东南大学仪器科学与工程学院刘澄玉教授的报告题目为《心电新技术和心电AI在临床最新应用进展》。系统回顾了近年来心电采集硬件、信号处理算法与深度学习模型的协同演进，重点介绍了高精度心电感知、新型导联系统及AI辅助诊断在心律失常筛查中的应用成果，为心电技术从可记录走向可理解、可预测提供了新范式。

中国医学科学院生物医学工程研究所李婷研究员围绕光电多模态多范式脑机融合机器人的关键技术、标准体系与应用场景作了系统介绍。重点分享了团队在非介入式光学检测、脑电信号获取与多模态信息融合等方面的最新进展，阐述了多范式脑机接口在医疗辅助、功能评估与智能康复中的应用潜力，并进一步探讨了相关技术从实验室走向临床与产业化过程中所面临的工程化挑战。

北京大学健康医疗大数据国家研究院洪申达研究员介绍了AI‑ECG在数据、算法、可穿戴设备与临床应用等方面的最新进展。介绍了高质量心电数据集构建、深度学习建模方法与可穿戴心电设备融合路径，展示了基于人工智能技术的心电分析在房颤早筛、隐匿性心律失常识别与长期随访管理中的临床价值。

中国医学科学院基础医学研究所龙尔平研究员从体系建设角度出发，阐述了医疗 AI 从数据治理、算法研发、临床验证到工程部署与监管合规的全链条转化路径，强调了模型稳健性、可解释性与多中心可复现性在真实临床落地中的关键作用，为医疗 AI 的规范化应用提供了重要方法论参考。

论坛最后，广东省人民医院心血管人工智能与3D技术实验室的徐小维教授介绍了AI模型从数据治理、算法开发、临床验证到工程落地的完整流程。他结合团队在心脏影像三维重建、电生理导航与手术规划中的实践案例，强调了可复现性、可解释性与临床可用性在医疗AI转化过程中的关键价值。李姣研究员聚焦多模态融合与数字孪生技术在心律失常精准医疗中的应用前景。提出将心电、影像、临床表型、术式等多源数据进行可解释性融合建模，并构建个体化心脏数字孪生体，有望实现心律失常机制推演、消融路径仿真与疗效预测，为精准介入治疗提供更具前瞻性的智能决策支持。

#中文版 >>

#英文版 >>

扫码查看【AHRA中英文官网】详情

—— 未经授权不得转载，转载请注明AHRA亚洲心律学会——