心肌缺血作为心肌梗死的主要诱因，仍是全球死亡和致残的首要原因。诊断延迟直接导致心肌坏死加剧、并发症风险升高及死亡率上升。虽然传统12导联心电图是缺血检测的临床金标准，但其间歇性检查特性无法捕捉日常活动中的短暂、突发性缺血事件。尽管可穿戴心电设备在房颤等心律失常检测中表现优异（敏感度超95%），但其对缺血的检测能力长期受限于心电波形中细微的多尺度时序变化——从ST段和T波的微小改变，到持续数分钟至数小时演变的心搏间变异性偏移。
为填补这些临床空白，研究团队开发了分层时序融合变换器架构，同步建模三个关键生理时标下的缺血动态：心搏内形态特征提取以捕获最早期缺血标记物、心搏间变异性追踪心脏应激进展、以及通过扩张时序卷积网络进行长期趋势分析。该框架采用双任务学习，协同预测即将发生的缺血事件并分层评估再灌注损伤风险，通过共享病理生理表征提升性能。系统搭载FDA认证的胸部单导联心电贴片，具备14天连续监测能力，日常活动中心电信号质量接受率超92%。
在涵盖108778例患者（含17173例缺血阳性病例）的四大临床数据集验证中，该框架在缺血检测的受试者工作特征曲线下面积（AUROC）达0.947，较现有顶尖模型提升4.8%-9.5%。在所有队列中，90%特异性下的敏感度达84.1%-87.3%，再灌注风险分层的C指数为0.923。关键突破在于系统在15分钟预警窗口保持88.7%的阳性预测值（PPV），20分钟时仍达84.1%，确保警报可靠有效且假阳性率低，有效避免临床医生警报疲劳。系统在年龄、性别及合并症各亚组中均保持稳定性能，无任何人口统计学偏倚。实际部署中，完整模型仅需47.3毫秒即可完成10秒心电片段推理，轻量化剪枝版本将推理时间压缩至28.6毫秒，同时保持AUROC超0.93，完全适配常规临床硬件。
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