2023 年，数字医疗获得了加速发展。尤其是生成式人工智能迅速崛起，开 始在方方面面进行渗透并改写医疗健康，元宇宙、物联网等数字技术的进步也使 得数字医疗在越来越多的场景开始落地。
生成式人工智能及其背后的大模型是过去一年中最为火爆的话题之一。这种 利用海量、多元化数据进行预训练的深度神经网络模型技术并非日前才兴起。所 谓“大”是指参数规模大（可达数亿到百万亿级别）和数据规模大（可达数亿至万 亿）。基于这种特点，大模型的范式相当灵活，经过微调后可适应各种下游任务； 也具有多种学习策略，甚至在零样本的极端环境下提取、总结、翻译和生成文本 信息。随着近年来知识、数据、算法及算力的突破，依托大模型的生成式人工智 能突破了以往的瓶颈，在泛化性和通用性上有了很大的提升，呈现出井喷的趋势。 尤其是 ChatGPT 的火爆出圈使得各行各业注意到生成式人工智能所拥有的巨大 潜力，愈加关注其在垂直领域落地应用的进一步深入。根据 MarketsandMarkets 的最新报告，2023 年全球生成式人工智能的市场规模预计为 110.3 亿美元，2028 年预计将达到 518 亿美元，年复合增长率高达 35.6%。目前，医疗领域的大模型 已可涵盖医学文本、医学影像、生命组学及蛋白质工程等多种数据形态，未来可 以在医疗服务、患者服务、运营管理、中医、药品供应、临床科研、公共卫生、 智慧医保和健康管理等领域发挥作用 7F viii。
在与医学影像结合提升辅助诊断及决策方面，生成式人工智能可以起到几方 面的加强：其一，生成式人工智能可基于原始数据生成合成数据，将其应用于最 终结果的生成，实现影像增强。其二，生成式人工智能可生成大量合成影像数据 进行数据扩充以用于模型训练。这在某些数据缺失的场景，如罕见病或数据分布 不均的领域将起到重要作用。其三，生成式人工智能可基于现有数据对患者健康 状况和疾病风险进行预估。行业已实现通过观察人群视网膜血管和神经的发展变 化，让生成式人工智能自学并判断受检者接下来的发展变化，评估未来心脑血管 病的风险。此外，包括老年痴呆风险预测、近视进展预测等领域也已有相应探索。 举例来说，深智透医在 MRI 磁共振影像上应用生成式 AI，基于原始扫描序 列数据生成新序列数据，避免不当操作导致的影像质量降低情况，可使现有 MRI 设备成像过程加速 2-4 倍，并将造影剂剂量降低至以往的 10%。在此基础上，深 智透医还实现图像质量与分辨率提升，提供比加速前更高的图像质量从而提升诊 断效果。其 AI 影像产品已在全球超过 500 家、国内超 200 家顶尖医院及影像中 心部署并获得客户好评，并与西门子医疗中国、拜耳医疗及博莱科影像等行业领 导厂商达成战略合作。
生成式人工智能也可以通过学习电子病历、医学文献等数据成为医生身边的 小助手，列出可能的结果为医生诊断提供辅助，提升诊断准确性及效率。同时， 它可整理诊断录音并以结构化格式输出，或对结构化医疗文书进行自动录入，辅 助电子病历形式质控、内涵质控，减轻医生在书写、检查等环节的负担。 针对医疗进行优化后的生成式人工智能支撑下的对话机器人能提供比以往 拟人度高得多的人机对话，为患者提供初步的预诊分诊。这类人工智能可通过多 轮询问收集患者的足够信息，以确保医疗准确性为前提推进问诊流程，使其准确 率远高于以往，还可根据患者主诉诊断出不属于就诊科室的疾病，并给出其他具 备可能性的判断。此外，目前部分医疗大模型甚至还可以实现在诊断尚不明确时 给患者开具必要的医学检查项目，并根据患者返回的医学检查数据进行准确的疾 病诊断及设计后续疾病治疗方案。在诊后阶段，它也可以作为复诊辅助工具，在 线 7×24 小时回答患者关于病情、药物副作用、预防措施等方面的问题；也可以 作为宣教工具，向患者传授正确的健康知识和预防措施。所有这些都将有助于提 高患者满意度。
