化為臨床洞察的核心。透過深度學習與大規模臨床資料訓練，AI 模型能自動辨識生理變化、濾除雜訊、補正偏差，並將原始光學訊號轉換成醫療決策可採信的健康指標。這項技術使穿戴式與長期監測裝置，不再只是「紀錄數據」，而能真正支援醫師判讀、協助照護人員追蹤病程，從即時監測延伸至預測與預防，實現持續健康管理的目標。
為何選擇 tBPC inside™
醫療級 AI 演算法
有效數據採集
演算法準確度依賴多樣且高品質的生理數據。tBPC inside™ 透過不同族群、環境與狀態的大規模臨床試驗，建立龐大而系統性的數據庫，確保模型訓練具備全面性。
醫規等級臨床驗證
輸出結果必須符合法規標準並具備可解釋性與可信度。tBPC inside™ 依據 ISO、FDA、睡眠醫學會、美國心臟學會等規範進行驗證，確保結果能被醫療專業人員信任與接受。
大數據疊代優化
演算法具備自我優化能力，透過持續數據疊代與模型調整提升效能。能自動化處理數據、快速分類並剔除異常，持續增強臨床應用價值。
可解釋與可信度
醫療級演算法必須具備可解釋性，能說明邏輯與結果來源。tBPC inside™ 遵循透明性與專業規範，讓醫療人員與患者都能理解並信任輸出結果。
tBPC inside™ AI 能夠演算出什麼？
tBPC inside™ 的演算法結合光學模型、生理信號分析與臨床驗證，可針對不同應用需求輸出多種健康參數。
核心生理參數
進階健康指標
核心生理參數
SpO₂（血氧飽和度）
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。
PR（脈搏率）
即時計算心率與變異，反映心臟活動與即時狀態。
RR（呼吸率）
從 PPG 波形中辨識呼吸頻率變化，提供呼吸穩定度分析。
SkT（體表溫度）
持續追蹤體表溫度，支援感染監測與代謝觀察。
進階健康指標
HRV（心率變異分析）
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。
等指標，評估壓力、恢復與自主神經活性。
OSA（睡眠呼吸中止分析）
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 AHI／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
讓健康訊號更準確
演算法效能的基礎在於正確的特徵選取與模型建構。tBPC inside™ 透過特徵工程與反覆訓練，能從龐雜的生理數據中抽取最具代表性的訊號特徵。這確保了輸出的數據更準確、更具臨床意義，並避免因雜訊造成的誤判。
讓數據流更高效
龐大的醫療數據需要高效率處理。tBPC inside™ 支援自動輸入、標記與去識別化，減少人工干預並降低出錯風險。同時遵循隱私保護法規，確保數據安全合規，加快模型訓練與驗證流程，縮短臨床應用落地的時間。
確保數據更乾淨
來自生物光學感測的訊號常伴隨雜訊與異常。智慧化自動除錯機制能快速比對、分類並剔除異常數據。透過大數據比對與自我校正，tBPC inside™ 能保持數據純淨，為後續分析與臨床應用提供穩定的基礎。
讓判斷更值得信任
在醫療應用中，演算法必須具備可追溯性。tBPC inside™ 以透明邏輯框架運作，能清楚說明分析依據，避免「黑箱式」結論。這讓醫護人員對判斷結果更有信心，也提高患者與監管單位的接受度。
把照護提前一步
演算法不僅用於即時判讀，更能支援疾病風險預測與趨勢分析。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，實現從治療走向預防的價值。
專利與技術驗證
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。
