用AI抗失眠!思惟睡眠iMask讓患者「23分鐘入睡」,如何檢測Apple Watch測不到的數據?
用AI抗失眠!思惟睡眠iMask讓患者「23分鐘入睡」,如何檢測Apple Watch測不到的數據?

台灣一年,要消耗掉11億顆安眠藥

「一年11億顆,這是一個天方夜譚的數字。」思惟睡眠科技創辦人江秉穎說。江秉穎在睡眠醫學領域享有國際盛譽的權威,決定不再僅僅於診間。他創辦了AI新創思惟睡眠科技(SleepWell),試圖從根本解決問題,近期更佈局了美國市場。

思惟睡眠科技
思惟睡眠科技創辦人江秉穎
圖/ 蔡仁譯攝

自嘲「創業是初學者」的江秉穎,手中握有什麼樣的獨家數據護城河,能讓他獲得美國政府的青睞?

AI如何解決失眠痛點?

思惟睡眠科技的策略核心,在於解決一個巨大的市場鴻溝:民眾若想了解自身睡眠狀況,只能在「昂貴不便的醫院檢測」與「準確率僅2成的穿戴裝置」之間做選擇。江秉穎直言: 「市面上包含Apple Watch在內的穿戴裝置,平均準確率僅兩成左右,對醫師而言,這些數據缺乏臨床參考價值,甚至可能引發使用者的科技慮病症。」

他們要做的,正是填補中間那塊「兼具便利、可負擔與高準確度」的市場空白。

思惟睡眠科技的策略是,先以低費用、低門檻的「AI篩查」打開檢測市場,再以高價值的「腦波介入眼罩」提供解決方案。

團隊首先解決的是進入門檻的問題,也就是運用現在幾乎人人都有的手機來拍臉。

為什麼?江秉穎解釋,這是運用醫師的形態學觀察——如呼吸中止症患者常見的下巴後縮、臉型狹長等特徵,捕捉肉眼無法察覺、因血液流動而引起的皮膚顏色極細微變化,從而推算出心率、血氧、血壓、甚至交感與副交感神經等六項健康指標。

江秉穎將二十多年來在診間判讀數萬名患者的臨床經驗與數據,轉化為AI人臉掃描技術,變成行動臉部掃描工具FSTS,「使用者只需要用自己的手機,掃描臉部一分鐘。」他強調,目前的第一版產品,定位是作為參考,並無醫療診斷能力,其目的在於提供一個低成本、高效率的日常健康狀態觀察工具,藉此完成初步風險篩查,以便在高風險族群中,做到提前預警、及早介入。

篩查之後的第二步,則是解決方案,也就是思惟睡眠科技的旗艦產品iMask。該產品可經由腦波精準、即時地改善失眠,以及睡眠呼吸中止症和認知衰退。

思惟睡眠科技
iMask可經由腦波精準、即時地篩檢失眠,以及睡眠呼吸中止症和認知衰退。
圖/ 思惟睡眠科技

它並非被動偵測,而是主動介入。眼罩能即時、持續地偵測使用者橫跨所有睡眠階段的全頻譜腦波,並在每十秒進行一次邊緣運算,判讀後透過獨家技術同步介入,引導使用者從淺眠快速進入深睡期。

為了驗證成效,團隊與台北榮民總醫院合作進行人體試驗,結果顯示, 患者平均躺床入睡時間從47分鐘大幅縮短至23分鐘。 此產品預計年底前推出原型,明年第一季上線,初期採訂閱制,構成一個從大規模篩查到精準介入的完整閉環。

真正的護城河是「數據」

而支撐這一切產品研發的底氣,正是團隊所擁有的數據護城河。

「我們可以說握有全亞洲最大的睡眠資料庫。」 江秉穎表示,這份資產不僅包含台灣的120萬筆多項睡眠生理檢查臨床數據,更透過他主導的全球睡眠健康計畫,整合了包含約翰霍普金斯大學在內的全球18個頂尖醫療機構的匿名研究數據。

其最關鍵的價值,在於人種的多元性:「我們擁有多元人種的資料,這對於訓練一個沒有偏見、且能應用於全球市場的AI模型至關重要。」

在應用場景上,思惟睡眠科技策略性地鎖定那些身心狀態直接攸關公眾安全的高壓職業族群,「我們會優先將這套AI篩查工具,導入到警察、消防員、以及公立醫院的醫療人員等第一線公職體系。」江秉穎解釋因為這些專業人士長期處於高壓與不規律的輪班工作環境,是睡眠障礙的高風險群體。

至於下一步,思惟睡眠科技計畫與長途貨運駕駛工會等組織合作,因為駕駛的疲勞狀態同樣是公共安全的重要環節。

目前,團隊已開始與美國休士頓、丹佛等市政府進行初步洽談,期望將這套系統導入當地的警消體系中。

49歲重返博班,擬造護國群山

事實上,創辦思惟睡眠科技,已是江秉穎醫師的第二次創業。

早在20年前,他便已成立公司,專為各大醫院提供「睡眠中心外包服務」。然而,這段深入第一線的經歷,讓他深刻體會到巨大的無力感。他發現,快節奏問診,往往讓開立安眠藥成為最快、卻也最治標不治本的方案。

第一,在健保制度下,面對有83種之多、成因複雜的睡眠障礙時,開立安眠藥往往成為最快速、卻也最治標不治本的選擇;第二,身為國際睡眠科學與科技協會(ISSTA)的創會理事長,他也看見台灣強大的ICT產業在跨足醫療時,常因缺乏醫學專業而陷入「用工程師的腦袋去想醫療事情」的盲點。

這份來自服務、臨床與產業的三重無力感,成為江秉穎人生中最關鍵的轉折點。他意識到,要從根本上解決問題,他需要跳脫「一對一」的服務框架。 因此,江秉穎在49歲那年,做出了跌破眾人眼鏡的決定:重返全球公衛領域的最高學府,約翰霍普金斯大學攻讀博士。

「我必須去。」江秉穎回憶道,「因為臨床醫療一次是幫助一個病人,但公共衛生一次是幫助一百萬個病人。」這段經歷,也促成了他的第二次創業。

江秉穎坦言,這一轉變的契機,來自於對研究價值的重新思考。「對我而言,研究的價值不僅在於發表論文,更在於它能否被應用於產業界,」這一理念,驅使他將過往的研究成果,透過與學校技轉、申請專利等方式,建構起一道讓對手難以複製的護城河,也促成他的第二次創業。

從一位看不慣體制的醫師,到一位手握全球數據的創業家,江秉穎正走在一條少有人走的路。他所挑戰的,不僅是根深蒂固的醫療文化,更是科技產業與醫療專業之間的高牆。「台灣的醫療這麼好,ICT產業又這麼好,」江秉穎的眼神充滿期盼,「如果能夠結合,台灣的護國群山,絕對有機會再多一座。」

團隊名稱

公司名稱:思惟睡眠科技
成立年份:2021
官方網站

本文授權轉載自:創業小聚

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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