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睡眠監測,讓風險在夜裡被看見

將連續睡眠數據,轉化為可行動的風險洞察。

睡眠中的隱性風險—
你睡得不好,原因可能發生在你看不到的睡眠中

你也許以為只是壓力、作息不規律或失眠,但真正的問題,可能在夜裡反覆發生,卻從未被察覺。

許多高風險狀況——例如 睡眠呼吸中止症(OSA),只會在睡眠中出現,如果沒有睡眠監測,往往長期被忽略,直到共病風險逐漸累積。

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90% 睡眠呼吸中止症未被及早發現

台灣推估約有 230 萬人罹患睡眠呼吸中止症, 但實際被檢查與診斷者僅約 10%。 多數風險發生在睡眠中,缺乏連續監測而被忽略。

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阻塞型睡眠呼吸中止症(OSA)為主要類型

阻塞型睡眠呼吸中止症(OSA) 佔所有睡眠呼吸中止症約 90%, 其特徵是在睡眠中反覆出現呼吸暫停與血氧下降, 僅能透過睡眠期間的監測被辨識。

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與多種慢性疾病高度相關

睡眠呼吸中止症與心血管疾病、糖尿病等慢性病高度相關, 若長期未被發現與追蹤, 可能增加多重共病風險。

為什麼傳統檢測,難以支撐睡眠監測的長期需求?

睡眠中心床位有限,床位與排程限制,使大量高風險族群無法及早納入睡眠監測
費用高昂、沒有健保給付與一次性檢測模式,降低大規模睡眠監測的可行性
非日常睡眠環境與多重導線干擾,使監測結果難以反映真實睡眠狀態
缺乏日常與長期睡眠監測,難以評估風險變化與介入成效

讓睡眠監測不再受限於床位與場域

Soosyn Care 的睡眠監測應用,支援在不同場域完成連續、可信的睡眠監測,降低等待門檻,提升風險發現率。

擴大篩檢量能

不受床位與場域限制,讓更多高風險族群能被納入睡眠監測。

提升完成率與依從性

貼近日常生活的監測方式,提升使用配合度與連續追蹤的可行性。

創造服務價值

串接完整照護流程,從睡眠監測、風險篩查到後續介入與追蹤。

從睡眠到報告,只需五步

將睡眠監測,轉化為臨床可理解的指標

睡眠監測所蒐集的生理數據,透過標準化分析,成為臨床可採信、可比較的評估依據。

ODI (血氧下降指數)

每小時血氧下降事件的發生頻率,
為評估睡眠呼吸事件嚴重度的核心指標之一。

T90 / T88

血氧低於 90% / 88% 的時間比例,用於評估睡眠期間的持續性缺氧風險。

SpO₂ 變化

追蹤睡眠期間的最低值與平均值,反映整體夜間血氧狀態與變化趨勢。

睡眠結構

估測淺眠、深眠與 REM 分布,輔助理解睡眠品質與呼吸型態之間的關係。

脈搏監測

記錄整夜心率變化,用以觀察睡眠期間心臟負荷與生理反應。

心率變異度 (HRV)

