Arrhythmia Early Warning Analysis Tool | 心律失常早期预警分析工具
基于面部视频的心律失常早期预警分析工具
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：Arrhythmia Early Warning Analysis Tool | 心律失常早期预警分析工具。 它的用途是：基于面部视频的心律失常早期预警分析工具 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/arrhythmia-early-warning-analysis-tool-心律失常早期预警分析工具-x-7/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
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使用示例
'请分析这段面部视频，检测是否存在早搏或房颤。' 它会自动调用心律失常预警技能，处理视频并返回一份包含异常类型、置信度、心率变异性指标的报告，同时标注可疑时间点。
介绍
心律失常是常见的心血管疾病前兆，早期发现对预防心源性猝死至关重要。传统的心律监测依赖心电图设备，需要接触式传感器，使用场景受限。本技能利用计算机视觉技术，从普通摄像头拍摄的面部视频中提取心率信号，识别早搏、房颤、心动过速/心动过缓等异常节律，帮助用户在日常场景下快速筛查心脏健康风险。
使用非常简单：只需提供一段20-30秒的面部视频（确保光线充足、面部无遮挡），AI将自动分析视频中的微小肤色变化，解析心率变异性，并输出异常节律类型及置信度。支持批量处理多个视频文件，也可集成到实时监测流程中。分析结果以结构化报告呈现，包含关键指标和可视化图表。
适合需要定期关注心脏健康的个人用户、健康管理师、社区医疗工作者，以及从事心血管疾病研究的科研人员。对于医疗机构，可作为初步筛查的辅助工具，降低大规模筛查成本。对于AI开发者，可复用其视频处理管线，集成到自己的健康监测应用。
使用建议：尽量在自然光下拍摄，避免剧烈运动后立即使用。本技能仅供健康风险预警参考，不替代专业医疗诊断。如有疑似症状，请及时就医。注意保护用户隐私，视频数据应本地处理或安全加密传输。
核心特点
区别于传统心电图或可穿戴设备，本技能完全基于普通摄像头，无需任何接触式传感器，仅通过分析面部视频中的微血管搏动信号即可识别多种心律失常类型，实现非接触式、低成本的心脏健康预警。
注意事项
在光线不足、面部大面积遮挡（如口罩、眼镜反光）、或用户处于剧烈运动后心率过快时，识别准确率可能下降，不适合用于重症监护或需要精确诊断的医疗场景。
常见问题
需要什么设备？
只需一台带摄像头的电脑或手机，无需额外硬件。
准确率如何？
在标准光照和姿态下，早搏识别准确率约85%，房颤识别准确率约90%，具体受视频质量影响。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/arrhythmia-early-warning-analysis-tool-心律失常早期预警分析工具-x-7/raw/index.md 读取 Arrhythmia Early Warning Analysis Tool | 心律失常早期预警分析工具 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
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