在治疗方案生成方面，生成式人工智能可通过对患者的多模态评估数据（包 括用户基本信息、评估结果、问诊结果、病历信息、机器视觉采集的体态评估及 可穿戴传感器收集的数据等）进行分析，提供多元化、个性化的健康管理或康复 服务，极大地延伸慢病管理服务的“上下游”，比如，为患者生成一个接近最优的康复方案。随后，生成式人工智能可预估康复患者的恢复状况，将康复方案按时 间节点进行拆解，生成渐进式的康复方案；也可以输出相应的康复训练动作，并 根据这个动作输出进一步的动作，环环相扣，从而提升患者康复治疗的效果。 在运营管理、智慧医保和公共卫生方面，大模型可以对海量的碎片化多模态 信息进行分析挖掘，帮助管理者描绘出一副业务现状和趋势的蓝图，并给出一些 业务管理上的建议。比如，公共卫生领域由于流行病传播方式和传播路径具备复 杂性、偶然性，疾病发展的不确信性和变化性非常大，超出常规算法的能力范畴。 相比之下，大模型可以对流行病学的大数据分析和预测进行有效支撑，给出较为 精确的判断。又比如，医保基金监管大模型可对医保多维度数据进行结合分析， 对医保基金进行智能审核和监控。
2023 年中，智慧眼就发布了支持医疗领域文本、图像、视频和音频输入 的“砭石”多模态医疗大模型。以其为基础所建立的医保风控模型可实现打击欺诈 骗保行为，赋能医保基金监管。目前，医保反欺诈大数据模型已在湖南、河南、 新疆等省份试点应用落地，为医保基金智能监管提供了新的手段。此外，智慧眼 还以医疗多模态大模型技术建设为医疗机构运营管理、临床诊断及临床科研等方 面赋能，为患者提供院外个性化、智能化个人健康管理，从而推动医保、医疗事 业的数智化转型。 正因为生成式人工智能的潜力如此之大，越来越多的企业毫不犹豫地进入到 这一领域之中，由此带来的结果是我国大模型数量在 2023 年呈现出爆炸式增长 的态势。根据赛迪顾问统计，仅仅 2023 年 1-7 月，国内就有 64 个大模型发布。 值得一提的是，与国外相比，国内大模型的发展更加贴近产业端，行业大模型占 比明显更高，这其中就包括了大量医疗垂直领域的大模型。 比如，医渡科技在 2023 年末就发布了自主研发的面向医疗垂直领域多场景 的专业大语言模型，其在分导诊、基础医学、全科医学、临床内科、临床外科、 执业资格考试等多个医疗明确任务场景上的评测表现已超过 GPT3.5，在数据结 构化任务上的准确率和召回率也远高于同等参数的大模型。医渡科技大模型已在 多家全国排名前 20 的头部医院合作落地应用，对其医学科研、临床辅助、数据 治理等多场景进行赋能。
数据是人工智能的三大要素之一，也是发展数字经济的基本要素之一，这也 使得数据的重要性正在日益凸显。
早在 2017 年，数字经济就首次在政府工作报告中被提出，数字经济的发展 被上升到国家战略高度。作为数字经济必需的生产要素，数据随后得到了高度重 视。2020 年 4 月，《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》将“数 据”列为劳动力、土地、资本等生产要素之外的第五大生产要素，明确要加快培 育数据要素市场，推进政府数据开放共享、提升社会数据资源价值、加强数据资 源整合和安全保护，制定出台新一批数据共享责任清单。这一政策的出台也为健 康医疗数据的产业化做好了背书，有效提升了医疗机构及健康医疗行业数据要素 市场化的信心。 