陽明交大團隊開發非接觸式心律偵測 手機就能預警心房顫動

國立陽明交通大學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）的方式，以輕量化、高穩定的特性，協助民眾在日常生活中用手機就能偵測心臟健康。

陽明交大指出，心房顫動與中風有高度關聯，患者易錯過黃金治療期。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。為解決此痛點，研究團隊運用遠距光體積變化描記圖（remote photoplethysmography, rPPG）技術，透過手機或筆電的相機，就能擷取臉部微血管的色彩變化，進而推估心跳訊號。

研究團隊更提出一套新穎的訊號處理演算法，有效降低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。不同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。

為驗證技術可靠性，研究團隊與恩主公醫院主任孫瑜合作，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。測試刻意保留日常環境中常見的晃動與光影變化，結果顯示，即便在高干擾下系統仍維持高準確率。

陽明交大日前已發表於IEEE頂級數位健康期刊並獲選為特色論文（Feature Article），同時獲得2024年崇越論文大賞「人工智慧類」特優論文。

陽明交大指出，系統已有高成熟度並具備落地應用潛力，成功部署於部分市售筆電與手機中，今年更在美國消費性電子展（CES）中放在智慧鏡子裡（FaceHeart CaridoMirror）榮獲數位健康領域的CES創新獎。該技術可在無網路狀況下完成即時分析，為個人化健康監測、遠距醫療應用提供新契機，未來有望應用於居家監測、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。