用手机就能侦测心脏健康！阳明交大电控工程研究所吴炳飞教授团队开发出只要使用手机或笔电相机镜头就可监控心律变化，这种非接触式量测心房颤动（Atrial Fibrillation, AF）的方法，以轻量化、高稳定的方式协助民众在日常生活中照护心脏健康。

心房颤动与中风有高度关联，患者易错过黄金治疗期。过去心房颤动的侦测多仰赖心电图等接触式设备，长时间配戴易造成不适，又有使用门槛，难以推广至日常生活。为解决此一痛点，研究团队运用远距光体积变化描记图（remote photoplethysmography, rPPG）技术，透过手机或笔电的相机就可撷取脸部微血管的色彩变化，进而推估心跳讯号。

研究团队更提出一套新颖的讯号处理演算法，有效降低因头部晃动与光线变化带来的干扰，大幅提升讯号品质与准确度。不同於以往仰赖运算资源的深度学习模型，系统采用轻量级AI模型设计，大幅降低参数量与处理延迟。

为验证技术的可靠性，研究团队与恩主公医院孙瑜主任合作，自行建立一套涵盖心房颤动、正常心律与心房颤动及多种心律不整的影像资料库，邀请超过四五○位受试者参与实验。测试场景刻意保留日常环境中常见的晃动与光影变化，即便在高干扰场景下，系统仍维持高准确率。此技术除了发表在IEEE顶级数位健康期刊并获选为特色论文（Feature Article），同时也获得二○二四年崇越论文大赏，「人工智慧类」特优论文。

这项研究成果不仅展现高度技术成熟度，更具备实际落地潜力。系统已成功部署於部分市售笔电与手机中，今年更在全球最重要的科技展∶美国消费性电子展（CES）中，放在智慧镜子里（Face Heart Carido Mirror）荣获数位健康领域的CES创新奖。本技术可在没有网路连线的状况下完成即时分析，为个人化健康监测与远距医疗应用提供新契机。未来有望广泛应用於高风险族群的居家监测、社区筛检及临床辅助诊断，为提早预防与介入治疗争取更多时间。