房顫是一種常見的心律失常，可能導致嚴重健康問題並增加死亡風險。如何通過有效監測手段早發現、早干預備受關注。

　施普林格·自然旗下學術期刊《自然-通訊》北京時間20日夜間發表一篇醫學論文稱，基於雷達傳感和人工智能（AI）技術，中國科學家團隊最新研發成功非接觸式房顫檢測系統。該系統可無線監測心律失常徵兆，有助於在傳統臨床診斷路徑之前檢測出該疾病。

　論文通訊作者、中國科學技術大學教授陳彥介紹說，心電圖（ECG）是診斷房顫的主要工具，但它主要在症狀出現和偶爾體檢時使用，難以捕捉到早期房顫，從而錯失及時干預的時機。

　針對這一問題，中國科大和中科知奇研究團隊開發出一個系統，通過雷達傳感技術以非接觸方式記錄心臟機械運動，同時，提出基於知識遷移的網絡架構，創新性建立心臟電活動與機械運動模態的關聯映射，利用經過百年驗證的心電圖信號特徵來輔助神經網絡識別房顫特有的異常機械波動。該系統實現非接觸、免操作、無需穿戴設備的檢測方式，在大型臨床驗證中達到接近心電圖診斷的檢測性能。

　在本項研究中，研究團隊採用6258名門診患者（包括229名房顫患者）常規30秒心電圖檢查的數據，對他們研發的非接觸式房顫檢測系統進行評估。結果顯示，該系統檢測房顫的敏感性和特異性與心電圖相當。

　隨後，研究團隊在27名患者的常規睡眠中進一步測試了非接觸式房顫檢測系統，顯示出其在檢測房顫存在和發作方面的潛力。

　陳彥教授總結表示，儘管目前非接觸式房顫檢測系統僅在相對靜止的受試者身上開展測試，但結果表明它可能具有在實際日常生活中部署的潛力，將有助於房顫患者的早期大規模普篩檢測和病後主動管理。（中新社記者 孫自法）