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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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