用手機就能偵測心臟健康！陽明交大電控工程研究所教授吳炳飛團隊，開發出只要使用手機或筆電相機鏡頭就可監控心律變化，這種非接觸式量測心房顫動（Atrial Fibrillation, AF）的方法，以輕量化、高穩定的方式，協助民眾在日常生活中照護心臟健康。
心房顫動與中風有高度關聯，但過去心房顫動的偵測多仰賴心電圖等接觸式設備，長時間配戴易造成不適，又有使用門檻，難以推廣至日常生活，導致患者容易錯過黃金治療期，因此研究團隊運用遠距光體積變化描記圖（remote photoplethysmography, rPPG）技術，推估心跳訊號。
這項技術透過手機或筆電的相機就可擷取臉部微血管的色彩變化，進而推估心跳訊號，並以新穎的訊號處理演算法，有效降低因頭部晃動與光線變化帶來的干擾，大幅提升訊號品質與準確度，有別於以往仰賴運算資源的深度學習模型，系統採用輕量級 AI 模型設計，大幅降低參數量與處理延遲。
為驗證技術的可靠性，研究團隊與恩主公醫院主任孫瑜合作，自行建立一套涵蓋心房顫動、正常心律與心房顫動及多種心律不整的影像資料庫，邀請超過 450 位受試者參與實驗，測試場景刻意保留日常環境中常見的晃動與光影變化，即便在高干擾場景，系統仍維持高準確率。
研究團隊指出，這項技術能在沒有網路連線的狀況完成即時分析，為個人化健康監測與遠距醫療應用提供新契機，未來有望廣泛應用於高風險族群的居家監測、社區篩檢及臨床輔助診斷，為提早預防與介入治療爭取更多時間。
這項研究成果展現高度技術成熟度，並具備實際落地潛力，並發表在 IEEE 頂級數位健康期刊，獲選為特色論文（Feature Article），同時獲得 2024 年崇越論文大賞，「人工智慧類」特優論文，更獲得美國消費性電子展（CES）數位健康領域的 CES 創新獎。
（首圖來源：陽明交大）
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