AI单导联心电房颤筛查：噪声拒判与阵发检出

医疗AI实验室近期围绕单导联心电的房颤机会性筛查开展验证。与院内十二导联不同，可穿戴设备信噪比低、活动干扰多，阵发性房颤在短片段中容易被淹没。团队将流程拆为质量评估、节律特征提取和不确定拒判三层：先识别电极脱落、运动伪影与基线漂移，再结合RR间期不规则度、P波可见性和频谱熵，最终输出“房颤/非房颤/需复核”。

要点：

• 进展：在约1.2万条脱敏单导联片段上，质量合格且模型置信的样本敏感度约0.93、特异度约0.91；低质量片段主动拒判比例约18%，用于减少误报。
• 下一步：引入多片段时序聚合，验证连续7天监测下的阵发检出率，并与心内科复核队列做一致性分析。

当前结论仍限于实验性探索，筛查结果不替代临床诊断。