房颤检测技术突破 - 中国科学技术大学陈彦团队开发了基于无线电技术和人工智能的非接触式房颤检测系统 通过无线电波捕捉心脏机械运动并转化为检测结果 性能接近心电图金标准 [2][4] - 该系统在6258名门诊患者中测试 灵敏度0.844 特异性0.995 与心电图方法相当 并在27名睡眠受试者中提前检测出2例房颤 [7] - 技术采用毫米波雷达和混合信号处理算法 精确捕捉亚毫米级心脏运动 结合知识迁移技术训练AI模型识别房颤机械运动模式 [9][11] 技术应用前景 - 系统完全无接触、无需设备操作 可无缝融入日常生活场景如睡眠或工作状态 支持终身主动监测 [11] - 初步证据显示其能应用于实际生活场景 在传统临床诊断前检测房颤 涵盖从无房颤到房颤进展的全范围 [9][11] - 技术有望推动房颤筛查和诊断工作流程向个性化、主动管理策略发展 提升心血管医疗保健效率 [11]

房颤检测技术突破 - 中国科学家团队研发成功基于雷达传感和人工智能技术的非接触式房颤检测系统 该系统可无线监测心律失常征兆 有助于在传统临床诊断路径之前检测出该疾病 [1][3] - 现有心电图(ECG)诊断工具主要在症状出现和偶尔体检时使用 难以捕捉早期房颤 导致错失及时干预时机 [1] 技术原理与创新 - 技术利用无线电信号远程捕捉亚毫米级心脏运动 通过AI驱动的知识转移从心电图诊断中识别房颤模式 [3] - 系统通过雷达传感技术非接触记录心脏机械运动 创新性建立心脏电活动与机械运动模态的关联映射 利用心电图信号特征辅助神经网络识别房颤异常机械波动 [3] - 实现非接触、免操作、无需穿戴设备的检测方式 在大型临床验证中达到接近心电图诊断的检测性能 [3] 临床验证数据 - 研究团队采用6258名门诊患者(含229名房颤患者)的30秒心电图检查数据评估系统 结果显示其检测房颤的敏感性和特异性与心电图相当 [3] - 在27名患者常规睡眠中进一步测试 系统显示出检测房颤存在和发作的潜力 [3] 应用前景 - 尽管目前仅在相对静止受试者测试 但结果表明系统具有在实际日常生活中部署的潜力 [4] - 将有助于房颤患者的早期大规模普筛检测和病后主动管理 [4]