AI动态心电房颤筛查：噪声抑制与分层复核

医疗AI实验室近期在可穿戴单导联心电数据上开展房颤筛查实验。数据来自合作社区筛查项目，共纳入约12万段30秒片段，由心内科医生双盲标注。方法上，先做信号质量分级，运动伪影和接触噪声被剔除或降权；再用轻量卷积网络与时序注意力模型输出房颤概率；对概率灰区样本进行多片段投票与节律规则复核，抑制假阳性。阶段性结果显示，在独立测试集上敏感度96.1%，特异度94.7%，灰区占比约8%，复核后假阳性下降约三成。下一步计划在基层卫生服务中心开展前瞻性验证，并评估不同年龄与合并症亚组的校准误差，形成可解释的筛查报告。