裝置持續收集資料，卻沒有人為它建立結構。
裝置 SDK 匯出的資料採用專有格式，與分析協議完全不相容
多中心研究中，同一指標出現四種不同的測量方式——直到期中分析才被發現，而非在資料攝取階段
合規性與配戴率的缺口浮現得太晚，因為沒有自動化品管機制監控資料流
計畫預算中沒有資料工程師的編制，最終由研究員手動處理
裝置 → 攝取 → 驗證 → 分析就緒資料集
- ( 01 )
裝置與協議整合
統一穿戴式裝置資料與研究的資料管理。每個變數、每個時間解析度、每個研究中心——在資料收集開始前就完成整合。
- ( 02 )
自動化資料攝取
原始裝置匯出資料在抵達時即被自動攝取、解析與轉換。無需手動檔案處理，無需試算表暫存。多中心資料匯入單一結構化管線。
- ( 03 )
驗證與品質控管
確定性品管演算法依據協議規範逐筆檢查每條記錄：配戴時間合規性、訊號品質、生理範圍檢核、跨裝置一致性。異常即時標記，而非等到研究結束。
- ( 04 )
特徵萃取與衍生指標
運用經過驗證且可重現的演算法計算分析就緒變數——睡眠指標、活動量、心率變異、數位生物標記。
- ( 05 )
分析就緒資料集與歸檔
交付乾淨、完整文件記錄、版本控管的資料集，格式原生相容您的分析工具。附帶資料字典與完整處理溯源紀錄，可供審查或論文發表稽核。
固定範疇、書面交付物、資料與智慧財產權歸您所有。
每項合作皆有書面工作說明書，載明交付物與里程碑。
所有資料、程式碼與衍生資料集均歸您所有。Seigyonics 不保留任何研究資料的權利。
依據 2026 年 NIH 資料管理與共享政策，管線服務可直接編列於 NIH 計畫預算中。我們已在 7 份 R01 申請案中完成此作業。
針對多年期研究，持續的資料維運方案確保管線隨研究協議演進持續運作與調整。
從小規模開始，憑實證擴大。
固定範疇、固定價格、書面交付成果。絕不做沒有終點的顧問案。
協議與管線設計
在撰寫第一行管線程式碼前，先取得一份書面技術規劃——涵蓋您的裝置、研究協議與資料流。
- —裝置 SDK 與資料格式審計
- —對齊研究協議的統一資料模型
- —管線架構與品管規格書
管線建置與驗證
完整管線：資料攝取、品管、特徵萃取與分析就緒資料集交付——以您的研究資料部署並驗證。
- —從裝置 SDK 自動化攝取
- —確定性品管與合規檢核
- —附完整文件的分析就緒資料集
研究全程資料維運
在您的研究全程持續維運管線——確保資料品質不會在受試者納入到資料庫鎖定之間悄悄劣化。
- —管線監控與異常回應
- —研究協議修訂的管線調適
- —期中資料集交付與品管報告
研究團隊請注意：依據 2026 年 NIH 資料管理與共享（DMS）政策，資料管理服務可直接編列於 NIH 計畫預算中。歡迎洽詢。
陳秉威博士 (Pin-Wei Chen, PhD)
醫療保健資料科學專家、資深機器學習科學家，專注於大規模資料架構與正式環境管線部署。能通過臨床研究標準檢驗的資料工程，必能為您的企業驅動可靠的 AI。
為什麼能放心把資料交給 Seigyonics
告訴我們您的研究， 我們來評估需要什麼。
分享您的研究設計、使用裝置與時程。48 小時內您將收到初步評估——管線的規劃方向、概略範疇，以及我們是否為最適合的合作夥伴。