再创佳绩！斩获国家级二等奖殊荣
2025年7月，第二十届海峡两岸暨港澳地区中国大学生计算机创新作品赛总决赛在四川乐山圆满落幕。继五月荣获江苏省大学生计算机设计大赛特等奖后，由苏州大学轨道交通学院任柏伍、李欣然、王天乐、缪彦哲、蒋环羽组成的本科生团队，在陶砚蕴老师的悉心指导下，携其自主研发的《心律失常采集分析与起源定位诊断系统》项目，与来自全国及港澳台地区的百余支顶尖队伍同台竞技。经过激烈的技术交流与现场答辩环节，团队最终脱颖而出，荣膺大赛国家级二等奖（国家级获奖比例仅6-7%）。该团队作为江苏省第一位推荐团队，直接晋级全国终评，此次获奖是对其创新实力与技术水平的国家级权威认可，亦是对“人工智能+”交叉创新方向的有力验证。

智能诊断破解基层医疗难题
心血管疾病是全球致死率最高的疾病之一，心律失常作为其典型症状，早期精准诊断至关重要。针对传统心电图分析依赖医生经验、效率低且易受主观因素影响的痛点，苏州大学轨道交通学院团队创新性地开发了基于深度学习的智能诊断系统。该项目通过自主研发的低成本便携式心电采集设备（基于ADS1292R与STM32开发，成本控制在200元以内），实时获取高质量心电信号，并依托ResNet、CNN、YOLOv5等多模型协同算法，实现对心律失常的高效分类与室性早搏的精准起源定位。软件系统采用Qt框架设计，界面简洁友好，支持实时数据上传、分析结果可视化与报告导出，为非专业用户在基层场景下完成心电图采集与初步诊断提供了高效、可推广的辅助工具，显著提升诊疗效率。

赛场交锋展现实战能力
在总决赛的激烈角逐中，团队不仅与来自港澳台及内地高校的百余支队伍进行了深入的技术交流，例如就“医疗AI伦理规范”与香港理工大学团队交换实践经验，向评委专家请教“算法泛化能力”提升策略，拓宽了技术视野。现场答辩环节，团队清晰演示了从硬件采集心电信号、模型运行分类与定位分析到结果通过解剖图与3D心脏模型直观呈现的全流程。面对评委关于“硬件芯片搭配”的专业质询，团队强调了设备在基层医疗场景的低成本优势与可扩展性，凭借扎实的技术功底、默契的团队配合与出色的临场应变能力，赢得了评委专家的高度评价。此次从实验室到全国赛场的征程，使团队深刻认识到真实场景中数据噪声、硬件稳定性等问题的复杂性，并通过反复迭代验证实现了理论与实践的结合，硬件、软件与模型开发的跨学科紧密协作更彰显了“医工交叉”对创新的重要性。

深化“人工智能+”探索
此次国家级奖项的获得，是团队在“人工智能+医疗”领域探索取得的重要阶段性成果。未来，团队将继续深化算法研究，计划引入多模态学习框架以提升模型对多源异构数据的适应性；积极推动临床落地，寻求与苏州大学附属医院合作开展临床试验，验证系统的实际诊疗价值；同时探索系统在“智能交通+健康监测”等跨领域融合场景中的应用潜力，持续践行苏州大学“以赛促学、以研促创”的培养理念。