一种结合3D打印与人工智能技术的新型心脏监测系统有望彻底改变医生测量和诊断患者心脏健康的方式。该系统由西蒙弗雷泽大学机电系统工程学院研发，核心是可重复使用的干式3D打印电极，嵌入柔软胸带中——其折纸结构设计通过温和吸附力贴合皮肤。
吸附杯上印刷的碳基墨水替代了电解质凝胶，将心脏电信号传导至内置AI软件的可穿戴设备，可预诊断多达10种心律失常类型。西蒙弗雷泽大学机电系统工程学院教授金宇洙表示："当前心电图检测依赖一次性粘性贴片和凝胶，这些材料容易干裂脱落，且数据必须由医生手动解读。整个流程耗时过长并产生大量医疗废物。"
"我们的干电极精度与凝胶传感器相当，但患者舒适度更高、使用更便捷，且可消毒重复使用，显著减少废弃物。"他补充道，"最重要的是，AI算法能帮助医生更快更准确地诊断，测试结果将电子化发送给医师确认。"
在发表于《生物传感器与生物电子学》的研究中——由西蒙弗雷泽大学博士后陈怡婷主导——金宇洙团队与温哥华综合医院心脏监护单元的一线护士共同测试了干电极。护士们反馈，该干电极与胸带设计能显著提升长期监测过程中的患者舒适度和依从性，目前长期监测仍依赖笨重的霍尔特监测仪。
当电极在检测中脱落时，用户无需重新粘贴传感器或处理电解质凝胶，只需按压折纸式电极即可重建密封。据欧洲心律协会统计，全球三分之一人口将罹患心律失常，而最常见的心律失常疾病心房颤动预计到2050年将全球增长逾60%。
金宇洙指出，这款环保且用户友好的工具为长期心脏监测及急诊室、医院病房和养老院等高需求医疗场景提供了改善个性化心脏监测的独特机遇。它还能惠及诊断工具和医师资源有限的农村及偏远社区。
"诊断工具必须价格合理且易于获取，"金宇洙强调，"我们的目标之一是让第一民族和偏远社区使用该工具，使需要心脏监测的人群能自行测量。我们的AI算法将分析数据并提供初步评估，随后可共享给医生进行完整诊断。"
目前团队正专注于优化AI预诊断算法，并将3D打印折纸电极尺寸缩小至当前高度的三分之一。
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