健康是我們每個人都密切關(guān)注的問題。一說到身體檢查，我們就會想到去醫(yī)院排長長的隊，然后接受各種醫(yī)療設(shè)備的折磨，比如核磁共振，CT，抽血化驗，內(nèi)窺鏡，B超，X光檢查，這些測試不僅花費我們大量的金錢和時間，同時也會給身體帶來一定的創(chuàng)傷。可不可以不去醫(yī)院呢？我們都會發(fā)出這種疑問。上海就有這樣一家創(chuàng)業(yè)公司，利用深度學習氣體的傳感器來實時連續(xù)監(jiān)測用戶的腸道菌群功能狀況，為用戶提供個性化的營養(yǎng)干預(yù)方案。

“2014年我參與了以色列的一個項目，通過傳感器，去研究人呼出來的氣體。當時我就覺得人體里面有很多寶藏，這些氣體能幫助我們管理健康。” 氣知科技創(chuàng)業(yè)團隊的CEO張良近日在上海向記者表示。

氣知科技有限公司于今年7月入駐拜耳位于上海的孵化器，是一家利用深度學習氣體的傳感器打造智能硬件的初創(chuàng)企業(yè)，通過實時連續(xù)監(jiān)測用戶的腸道菌群功能狀況，為用戶提供個性化的營養(yǎng)干預(yù)方案。

2014年，以色列理工學院利用NaNose技術(shù)，制造出一種氣體測量器。只需病人往設(shè)備呼一口氣，就能檢測出氣體中的揮發(fā)性有機化合物（VOCs）的“特征”，從而進行初步診斷。研究表明該方法得出的結(jié)果和標準胃癌檢測法（氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用分析）的診斷結(jié)果一致。在80%的情況下，該設(shè)備能夠區(qū)分良性或者惡性肺部病變，甚至鑒別出癌癥亞型。

目前氣體傳感器主要用來測工業(yè)氣體和大氣污染。張良在過去幾年一直從事氣體傳感器方面的工作，他認為氣體傳感器應(yīng)當有關(guān)鍵性的應(yīng)用。2014年與以色列合作的契機，讓張良看到了氣體傳感器應(yīng)用在人身上的可能性。

張良介紹，他最初的想法是像以色列一樣通過代謝氣體做疾病診斷。但疾病診斷的終端設(shè)備和臨床試驗較為復雜，現(xiàn)階段尚不成熟。于是他把目光轉(zhuǎn)向了腸道菌群領(lǐng)域，通過智能硬件對用戶的腸道菌群做健康管理。此前科學研究表明，肥胖的原因60%是由腸道菌群的變化造成，只有不到20%才是基因造成的。

目前針對消費者市場的腸道菌群分析公司，主要通過把樣品送到實驗室進行基因測序，得出腸道菌群的組成。但在張良看來，這樣做首先無法達到實時連續(xù)觀測，成本相對較高；其次對于普通人來說，知道自己的腸道菌群“有什么用”比知道它們“是什么”更有價值。

氣知科技監(jiān)測的氣體，就是腸道菌群代謝出的揮發(fā)性有機化合物。當人們吃下食物之后，大腸菌群會利用這些食物去發(fā)酵，發(fā)酵后的產(chǎn)物就是這些氣體。只有這些代謝物才能直接反映腸道菌群干了些什么、功能是什么。

用戶每次排遺的時候，吸附在馬桶上的傳感器就會開始測量排遺過程中產(chǎn)生的揮發(fā)性有機化合物。隨后傳感器會把原始數(shù)據(jù)送到氣知科技的服務(wù)器處理，再把數(shù)據(jù)結(jié)果反饋到用戶的應(yīng)用app上，告訴用戶每種代謝物的濃度是多少，跟之前相比發(fā)生了哪些變化；根據(jù)這些數(shù)據(jù)的變化，相應(yīng)的腸道菌群發(fā)生了哪些變化。通過這些數(shù)據(jù)，向用戶提供食譜和營養(yǎng)品的建議，以改善腸道菌群的狀況。

然而在實際環(huán)境里，人排遺過程中產(chǎn)生的代謝氣體濃度非常低，因此要監(jiān)測到低濃度的多種類氣體，需要改進氣體傳感器的靈敏性。張良表示，目前市面上沒有可以直接可以在人排遺過程中監(jiān)測代謝氣體的傳感器。氣知科技團隊通過深度學習的算法，提升現(xiàn)有的傳感器的性能，可以在低到幾個ppb的濃度下，監(jiān)測特定的氣體種類。同時，傳感器還通過深度學習提升可靠性，確保用戶在3-5年內(nèi)無需進行定期校準。

“深度學習的很多算法是開源的，但它目前最大的用途就是在圖像、視頻和語音，傳感器領(lǐng)域里面還沒有人用深度學習去提升這些性能。”張良表示。

同時氣知科技還將利用區(qū)塊鏈技術(shù)，為用戶永久儲存自己的腸道菌群監(jiān)測數(shù)據(jù)，并利用智能合約允許用戶對自己的健康數(shù)據(jù)進行交易變現(xiàn)。

目前，利用代謝氣體做人體健康管理仍是嶄新的領(lǐng)域。張良坦言，消費者更習慣量化的生理指標，但代謝氣體的濃度本身并不能反映人的健康與否。

“測代謝氣體不像人們測血糖，有一個精確的范圍，告訴用戶數(shù)值落在這個范圍內(nèi)是健康的。”張良表示。