新晶片內置人工智能技術，即時檢測心臟病發風險
密西西比大學的研究團隊最近研發出一種新技術，能夠以高準確度即時偵測心臟病發，並將此技術濃縮於一枚晶片中，大小足以裝入可穿戴裝置。團隊期望這項創新未來能應用於救命的醫療設備上。
這項技術結合了高效的數學分析方法——快速傅立葉轉換（FFT）來分析心電圖（ECG）訊號，以及人工神經網絡，能夠在低功耗晶片上判別心電圖為「正常」或「類似心臟病發」的型態。研究團隊表示，該晶片的檢測準確率高達92.41%，超越現有其他方法。
現時市面上已有不少利用人工智能分析穿戴設備心電訊號的產品，但大多依賴雲端或手機應用程式進行資料處理，無法做到即時反應。這款晶片因為能夠在本地硬件上即時判斷，意味著用戶可即時收到警報，及時獲得醫療照護，對於心肌梗塞（俗稱心臟病發）等急症的搶救至關重要。
值得一提的是，FFT技術本身已有多年歷史，且不少專門開發心電監測技術的公司，如Fourth Frontier，也採用人工智能來提升準確度。雖然這次將AI檢測技術集成在晶片上是新突破，但目前仍未能成為醫生可處方的正式產品。
開發可穿戴心臟病發偵測器面臨不少挑戰。首先，硬件必須極度小型化，並設計成舒適且方便長時間佩戴的裝置，同時還要克服心電圖記錄的技術限制。其次，軟件需要精準辨識心電圖中標誌心臟病發的ST段抬高（ST elevation）等特徵，避免誤判或漏判。最後，還要通過嚴格的監管機構審核，例如美國食品藥品監督管理局（FDA），證明技術的可靠性和安全性。
即使通過監管審核，還需符合機構對準確度的嚴格要求。這也是為何像蘋果手錶這類具備心電圖功能的產品，仍不能公開聲稱能預測心臟病發。
因此，密西西比大學的團隊距離將這項晶片技術商品化，並推向市場，仍有一段漫長的路要走。
該研究已於今年三月發表於《智能系統、區塊鏈與通訊技術》期刊。項目負責人、電機及計算機工程教授Kasem Khalil表示，希望未來能利用相似技術預測或偵測更多疾病，例如癲癇發作或失智症，並致力尋找更快、更有效的技術手段。
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評論與啟示
這項結合FFT與AI的晶片技術，標誌著穿戴式醫療裝置在即時疾病監測方面的重大進展。相比依賴雲端運算的方案，本地即時分析不僅提升反應速度，更有助保障用戶資料私隱，尤其在心臟病這類急症的搶救時效性上意義重大。
然而，要將這項技術推向臨床應用，除了硬件與軟件的技術挑戰外，還必須面對嚴苛的監管審核。這反映出醫療科技的發展不僅是技術問題，更涉及醫療安全與法律層面的多重考量。未來若能成功商用，將有效降低突發心臟病的致死率，甚至改變急救醫療的現有模式。
此外，教授提及的將此技術延伸至其他神經系統疾病的可能性，顯示這種結合數據分析與人工智能的模式，有望成為多種疾病早期預警的關鍵工具。這種跨領域應用的潛力，值得醫療界與科技界持續關注和投入。
總括而言，這項研究不僅是科技創新的突破，更是醫療監測向智慧化、即時化邁進的重要一步。香港及全球市場若能早日引入並推廣類似技術，將對提升公眾健康管理和緊急醫療反應能力帶來深遠影響。
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