隨著高齡化社會來臨，個人化遠距醫療診斷、治療與居家醫療照護的需求隨之提升。有鑑於此，臺灣大學、臺大醫院與聯發科於 2011 年共同投入「醫療電子創新技術研發計畫」。成果顯示，運用穿戴式生物感測技術及最新的生理訊號分析方法，偵測心房顫動之技術準確率達 97% 以上，可達到早期診斷、降低中風機率的目標。
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「心房顫動」為最常見的心律不整，它會讓腦中風的機率提高 5 倍以上。隨著年紀增長發生比例也越高，65 歲以上的族群患病率為 5% 至 7% 。心房顫動可透過治療加以控制，但症狀不容易發現，尤其對於陣發性的心房顫動患者來說，到醫院就診時也不易被檢驗出來，多半需要心電圖儀等大型醫療儀器，經過長時間的監測才得以找出心跳異常的端倪，讓中風無法早期診斷及預防。
而臺灣大學、臺大醫院與聯發科組成的研究團隊，自 2014 年起，透過 600 多筆臨床資料進行光學式訊號的心房顫動偵測，與傳統心電圖比對，達到 97% 的準確率；該計畫自今年 1 月起，進一步運用內建聯發科生物感測晶片的智慧手錶，進行即時偵測心房顫動的臨床研究，在 24 例測試中，取得高達 100% 的準確性。
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此一研發成果為「可便利操作、長時間偵測心房顫動的居家診斷及應用」建立了一個重大里程碑。整合最新生物感測晶片技術與穿戴式裝置（或搭配智慧型手機） 所具備的高度準確性，可免除過往受限於大型醫療儀器耗時長、不易操作且無法長時間監測等缺點，讓預防與早期治療中風及心臟疾病成為可能。
臺大醫院神經內科醫師湯頌君指出，心房顫動的徵狀一直難以普查，運用最新的光學式偵測技術進行長時間、居家監測心跳規律性，將可有效篩檢出高度可能已患有心房顫動的病人，達到早期診斷、降低中風機率的目標。聯發科資深副總經理暨技術長周漁君則說，該晶片長時間收集大量生理數據，配合大數據分析及機器學習，將可大幅改進疾病的診斷與預防，從而提升大眾的生活品質。