心肌梗塞是全球主要的死亡原因之一，及時偵測與治療至關重要。近年來，穿戴式裝置的興起，讓心臟健康監控更加便利，而人工智慧的加入更賦予了這些裝置更強大的分析能力。美國密西西比大學的研究團隊開發出一項突破性技術，可直接在晶片上進行心肌梗塞偵測，準確率達九成，這項技術的出現，有望為心臟病患者帶來更及時的警示與救治機會。
穿戴式晶片AI偵測心肌梗塞，準確率達九成
這項技術採用「快速傅立葉轉換」（FFT）分析心電圖（ECG）訊號，並利用人工神經網路進行分類，將訊號分為「正常」或「類似心肌梗塞狀態」。整合後的晶片在低功耗情況下，仍可達成 92.41% 的偵測準確率，超越現行市場上的其他方法。
與目前市售部分穿戴裝置不同的是，這項技術不依賴雲端或手機 App 處理資料，而是直接在晶片內完成分析，達到「即時警示」效果。這對心臟病發作這類高風險、需即時處置的狀況格外重要，可在黃金時間內提醒患者及早求醫，降低致命風險與後遺症。
其他延伸主題
AI技術不僅應用於心肌梗塞偵測，在其他醫療領域也展現出巨大潛力，例如疾病診斷、藥物開發、精準醫療等等。隨著AI技術的進步，未來將為醫療產業帶來更多創新與突破。
穿戴式裝置市場持續蓬勃發展，除了心臟健康監控外，也擴展到運動追蹤、睡眠監測、情緒管理等領域。未來穿戴式裝置將更智慧化、功能更強大，為人們的生活帶來更多便利與健康管理。
相關實例
雖然Apple Watch能紀錄ECG，但目前仍無法宣稱能「預測心臟病發作」。這項技術的出現，有望突破現有穿戴式裝置在心臟病偵測上的局限性，為心臟病患者提供更完善的健康監控。
這家公司採用AI處理ECG訊號，但在分析與警示方面仍有賴雲端與手機App。與密西西比大學的技術相比，其即時性與準確性仍有待提升。
優勢和劣勢的影響分析
這項技術具有即時性、準確性與輕便性等優勢，能為心臟病患者提供更及時的預警，提高救治成功率。此外，它也更具成本效益，可有效降低醫療成本。
這項技術尚未通過醫療機構的核准，且仍需克服硬體小型化、軟體精準辨識等挑戰。此外，產品上市前也需要通過嚴格的監管審核，這也是為何現有穿戴式裝置無法宣稱能預測心臟病發作。
深入分析前景與未來動向
這項技術的出現，有望推動穿戴式心臟病偵測裝置的發展，並為醫療產業帶來巨大的商機。市場預計，未來穿戴式醫療裝置市場規模將持續擴大，這項技術有望成為市場的領頭羊。
研究團隊將持續改進技術，提高偵測準確率，並努力通過監管審核，早日實現商品化。未來，這項技術有望應用於更
相關連結：
Share this content:
