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跨校合作推動臨床應用：創新腦波儀開發助力重症照護

計畫背景​

加護病房（Intensive Care Unit, ICU）患者常面臨嚴重的睡眠障礙、鎮靜深度評估困難以及譫妄（delirium）等神經功能異常問題。腦電圖（Electroencephalography, EEG）是評估腦功能的金標準工具，然而傳統 EEG 設備體積龐大、操作複雜且需專業技術人員判讀，難以在繁忙的 ICU 環境中常規使用。

為突破此瓶頸，國立陽明交通大學睡眠研究中心發起跨校合作計畫，結合多所大學之工程技術與臨床醫學專長，共同開發一款適用於 ICU 與重症照護場域的可攜式創新腦波儀。

合作架構​

參與單位與分工​

本計畫採跨校、跨領域合作模式，各單位分工如下：

  • 國立陽明交通大學睡眠研究中心：計畫主持、睡眠分期演算法開發、臨床需求定義、數據分析與判讀標準建立
  • 工程大學電機工程學系：類比前端電路設計、低功耗數位訊號處理器、無線傳輸模組開發
  • 工程大學資訊工程學系：深度學習演算法開發、雲端運算平台建置、使用者介面設計
  • 醫學中心神經內科/加護醫學科：臨床場域測試、使用者回饋、臨床驗證試驗執行
  • 醫學中心護理部：操作流程優化、護理人員教育訓練、臨床實用性評估

裝置開發​

硬體設計​

創新腦波儀之設計理念為「簡化而不簡略」，在減少通道數與操作複雜度的同時，保留足夠的臨床診斷資訊：

電極系統：

  • 通道數：4 至 8 通道可選配置，較傳統 19 通道大幅簡化
  • 電極類型：採用乾式電極（dry electrode）或半乾式水凝膠電極，免除傳統濕式電極之導電膏塗抹程序
  • 電極位置：依應用場景選擇前額部（Fp1, Fp2, F3, F4）或前額加中央（加 C3, C4）配置
  • 快速裝設：整合式頭帶設計，護理人員可於 2 至 3 分鐘內完成裝設

主機模組：

  • 尺寸：約信用卡大小，可夾於病患衣物或固定於床頭
  • 重量：不超過 50 克
  • 取樣頻率：256 Hz，滿足臨床 EEG 分析需求
  • 解析度：24 位元類比數位轉換器，動態範圍充足
  • 電池續航：連續記錄可達 24 小時以上
  • 無線傳輸：藍牙 5.0 低功耗連接至床邊顯示器或護理站電腦

軟體平台​

即時分析模組：

  • 即時 EEG 訊號顯示與品質監測
  • 自動偽跡偵測與排除（眼動、肌電、電極脫落）
  • 即時頻譜分析（delta, theta, alpha, beta, gamma 頻帶）

雲端運算平台：

  • 安全資料上傳與儲存（符合 HIPAA 等級資安規範）
  • 深度學習模型即時推論
  • 歷史資料回顧與趨勢分析
  • 多患者同時監測之中央儀表板

核心臨床功能​

即時睡眠分期（Real-time Sleep Staging）​

ICU 患者之睡眠極度碎片化且異常，傳統問卷式評估無法準確反映實際睡眠狀態。本裝置提供：

  • 自動睡眠分期：基於深度學習之即時 NREM/REM/覺醒分類
  • 簡化少通道輸入：僅以 2 至 4 通道前額 EEG 達成可接受之分期準確度
  • 演算法架構：採用結合卷積神經網路（CNN）與長短期記憶網路（LSTM）之混合模型，同時擷取空間與時序特徵
  • ICU 特殊考量：針對 ICU 環境之高雜訊、藥物影響及異常腦波型態進行模型微調
  • 臨床價值：協助醫療團隊了解患者睡眠品質，調整環境與照護措施以促進康復性睡眠

鎮靜深度監測（Sedation Depth Monitoring）​

ICU 中使用鎮靜藥物之患者需要精確的鎮靜深度評估：

  • 連續鎮靜指數：從 EEG 頻譜特徵計算之連續性鎮靜深度指標
  • 分級對應：與臨床常用之 RASS（Richmond Agitation-Sedation Scale）評分進行對應校正
  • 過深／過淺警示：設定閾值，自動警示鎮靜過深或不足之狀態
  • 爆發抑制偵測（Burst Suppression）：偵測 EEG 中之爆發抑制模式，預防過度鎮靜
  • 個人化調整：可依患者基線 EEG 特徵進行個別化校正

譫妄偵測（Delirium Detection）​

ICU 譫妄發生率高達 30% 至 80%，但常被低估或延遲診斷：

  • EEG 標記物：監測與譫妄相關之 EEG 特徵，包括背景活動減慢（theta/delta 增加）、alpha 功率降低、EEG 反應性下降
  • 即時風險評分：綜合多項 EEG 特徵計算譫妄風險指數
  • 早期預警：在臨床症狀顯現前偵測 EEG 變化，提供早期介入之時間窗口
  • 與 CAM-ICU 對照：以臨床標準之 CAM-ICU 評估工具進行準確度驗證

臨床驗證​

驗證流程​

  1. 工程驗證：訊號品質與標準 EEG 設備比對，確認訊號擷取之可靠性
  2. 演算法驗證：以大型公開 EEG 資料集進行睡眠分期、鎮靜監測之演算法效能驗證
  3. 臨床先導試驗：於合作醫學中心 ICU 收錄患者進行實際場域測試
  4. 多中心驗證：擴展至多家醫院進行外部驗證，確認跨場域之一般化能力

初步成果​

先導試驗之初步結果：

功能模組效能指標結果
睡眠分期與專家判讀之一致性（Kappa）> 0.65
鎮靜監測與 RASS 之相關係數> 0.80
譫妄偵測敏感度 / 特異度> 80% / > 75%
訊號品質可分析時間比例> 85%

使用流程​

  1. 裝設電極：護理人員依標準程序於 2 至 3 分鐘內完成電極安裝
  2. 啟動監測：按下主機按鈕即開始記錄與即時分析
  3. 床邊顯示：即時 EEG 波形、睡眠狀態、鎮靜深度顯示於床邊螢幕
  4. 警示通知：異常事件即時推播至護理站或行動裝置
  5. 報告產出：自動生成班次或每日之監測摘要報告
  6. 遠端判讀：必要時可由神經科醫師遠端審閱原始 EEG 記錄

未來發展方向​

  • 癲癇偵測功能：擴充即時癲癇發作與非痙攣性癲癇重積狀態之偵測能力
  • 預後預測：整合 EEG 特徵與臨床資料，發展 ICU 患者之預後預測模型
  • 聯邦學習（Federated Learning）：各合作醫院保留原始數據，僅分享模型參數，解決跨院資料隱私問題
  • 其他場域延伸：急診、手術室、新生兒加護病房等特殊場域之應用開發

結論​

本跨校合作計畫成功整合工程技術與臨床醫學，開發出適用於 ICU 重症照護之可攜式創新腦波儀。此裝置具備即時睡眠分期、鎮靜深度監測與譫妄偵測三大核心功能，有效填補了 ICU 中腦功能連續監測之臨床缺口，為重症患者之照護品質提升提供了重要的科技工具。

合作單位​

本計畫由國立陽明交通大學睡眠研究中心統籌，聯合多所工程大學及醫學中心共同執行，為跨校、跨領域合作之典範案例。