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AI心电房颤筛查定制:单导联噪声与假阳性抑制

可穿戴单导联心电的房颤筛查,难点不在模型能否记住波形,而在真实佩戴场景下的噪声与假阳性。本阶段实验中,我们把流程拆成三段:先以信号质量指数对片段做准入判定,剔除运动伪影与电极脱落;再用轻量卷积网络提取节律特征,输出逐拍不规则度;最后用RR间期一致性校验对疑似片段做二次确认,减少早搏与窦性心律不齐带来的误报。

进展方面:在实验室内部约12万条30秒单导联片段上,准入判定过滤掉约18%的低质量片段;在敏感度基本不变的前提下,每小时假阳性次数较初始基线下降约四成。需要说明的是,该结果来自回顾性数据,受人群构成与设备型号影响,尚不足以支撑临床结论。

下一步计划:联合基层筛查场景开展前瞻性采集,补足不同肤质、体动强度下的样本,并引入可解释输出——给出风险等级与触发依据,供医生复核而非直接下诊断。

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