问题：早筛与监测需求增长，无创手段仍显不足 目前，肿瘤等重大疾病强调早期发现和干预，慢性病管理则更注重持续监测和疗效评估。然而，现有的筛查和随访手段仍以影像检查和血液化验为主，存在就诊频率高、成本较高、体验不佳等问题。 呼气作为人体代谢的“外显窗口”，含有大量挥发性有机物等微量成分。如果能稳定捕捉并分析其变化，有望为基层大规模筛查和家庭随访监测提供更便捷的工具。但呼气成分复杂、信号微弱且易受干扰，长期以来制约了对应的技术的临床应用。 原因：从“能闻到”到“测得准”，关键在于传感器与算法的突破 刘波教授团队以“数字化闻诊”为目标，研发了基于高性能纳米复合材料的气体传感器，检测灵敏度达到十亿分之一（ppb）量级，可捕捉呼气中极微弱的特异性代谢分子信号。研究人员比喻，这相当于在巨大的水体中滴入微量物质仍能被识别。 但灵敏度高并不等于实用性强。呼气中包含数百种分子，且易受温湿度、饮食、环境等因素干扰。为此，团队引入机器学习方法处理传感信号，通过特征提取和模式识别建立“气味指纹”，在复杂背景下稳定锁定与疾病相关的标志物组合，提高区分度和可重复性。 影响：从科研样机到临床验证，展现无创检测潜力 团队已与苏州市立医院、上海肺科医院、淄博中心医院等机构合作，推动呼气检测从实验室走向实际医疗场景。 在血液透析监测中，团队利用氨气传感器在线监测透析过程相关数据，通过呼出氨浓度变化趋势辅助判断透析效果，减少对经验判断的依赖。相关成果发表于《ACS Sensors》。 在肺癌早期筛查研究中，团队基于呼气中的挥发性有机物标志物（如甲苯等）构建诊断模型，总体诊断准确率达95%，受试者工作特征曲线分析AUC为0.98。研究还验证了多种深度学习结构的可行性，为后续扩大样本和多中心验证提供了技术依据，相关成果同样发表于《ACS Sensors》。 对策：从“可用”到“可信”，需标准体系与产业链协同 业内人士指出，呼气检测要实现规模应用，需解决以下问题：一是开展更大样本量、多中心、前瞻性临床研究，明确适用人群、干扰因素和阈值设定；二是建立采样、校准、质控和数据管理规范，确保不同设备和场景下的结果可比性；三是提升设备小型化、低功耗和稳定性，并与医疗器械注册和临床路径衔接；四是在公共场景应用中加强合规与隐私保护，避免“过度检测”引发不必要的焦虑。 前景：从医院到社区与工厂，“机器嗅觉”或成通用感知技术 除医疗领域外，该技术在其他行业的应用潜力正在显现。在公共安全领域，团队正合作开发针对一氧化二氮等违禁品的快速筛查工具；在粮食安全领域，呼气检测技术被用于粮仓环境监测，通过识别真菌代谢气体实现霉变预警；在工业安全领域，团队正推进易燃易爆气体微量泄漏的实时监控。 目前，团队已完成从实验室样机到1.0原型机的迭代，下一步将聚焦设备小型化和产业化，探索在家庭健康管理、基层筛查、公共安全和工业生产中的规模化应用。
从实验室走向产业化的过程中，这项技术不仅说明了我国在智能传感领域的自主创新突破，更预示着医疗检测模式的变革。随着技术的更成熟，无创、精准、可及的健康监测或将重塑公共卫生体系格局，为健康中国战略提供新的技术支撑。