气味感知辅助诊断可以追溯到传统中医文化和古希腊文明。近年来的科学研究也证明了人体疾病的发生、发展以及体内微生物代谢的变化均会导致呼出气中内源性无机和有机挥发性化合物种类和相对浓度的变化。呼气诊断作为一种完全非侵入性检测方式有望在个体健康监测及社区筛查中发挥巨大的价值。

目前用于呼出气分析的技术包括气相色谱-质谱法（GC-MS），选择性离子流管质谱法（SIFT-MS）、离子迁移谱（IMS）、激光光谱等。这些技术可准确测量呼气中的VOC成分变化，但它们往往操作复杂、价格昂贵，不适合于个人健康监测及大规模社区筛查。同时，上述技术对呼出气中的重要无机气体检测能力不足，无法实现呼吸道及消化道疾病痕量特征气体NO，H₂S，CO，H₂的测量。

随着材料学及AI技术的发展，对复杂气体具有感知识别能力的人工嗅觉技术不断发展，具有超灵敏嗅觉感知能力的电子鼻技术有望用于识别人体呼出气成分的微小改变。电子鼻不同于传统的定量型气体传感器，它并非专注于检测单个化合物，而是使用具有交互式响应能力的传感阵列、通过AI感知呼气指纹特征、并对疾病及其种类做出判断。

浙大化学系邬建敏教授团队在超灵敏石墨烯电子鼻领域开展了系统研究，提出了石墨烯为基础材料的气敏机理、发展了一系列对人体呼出特征气具有超敏响应的阵列芯片。同时，浙大团队联合杭州汇馨传感技术有限公司开展了从石墨烯嗅觉材料到芯片、模组、算法、软件、设备等一系列电子鼻技术的工程化，基于云端的AI分析，实现了呼吸道感染及慢阻肺（COPD）等疾病的判别。该系统具有便携、低功耗、云边协同分析等特点，未来将在个人健康监测和社区大规模筛查中发挥重要的应用价值。

团队提出了一种云边协同便携式电子鼻原型机。该原型机可以有效检测和分析呼出气体中挥发性化合物，为非侵入性疾病诊断提供系统的设计策略。其组件包括：气室、微型泵、气体传感器阵列、数据采集和设备控制电路、Wi-Fi模块以及结合测试和算法功能的软件系统。

电子鼻系统通过在线呼吸分析实时反馈个人健康状态，其工作流程如图1所示。当呼出气通过电子鼻进行测试后，监测数据到达云端进行分析，分析结果可通过任意移动终端反馈到用户。电子鼻可以连接到在线数据库，用于在线存储传感器信号以丰富呼吸数据库，同时也可实现在线模型调用以匹配分析需求。此外，云端在线学习也可使电子鼻的决策模型不断升级优化。

电子鼻的核心构成之一是气体传感器阵列。它可产生交叉响应，通过模式识别的方式对目标气体进行区分。这项工作中，电阻式气体传感器阵列由项目团队开发的八种石墨烯传感材料HXS001-HXS008组成，这些材料可用于检测痕量挥发性化合物，对不同气体样本产生不同的气体指纹图谱。

图1 云边协同呼气分析电子鼻原型机示意图

a）电子鼻系统工作工作流程，b）电子鼻设计示意图，c）传感器阵列的电路设计，d）阵列测试结构件，e）气室结构及其在呼气后22秒时呼出气质量分数体绘图。

以呼吸系统疾病为切入点，项目团队开展了含401例受试者的在线呼气测试研究。每位受试者要求至少禁食2小时，并在呼气测试前用纯净水漱口，以防口腔气体对测试的影响。在电子鼻原型机使用过程中，受试者仅需连续呼气5秒完成呼气采集，一次完整的测试耗时为4分钟。

通过在线呼气测试，重点对以下三组样本进行了分析：

1）健康对照和呼吸系统疾病患者，

2）健康对照和COPD患者，

3）非感染型和感染型呼吸系统疾病的患者。

（一）传感阵列对气体样本的响应

在响应的雷达图（图2）中可见，传感阵列测得的呼气响应对不同分类的样本存在差异。我们对三组二分类的独立样本进行了非参数检验，阵列中50%以上的传感位点在各分组中存在显著差异，证明了原型机的应用可行性。图2c-1~c-8的箱式图表明，传感阵列对不同呼气样品产生的响应存在个体差异，但在多数传感位点（HXS001–HXS004，HXS008）中存在总体差异（p<0.05）。差异响应值可能与气体种类和NO浓度的增减相关。

图2 传感器阵列对临床EB样本的响应

a）健康对照和呼吸系统疾病患者，b）健康对照和COPD患者，c）非感染和感染型呼吸系统疾病患者的响应雷达图。c-1~c-8）HXS001–HXS008响应的箱式图。

（二）电子鼻对呼气样本的分类分析

在样本的二分类分析中采用了多层感知器网络开展不同分类的分析。多层感知器是一种前馈人工神经网络模型，它将多个输入数据集映射到单个输出数据集。在7:3随机分配训练、测试集的条件下，分析结果显示：健康对照组（174例）和呼吸系统疾病患者（227例）之间的分类总体准确率为80.7%，ROC曲线中曲线下面积（AUC）为0.902；健康对照组（174例）和COPD患者（100例）之间的分类总体准确率为89.1%，AUC为0.969；非感染型（89例）和感染型（117例）的呼吸系统疾病患者之间的分类总体准确率为86.0%，AUC为0.950。上述结果表明，便携式电子鼻在非侵入式个人健康状态监测和疾病风险预警方面具有巨大潜力，可能成为慢性呼吸道疾病的筛查工具。

图3 临床呼气样本的分类结果

a）健康对照和呼吸系统疾病患者，b）健康对照和COPD患者，c）非感染和感染型呼吸系统疾病患者之间的预测拟概率。d–f）分别为a~c）的ROC曲线。

呼出气提供人体综合生理状况信息，使无创呼气测试成为个性化健康管理的便捷、有效选择。基于石墨烯嗅觉传感阵列的便携式电子鼻原型机的初步应用证明了其云边协同呼气分析的可能性，可告知与呼吸系统疾病相关的个体化健康状况。

我们相信，通过电子鼻技术来建立早期、准确的疾病诊断和病程与诊疗效果监测将有望促进个性化医疗。同时，团队也仍在改进所提出的电子鼻原型机，旨在开发更敏感的材料、筛选和扩展传感阵列位点，以在复杂的气体样品中实现更高辨别能力、更高精度和更广泛的应用。

杭州汇馨传感技术有限公司（杭州汇健科技有限公司全资子公司）为国内领先的人工嗅觉传感器科技创新型公司。拥有阵列式气体传感器、模组、设备、软件、算法等全链条研发及生产能力。本项工作中，便携式电子鼻原型机的开发由浙江大学化学系、杭州汇馨传感技术有限公司、阿克伦大学机械工程系（University of Akron）合作完成，临床研究部分由杭州师范大学附属医院呼吸与危重症医学科、浙江大学医学院附属第二医院普内科、浙江大学附属邵逸夫医院胸外科等协同完成。本项工作受到国家自然科学基金、浙江省重点研发计划、浙江省自然科学基金和汇健科技的支持。