本發明提出一種睡眠異常呼吸事件預測及調控系統、方法與呼吸器裝置，可在事件發生前，透過使用者的心律訊號進行特徵轉換與比對，提前估算下一週期區間發生呼吸中止/呼吸不足等異常呼吸事件的機率，並依風險結果提供提醒、警示或治療調控，降低異常事件對身心健康的危害。

核心亮點：

1. 前期預測，不等事件發生才補救：以固定週期區間（如 30 秒，可調）分析心律變化，預測下一區間的異常呼吸風險。

2. 心律訊號一維→二維特徵化：採用訊號轉換程序（如連續小波轉換 CWT）將心律時域訊號轉成二維係數矩陣，強化模式辨識能力。

3. 大數據基準 × 個人化基準雙軌：內建「初始事件基準值」作為通用參考，並可逐步建立「個人事件基準值」以提升準確率。

4. AI 模型比對輸出機率：以深度學習模型（如 EfficientNet、Xception、Inception、DenseNet、ResNet、NASNet 等）評估事件發生機率，達到預警判定。

5. 閉環調控：當風險升高時可觸發

6. 提醒/警示（震動、聲音、通知照護者）

7. 治療調控（呼吸器自動調整氣流大小）

8. 環境協同（空調/床墊支撐等舒適度與通氣策略聯動）