中国科学技术大学陈彦教授团队在非接触式房颤监测领域取得突破，开发出基于毫米波雷达感知技术的新型诊断系统。该技术首次实现大规模人群的非接触式高精度房颤诊断，为心血管疾病早期筛查开辟新途径。研究团队利用心脏电-机械耦合机制，通过毫米波雷达捕捉房颤引发的异常胸壁位移，并开发了基于知识迁移的网络架构，将百年心电诊断经验转化为机械信号识别能力。临床试验显示，该系统具有卓越性能，能提前预警高风险患者的房颤发作，并精准追踪治疗后的病情变化。这项技术有望推动心血管健康管理进入智能化、个性化新时代。

📡毫米波雷达技术：该系统采用自主研发的高精度雷达信号处理算法，能够检测到毫米级的心脏机械运动，这是实现非接触式房颤监测的关键。

🧠AI模型创新：研究团队创新性地开发了基于知识迁移的网络架构，将传统心电诊断经验转化为机械信号的识别能力，解决了机械运动病理学解读的难题。

🏥临床试验验证：在6258例临床试验中，该系统展现出卓越的性能，灵敏度高达0.844，特异度高达0.995，验证了其在房颤诊断方面的准确性和可靠性。

❤️‍🩹全周期健康管理：该系统的非接触式特性使其能够无缝融入日常生活场景，支持从健康监测到疾病管理的全周期服务，为心血管健康管理提供了智能化、个性化的解决方案。

快科技5月22日消息，据媒体报道，中国科学技术大学陈彦教授团队在非接触式房颤监测领域取得重大突破，成功开发出基于毫米波雷达感知技术的新型诊断系统。这项创新技术首次实现了大规模人群的非接触式高精度房颤诊断，为心血管疾病早期筛查开辟了新途径。

房颤作为最常见的心律失常疾病，全球发病率持续攀升。在亚太地区，2023年患者人数已达8000万，其中中国患者数量位居首位。我国成年人群房颤患病率为1.6%，其渐进性发展特点使得早期诊断尤为关键。

传统心电图检测虽然准确，但受限于短暂的检测时间和房颤的无症状间歇性发作特点，往往难以及时发现病情。

研究团队创新性地利用心脏电-机械耦合机制，通过毫米波雷达捕捉房颤引发的异常胸壁位移。面对机械运动病理学解读的挑战，团队开发了基于知识迁移的网络架构，将百年心电诊断经验转化为机械信号识别能力。

该系统在6258例临床试验中展现出卓越性能，灵敏度达0.844，特异度达0.995，不仅能提前预警高风险患者的房颤发作，还可精准追踪治疗后的病情变化。

这项技术的核心突破在于：自主研发的高精度雷达信号处理算法，可检测毫米级心脏机械运动；创新的AI模型训练方法，通过电-机械耦合机制实现精准诊断。该系统的非接触式特性使其能无缝融入日常生活场景，支持从健康监测到疾病管理的全周期服务，有望推动心血管健康管理进入智能化、个性化新时代。