健康是我們每個人都密切關注的問題。一說到身體檢查，我們就會想到去醫院排長長的隊，然后接受各種醫療設備的折磨，比如核磁共振，CT，抽血化驗，內窺鏡，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傷。可不可以不去醫院呢？我們都會發出這種疑問。上海就有這樣一家創業公司，利用深度學習氣體的傳感器來實時連續監測用戶的腸道菌群功能狀況，為用戶提供個性化的營養干預方案。

“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。” 氣知科技創業團隊的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企業，通過實時連續監測用戶的腸道菌群功能狀況，為用戶提供個性化的營養干預方案。

2014年，以色列理工學院利用NaNose技術，制造出一種氣體測量器。只需病人往設備呼一口氣，就能檢測出氣體中的揮發性有機化合物（VOCs）的“特征”，從而進行初步診斷。研究表明該方法得出的結果和標準胃癌檢測法（氣相色譜-質譜聯用分析）的診斷結果一致。在80%的情況下，該設備能夠區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當有關鍵性的應用。2014年與以色列合作的契機，讓張良看到了氣體傳感器應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備和臨床試驗較為復雜，現階段尚不成熟。于是他把目光轉向了腸道菌群領域，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。

氣知科技監測的氣體，就是腸道菌群代謝出的揮發性有機化合物。當人們吃下食物之后，大腸菌群會利用這些食物去發酵，發酵后的產物就是這些氣體。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生的揮發性有機化合物。隨后傳感器會把原始數據送到氣知科技的服務器處理，再把數據結果反饋到用戶的應用app上，告訴用戶每種代謝物的濃度是多少，跟之前相比發生了哪些變化；根據這些數據的變化，相應的腸道菌群發生了哪些變化。通過這些數據，向用戶提供食譜和營養品的建議，以改善腸道菌群的狀況。

然而在實際環境里，人排遺過程中產生的代謝氣體濃度非常低，因此要監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，提升現有的傳感器的性能，可以在低到幾個ppb的濃度下，監測特定的氣體種類。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塊鏈技術，為用戶永久儲存自己的腸道菌群監測數據，并利用智能合約允許用戶對自己的健康數據進行交易變現。

目前，利用代謝氣體做人體健康管理仍是嶄新的領域。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，告訴用戶數值落在這個范圍內是健康的。”張良表示。