Bối cảnh: CAN là biến chứng nguy hiểm của tiểu đường, thường không có triệu chứng rõ ràng, làm tăng nguy cơ tử vong tim mạch; chẩn đoán sớm giúp giảm nguy cơ biến chứng.

• Hạn chế phương pháp hiện tại: CARTs cần sự hợp tác của bệnh nhân, mất thời gian, khó áp dụng tại nhà; nhu cầu giải pháp không xâm lấn, tự động, tiêu thụ năng lượng thấp.
• - Thuật toán phát hiện CAN:
•   + Phân tích miền thời gian RR: mean RR, SDNN, RMSSD giảm khi CAN nặng hơn.
•   + QTVI: log tỉ số phương sai QT chuẩn hóa với phương sai nhịp tim; tăng khi CAN nặng.
•   + Tone-Entropy: entropy giảm, tone tăng theo mức độ CAN.
•   + Renyī entropy: chỉ báo sớm rối loạn nhịp.
• - Kiến trúc phần cứng:
•   + Khối trích xuất đặc trưng ECG: phát hiện QRS bằng A-CLT (chỉ dùng cộng, dịch bit, so sánh), xác định QRSon/QRSoff, P/T wave bằng đạo hàm và cửa sổ thích ứng.
•   + Bộ nhớ latch-based 2 KB cho phép hoạt động ở 0,6 V, giảm 60% tích số công suất-diện tích so với SRAM.
•   + Tần số lấy mẫu 250 Hz, pipeline xử lý theo thời gian thực.
• - Khối phát hiện CAN:
•   + Triển khai trên chip các phương pháp QTVI, mean RR, RMSSD; SDNN tính ngoài.
•   + Ngưỡng phân loại huấn luyện ngoài, lưu trong bộ nhớ cấu hình.
• - Kết quả:
•   + Độ nhạy QRS: 99,37%, độ dự đoán dương: 99,38% (MIT-BIH).
•   + QTVI tuyến tính phân biệt tốt CAN-, eCAN+, dCAN+ trên dữ liệu DiScRi.
•   + Công suất tiêu thụ: 75 nW @ 0,6 V, diện tích 0,227 mm² (65 nm CMOS).
• - Ứng dụng: tích hợp vào thiết bị đeo IoT để giám sát CAN tại nhà, hỗ trợ chẩn đoán sớm và theo dõi tiến triển.