宜宾学院大学生科创研发团队攻克便携式AI动态心电监测核心技术 

赋能心血管慢病早筛与普惠智慧医疗升级

核心技术突破——多维信号深度融合：AI精准识心+毫秒级极速预警双向突破

针对我国心血管疾病隐匿性强、院外阵发性心律失常难捕捉、传统心电设备重记录轻预警的行业痛点，宜宾学院跨学科青年科创团队，自主研发心脉智警——基于轻量化CNN‑LSTM的动态心电智能监测系统。系统以国产嵌入式主控为核心，搭载柔性心电采集与无线传输模块，通过CEEMDAN自适应去噪算法结合CNN‑LSTM时序深度学习模型解析心电信号，实现50毫秒内心律失常实时识别与风险预警，打破传统心电监测事后诊断、预警滞后、便携性差的技术瓶颈。

团队攻克微伏级心电信号降噪、多源生理干扰抑制、模型轻量化边缘部署等难题，实现医疗级心电信号采集，心律失常整体识别准确率≥96%，高危波形识别率≥92%，单帧推理仅50毫秒。相较传统心电设备，系统实现采集-降噪-识别-预警-上传一体化智能监护，可有效抵御环境与运动干扰，整体性能达到国内高校先进水平。

研发历程——聚力技术攻坚，打造全流程自研样机

项目研发阶段，团队整合跨学科知识，聚焦信号采集、算法优化、硬件集成三大关键方向集中攻坚：

针对心电信号微弱、易受运动及环境干扰问题，优化前端采集电路与传感方案，运用自适应降噪算法提纯有效心电信号，保障监测精准度；

针对心律识别复杂、预警延迟问题，搭建时序数据融合模型，打通心电信号与运动状态数据联动分析，强化异常心律的快速识别能力；

针对设备便携性与续航短板，重构硬件模块布局，完成便携式微型化设计，同时轻量化深度学习算法、优化电源管理，实现设备24小时长效连续监测。

团队依托宜宾学院电子信息学科专业集群，联合学校智能检测实验室及本地医疗机构，搭建动态心电模拟测试平台，完成上万组临床心电数据训练与数百次不同环境实测，最终实现24小时长时动态监测与50毫秒级AI实时预警的双重核心性能突破。

应用前景——赋能民生健康，助力智慧医疗普惠落地

该项目聚焦心血管慢病监护与突发风险预警，适用于基层医疗、社区康养、家庭监护、老年健康管理等多元场景。相比传统医用设备，心脉智警具备便携无创、穿戴舒适、响应迅速、成本普惠的优势，能有效提升高危人群日常监测依从性，缓解基层心电医疗人才短缺、监测覆盖不足的问题，推动优质医疗资源下沉。

目前项目已完成原型机研发与性能验证，具备落地转化条件，未来可拓展术后康复、运动健康、应急监护等领域。团队将持续优化技术、深化临床合作，助力心血管疾病早筛早治，降低心源性猝死风险，以高校科创成果践行“健康中国2030”战略，助力区域智能医疗装备产业升级。