用手機就能偵測心臟健康！陽明交大電控工程研究所吳炳飛教授昨(16)日表示，他們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）的方法，以輕量化、高穩定的方式協助民眾在日常生活中照護心臟健康。

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。為解決此一痛點，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可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，有效降低因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。

為驗證技術的可靠性，研究團隊與恩主公醫院孫瑜主任合作，自行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。測試場景刻意保留日常環境中常見的晃動與光影變化，即便在高干擾場景下，系統仍維持高準確率。此技術除了發表在IEEE頂級數位健康期刊並獲選為特色論文(Feature Article)，同時也獲得2024年崇越論文大賞，「人工智慧類」特優論文。

這項研究成果不僅展現高度技術成熟度，更具備實際落地潛力。系統已成功部署於部分市售筆電與手機中，今年(2025)更在全球最重要的科技展：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。本技術可在沒有網路連線的狀況下完成即時分析，為個人化健康監測與遠距醫療應用提供新契機。未來有望廣泛應用於高風險族群的居家監測、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。

(資料來源：陽明交大提供)