從超大量資料到可靠的解讀：先進分析技術如何改善臨床前遙測資料檢查

臨床前遙測研究可產生研究人員可取得的最豐富生理學資料庫之一。透過從清醒且自由活動的動物中持續收集心電圖、血壓、體溫、活動量及其他訊號，遙測技術使研究人員能夠在更自然的狀態下，評估持續數分鐘、數小時、數天甚至更長時間的生理狀態。

但這項優勢也帶來了一項挑戰。

研究產生的連續資料越多，研究人員就必須驗證、清理、檢查及解讀越多資料。在以心電圖為基礎的遙測研究中，這可能表示必須在大量資料集中搜尋雜訊、偽影、遺漏標記、異常 RR 間距、心律不整，以及其他可能影響後續分析的非典型事件。

人工檢查仍是許多工作流程中的重要環節，但也可能耗時、耗費大量人力，且難以在不同分析人員或研究之間達到標準化。先進的分析工具，例如：Data Insights for Ponemah，可協助研究人員從手動搜尋大量遙測資料，轉向更具針對性、自動化且可重現的檢查流程。

連續遙測數據的挑戰

植入式遙測技術讓研究人員能夠取得來自清醒動物的連續生理訊號，因此對於心血管安全性、毒理學、藥理學、神經科學及疾病模型研究相當具有價值。然而，持續資料擷取也會產生大量資料，必須經過仔細檢查後才能得出結論。

在心電圖與心率變異度 HRV 工作流程中，資料品質相當重要。異常的 RR 間距可能源自真實的生理事件，例如：心跳不規則或心律不整。然而，也可能反映技術性問題，例如：雜訊、偽影或遺漏 R 波偵測。如果未能辨識並妥善處理這些區段，可能會影響後續計算並使結果解讀更加複雜。

對研究人員而言，挑戰不只是收集更多資料。這關乎於從這些資料中找出具有意義的資訊，同時維持對分析品質與一致性的信心。

從人工檢查轉向針對性的驗證

傳統的遙測資料檢查通常需要分析人員手動檢查波形、驗證標記、辨識偽影、分類異常事件，並決定哪些資料應納入或排除。這個流程相當重要，但也可能成為瓶頸，尤其是在長時間研究或受試動物數量較多的研究中。

Data Insights 的設計目的在協助研究人員將其專業能力集中於值得關注的資料區段。使用者不必手動搜尋波形以找出、驗證及清理資料，而是可以執行自動化且可自訂的搜尋，以了解 Ponemah 資料庫中的模式與異常。

這並不會讓研究人員退出決策流程。相反地，它有助於引導專家檢查，將重點放在能產生最大效益的資料區域。

自動化資料驗證，打造更乾淨的資料庫

資料驗證是遙測分析中最重要的步驟之一。在研究人員解讀治療效果、疾病發展、自律神經功能或安全性生物標誌物之前，他們需要一個可靠的資料庫，反映的是真實生理狀態，而非雜訊或處理錯誤。

Data Insights 透過協助研究人員找出非典型資料模式、評估結果，以及辨識可能需要進一步檢查或排除的資料區段，來支援此流程。在 DSI 的心電圖與心律不整工作流程指南中，Data Insights 搜尋功能被用作品質控制步驟，以檢查心電圖屬性分析，包括：遺漏心跳、心率限制及心率變化相關的搜尋。

這對 HRV 分析相當重要，因為其中只應該納入正常至正常的 RR 間距。在 2024 年發表於 Archives of Toxicology 的一項研究中，研究人員使用 Ponemah 記錄成年雄性 Sprague-Dawley 大鼠在急性有機磷中毒後的心電圖、血壓及核心體溫，以評估其心血管反應。在初步完成 R 波偵測後，使用 Data Insights 排除異常 RR 間距，包括：長於 600 毫秒的 RR 間距，以及與相鄰間距差異至少 20% 的間距。

對臨床前研究團隊而言，這類工作流程有助於減輕人工檢查的負擔，同時支援以更一致的方式處理偽影、異常間距及含有雜訊的資料區段。

高效率資料清理，同時保留科學背景

資料清理不只是移除「不良」資料。這關乎於做出有依據的決策，在保留具有意義的生理資訊的同時，排除可能扭曲分析結果的資料。

這項區別很重要。真正的心律不整事件可能具有生物學上的意義。由訊號偽影所造成的雜訊區段則可能不具有生物學上的意義。遺漏的 R 波標記可能需要進行修正或排除。如果沒有有效率的方法來辨識及檢查這些事件，研究人員可能需要花費大量時間，在長時間的記錄中搜尋零星的問題。

透過 Data Insights，研究人員可以使用預先定義或自訂的搜尋來辨識感興趣的區域，然後在相關背景中檢查這些結果。DSI 的工作流程指南強調，應在研究方案中定義心律不整、執行屬性分析、使用 Data Insights 搜尋功能進行品質控制、執行 ECG PRO 模板分析，然後使用與心律不整偵測相關的 Data Insights 搜尋功能。

這可建立更有效率的工作流程：搜尋、標記、檢查、驗證、清理及報告。

心律不整偵測與分類

心律不整分析是先進分析技術能夠協助簡化遙測資料檢查流程的最明顯例子之一。

在臨床前心電圖研究中，研究人員可能需要辨識及分類心室搏動、心房搏動、交界性搏動、房室傳導阻斷、竇性停搏、二聯律、三聯律、二聯心律、三聯心律、期前搏動以及連續複合波等事件。在一篇發表於 Pharmacological and Toxicological Methods 期刊的文章中，Data Insights 被描述為一套利用 Ponemah 中可取得的計算資料與模式比對資料，來辨識、分類及報告資料模式與心律不整的軟體。該文章也指出，搜尋功能可以使用布林運算子結合一個或多個條件子句，且 Data Insights 包含預先定義且具物種特異性的心律不整搜尋功能，適用於犬類、非人類靈長類及迷你豬資料庫。

2021 年發表於 Visualized Experiments 期刊的一篇文章介紹了使用 Ponemah 及其分析模組，逐步分析小鼠長期心電圖遙測記錄的方法。該文章強調使用植入式遙測技術，從清醒且自由活動的小鼠收集心電圖資料，並介紹一種用於分析長期心電圖資料及偵測心律不整的半自動化方法。

這是定位先進分析技術時一項重要的區別：該軟體將搜尋與篩選流程自動化，同時仍允許在需要時進行專家檢查與確認。

為何長期心律不整的檢查需要兼具自動化與專家監督

長期心電圖遙測可能產生龐大的資料庫，僅使用完全人工的方法難以有效率地進行評估。同時，心律不整偵測需要具備準確性、背景資訊及專業判斷。當先進分析技術能協助將資料集範圍縮小至值得進一步檢查的事件時，其價值最大。

2023 年發表於 Pharmacological and Toxicological Methods 期刊的一項研究，評估了三種以電腦為基礎的半自動化方法，用於偵測食蟹獼猴遙測長期心電圖記錄中的心室性心律不整。該研究分析了來自五隻雄性食蟹獼猴的 1,000 小時原始心電圖資料，並比較了基於屬性的分析、屬性加模式辨識，以及結合式方法，另以逐搏人工分析作為黃金標準。作者報告指出，屬性加模式辨識相較於單獨使用基於屬性的分析，能更準確地分類所偵測到的心室性心律不整事件，並更精確地呈現心室早期收縮負荷。

對臨床前遙測研究而言，這進一步凸顯了將自動化偵測與專業人員檢查相結合的價值。自動化可協助減少在長時間記錄中搜尋所需的時間，而專家監督則有助於確保標記出的事件獲得正確解讀。

更有效率的分析，更有信心的決策

先進分析技術無法取代科學專業。它們能協助研究人員更有效率地運用這項專業能力。

透過將模式、異常及心律不整相關事件的搜尋自動化，Data Insights 等工具可以協助臨床前研究團隊：

• 減少手動搜尋波形所花費的時間
• 辨識需要專家檢查的資料區段
• 支援更一致的資料驗證與清理
• 提升對 HRV 與心電圖分析工作流程的信心
• 更有效率地分類及報告心律不整事件
• 更深入了解事件在整個研究時間軸中的發生時間
• 維持檢查流程的透明度與再現性
• 透過在流程早期加入 QC 步驟，減少工作並提升效率

對遙測研究而言，這可能是擁有龐大資料庫與擁有乾淨、可解讀且足以支持有信心的科學結論之資料庫之間的差異。

結論

臨床前遙測提供了一個深入了解連續生理狀態的有力工具，但這些資料的價值取決於其背後分析的品質。隨著研究規模擴大、研究時間延長以及資料量增加，研究人員需要有效率的方法來辨識具有意義的事件、驗證資料品質、清理偽影，以及分類心律不整。

Ponemah 的 Data Insights 等先進分析工具，協助研究人員從手動資料搜尋轉向更自動化、更具針對性且更一致的檢查流程。透過協助團隊找出模式、標記異常、驗證結果及報告心律不整事件，Data Insights 支援一條從原始遙測資料到有信心解讀的更有效率途徑。

歡迎聯絡我們，了解Ponemah 的 Data Insights 如何協助您的團隊簡化遙測資料驗證、清理及心律不整偵測流程。

參考資料

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