AI心电单导联房颤筛查：噪声鲁棒与复核闭环

可穿戴单导联心电让房颤筛查有机会前移到院外，但运动伪迹、基线漂移和早搏干扰会显著抬高误报。医疗AI实验室近期围绕“先判质量、再做分类、低置信转人工”的路线做了一轮实验。

• 进展：搭建轻量卷积网络加时序注意力模型，对30秒片段输出房颤概率与信号质量分。质量分低于阈值时模型主动弃权，建议复测；高概率片段进入医生复核队列，复核意见回灌训练集。
• 数据：在内部12,480条单导联片段上，敏感性97.1%、特异性94.6%；约7.8%片段因质量分触发弃权，按此策略可减少约35%的无效复核。

下一步，将年龄、既往房颤史等上下文纳入模型，并在基层随访场景做前瞻性验证，同时测试跨设备泛化与边缘端推理功耗。