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Melaguard：用穿戴式邊緣 AI 從多模態生理信號檢測神經血管不穩定
Detecting Neurovascular Instability from Multimodal Physiological Signals Using Wearable-Compatible Edge AI: A Responsible Computational Framework
arXiv cs.LG · 2026-03-24
摘要
研究團隊提出 Melaguard，一個輕量化 Transformer 模型（1.2M 參數），能從心率變異、血氧飽和度、周邊灌流等多個生理信號融合檢測中風前的神經血管不穩定狀態。模型邊緣運算效率極高（Cortex-M4 上 ≤4ms），在臨床驗證中達 AUC 0.755，為全球每年 1220 萬中風患者提供社區級篩檢的實用方案。
●開發者：可參考輕量化多模態融合架構與邊緣推理最佳實踐
●投資人：醫療級穿戴式 AI 篩檢市場前景可觀，預防性中風檢測為藍海
●一般用戶：未來可透過日常穿戴裝置獲得中風風險預警
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