本成果面向心脏健康监测中隐私保护难、识别精度低、系统僵化等痛点，构建了多模态生理信号融合感知+时序图神经网络分析+联邦学习隐私保护+边缘-雾-云三级协同的一体化智能心电预警系统。通过集成ECG、PPG与运动传感器，利用自适应卡尔曼滤波提升信号质量；核心算法采用多模态时序图神经网络，精准识别房颤、室早等多种心律失常；联邦学习实现“数据不出域、模型共进化”；三级协同架构保障毫秒级实时预警与家庭级群体健康管理。该系统在隐私安全、识别精度与部署灵活性上显著优于现有方案。