反映自律神經調節狀態,與心血管風險、代謝狀態等長期健康指標高度相關。

從等待到行動的差別—
Soosyn Care 睡眠監測如何支援 OSA 風險管理

縮短等待

降低睡眠中心與檢測流程的排程壓力,
讓高風險族群能更早被納入睡眠監測與初步篩查。

優化資源

將有限的臨床資源聚焦於需要進一步診斷與介入的個案,
提升整體睡眠照護流程的效率。

提升偵測率

透過可擴展的睡眠監測模式,增加高風險個案被及早發現與追蹤的機會。

促進依從性

貼近日常生活的監測方式,
提升使用配合度,支援長期睡眠狀態的連續觀察。

經過驗證的信任基礎

醫院與睡眠中心

用於前測篩查與診斷前支持。

長照與居家照護

可與第三方照護系統整合,擴充至長照監測等應用場景

健康管理與企業健檢

大規模篩查與個人化報告輸出,可訂製企業專屬小程式,提升員工參與度與管理效率

研究單位

標準化數據收集,利於大數據研究與臨床試驗

支撐睡眠監測的核心架構

tBPC inside™ 生物光學技術

tBPC inside™ 生物光學技術

整合生物光學技術、光機電設計與醫療級 AI,將夜間訊號轉化為可採信的臨床報告。

tBPC inside™ 生物光學技術

整合生物光學技術、光機電設計與醫療級 AI,將夜間訊號轉化為可採信的臨床報告。
穿戴裝置​

穿戴裝置​

無線、無外接探頭,舒適不干擾睡眠,連續監測可達 12 小時

穿戴裝置​

無線、無外接探頭,舒適不干擾睡眠,連續監測可達 12 小時
臨床可用的多元報告

臨床可用的多元報告

將數據轉譯成可視化的報告,滿足多元需求,驅動從檢測到改善的健康行為

臨床可用的多元報告

將數據轉譯成可視化的報告,滿足多元需求,驅動從檢測到改善的健康行為

部落格

  • 睡眠是人類生活的基本要素,也是一個重要的生物過程。在睡眠期間,腦部能夠鞏固記憶、認知功能,並進行恢復與代謝;同時睡眠可以協助恢復身體能量、促進癒合,從心血管到免疫系統都會利用睡眠進行修復。因此,睡眠對身體健康、心理幸福和整體生活質量至關重要,且在臨床醫學、長期照護、教育、工作場所及公共衛生的促進中,皆顯示了睡眠健康的重要性。 然而,良好的睡眠並不僅是待在床上度過幾個小時,美國國家衛生院(National Institutes of Health, NIH)發布的健康相關議題中提到[1],健康的睡眠包括三個主要內容:睡眠時間、睡眠品質與睡眠排程。有鑑於此,臺醫將非侵入式生理訊號監測技術整體解決方案應用於居家睡眠監測,在這份全面的睡眠報告中,我們透過客觀的生理參數,提供有關睡眠階段、持續時間與睡眠品質等檢測,讓檢測對象即時掌握與追蹤睡眠狀況,更可進一步尋求醫生的診斷及治療,持續改善睡眠的健康度。 「這份報告要專業,還要一看就懂!」 有別以往需要透過醫生講解,密密麻麻的多項參數與總是看不懂的報告,臺醫結合腕式血氧飽和測定儀,不僅提供專業且全面的睡眠生理指標,同時報告的設計讓閱讀上更加清楚明瞭: 1. 文字、段落、表格間保有間距讓文字間留有呼吸空間,報告內容豐富,但不密集,講求閱讀的舒適度 2. 參數指標單位標示清楚為增加指標的理解性,加上單位意義的說明 3. 參數指標段落分類依照睡眠、血氧、呼吸、脈搏、心率變異率分類,彙整參考指標及指標標準範圍 4. 異常參數以顏色、符號標示識別彩印的情況,顏色標示可以一眼識別異常;黑白印刷時,透過符號識別異常 總體來說,版面設計通過清晰的結構、視覺流暢性和專業的外觀來輔佐睡眠報告的內容,以便檢測對象能夠輕鬆理解和利用報告所提供的資訊,藉以實現居家自我健康管理與達到預防醫學的目標。 這就來詳細看看我們的報告吧! 資料來源:NIH News in Health, Good Sleep for Good Health 睡眠報告第一頁 此頁彙整睡眠檢測資訊,讓檢測對象快速知道睡眠情況: ① 基本資訊 – 可選擇在報告中顯示或隱藏個人資訊。 ② 睡眠總覽 – 總紀錄時間為裝置收錄整筆睡眠數據的時長;減去關燈至入睡時間、醒來時間,計算總睡眠時間;依上述數值計算睡眠效率。 ③ 睡眠結構 – 睡眠的四個階段組成一個睡眠週期,含淺睡期(N1, N2)、深睡期(N3)與快速動眼期(REM)。一般而言,一個晚上會經歷4-6次睡眠週期。 ④ 睡眠結構條形圖 – 圖形化說明睡眠結構,一眼明瞭睡眠的狀況。 ⑤ 分析與建議 – 「分析」欄位總結列出異常生理參數;「建議」欄位提供專業醫療人員/單位填寫。 睡眠報告第二頁 此頁以表格進行各項生理參數之剖析,本報告採用各機構常使用之指標: ① 血氧飽和度(SpO2) – ODI 3%及ODI 4%分別為每小時血氧濃度下降3%及4%的次數;T90、T89、T88為血氧濃度小於90%、89%、88%的時間百分比。ODI 4%及T88為醫療單位常用之判斷指標,睡眠期間血氧變化可顯示潛在的健康問題,可能需要進一步的診斷,特別是與白天疲勞、打鼾或睡眠期間呼吸暫停等症狀相關。 ② 睡眠期間的血氧飽和度

  • 人的一生中有三分之一的時間要花在睡眠上,然而根據台灣睡眠醫學學會最新調查發現,全台約有1成以上的人口、約230萬人患有睡眠呼吸中止症(OSA),但實際被檢查出來僅有23萬人。等於還有9成患者沒被檢查出來,將成為未來的「睡眠隱憂」。睡眠呼吸中止症(OSA)常見的症狀以打鼾為主,其餘症狀如白天嗜睡、記憶力退化、情緒起伏大與常做惡夢…等。睡眠呼吸中止症(OSA)顧名思義是「睡眠過程中止呼吸」,會讓患者長期身體缺氧,影響血壓、腦部及心臟血管功能,增加罹患心血管疾病、腦中風、糖尿病

讓更多隱藏的 OSA 患者被看見
與我們討論如何導入

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