心血管疾病已成為全球健康的主要威脅之一,而心律失常作為其常見表現(xiàn)形式,早期檢測與干預(yù)對降低死亡率至關(guān)重要。傳統(tǒng)心電圖(ECG)監(jiān)測設(shè)備受限于體積、成本及使用場景,難以實現(xiàn)長期連續(xù)監(jiān)測。隨著可穿戴技術(shù)的突破,基于光電容積脈搏波(PPG)和單導(dǎo)聯(lián)ECG的智能手表、貼片等設(shè)備逐漸普及,為心律失常的實時篩查提供了新方案。然而,這些設(shè)備在算力、功耗與算法精度之間面臨嚴峻挑戰(zhàn)。本文將探討如何通過輕量化LSTM模型與低功耗MCU協(xié)同設(shè)計,實現(xiàn)可穿戴設(shè)備的高效異常心律檢測。