医疗AI实验室本阶段的工作集中在居家可穿戴单导联心电的房颤初筛。与院内十二导联不同，居家场景信号波动大，端到端分类容易把体动伪迹、导联脱落误判为异常节律，形成大量假阳性。
我们采用两段式方案：第一段做信号质量门控，以4秒窗评估基线漂移、肌电噪声与R波检出率，低于阈值的片段不进入推理，仅回传“不可判读”；第二段对通过门控的片段做节律分类，输出房颤概率与负荷估计，并以RR间期不规则度、P波可信度作为可解释特征与深度特征并联。
阶段结果：在内部回顾性队列（约1.2万段30秒片段，房颤占比11%）上，不可判读率控制在8%以内，房颤判读灵敏度0.96、特异度0.93；引入质量门控后，伪迹相关假阳性下降约四成。
下一步计划：按年龄段与基础心率分层校准概率阈值，并在门诊动态心电数据上做前瞻验证，重点观察低负荷阵发性房颤的漏检情况。
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