2022 年底至 2023 年，医疗健康数据的利好动作不断。2022 年 12 月，《中 共中央 国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》（数据二十 条）则以构建基础制度为目标，从数据产权、流通交易、收益分配、安全治理等 四个方面，对制定数据基础制度进行了全面部署，并试图构建公平与效率相统一 的数据要素按贡献参与分配的制度。“数据二十条”也被称为中国数据基础制度的 四梁八柱，标志着我国政府已在数据战略上形成了清晰的可执行方案。
2023 年 3 月，国家数据局成立，并在 2023 年 11 月正式挂牌，将原来由中 央网络安全和信息化委员会办公室、国家发展和改革委员会负责的有关数据管理 的职责划入国家数据局。组建国家数据局是提升我国数据治理能力的一次重要探 索，被认为将极大推动我国数字经济发展的进程，将畅通全国数据资源大循环， 保障我国大数据安全，实现数据资源整合共享、安全可控，助力建设数字化强国。 国家数据局成立后很快就确定专门将“数据要素×医疗健康”列为重点领域，希望 能够激活数据要素潜能，充分发挥数据要素的放大、叠加、倍增作用，通过数据 要素的加持提升群众就医便捷度、便捷医疗理赔结算、有序释放个人健康医疗数 据价值及提升中医药发展水平四个方向的目标。
然而，必须要承认的是，医疗健康数据的利用仍然任重道远。从医疗机构的 实际情况来看，虽然院内已存在各类标准推动医疗数据的互通互认、治理应用， 但还需完整做好每一类场景全流程数据的收集、清洗、归纳、存储等一系列步骤， 形成多模态、跨流程、可服务于应用的数据，真正将医疗数据沉淀下来。在政策 的推动下，拥有大部分医疗数据的医疗机构无疑也将加大在数据挖掘及应用上的 投入，从而真正将这些沉睡的数据经济“油气田”加工成真正可用的数据产品。 在大数据中心建设上，卫生系统客户对大数据中心的要求水涨船高，正从单 纯的平台建设转化为在平台基础上对数据价值转化的持续关注，并对数据集成规 模、数据处理模态、数据治理质量的要求有大幅提升。这也使得新一代大数据中 心有广阔的用武之地。
传统大数据中心分为两类。一类是以业务支撑为主、整合电子病历的临床数 据中心，另一类是以管理和科研为主，面向临床研究、医院管理与智能产品开发 的数据中心。目前，国内大部分全院级临床数据中心已完成医院各业务数据的物 理汇聚，但数据质量仍处于原始状态，对数据的深层架构与逻辑关系尚未进行梳 理，针对现有临床数据中心开展临床相关的数据分析挖掘仍具有极大困难。此外， 由于不同科研数据库一般采用自定义的数据模型，在建立多中心数据池、数据共 享或数据合并时需要花费大量时间和资源进行数据映射和重新编码，一旦出错很 容易导致计算机数据调用、分析过程和结果出现混乱。在数据要素愈发重要的今 天，这些痛点亟待解决。 新一代大数据中心在这种背景下应运而生，它可以提供多种大数据应用开发 工具并支撑大数据应用部署，满足医院创新业务、医院管理发展和智慧医院应用 配置以及跨部门业务协同的需求；同时，还可通过提供全局数据服务所需要的全 生命周期治理服务来满足数据治理和数据服务的需求。
采用全新设计思路的新一代医疗大数据中心也陆续在过去一年问世。比如， 医渡科技就在 2022 年末发布了新一代数据中心 YiduEywa2.0，这一基于医渡科 技医疗智能大脑“YiduCore”的新一代数据中心可针对不同角色不同场景的数据 使用需求提供多种工具，以提升数据的可获得性及使用效率，从而助力医院提升 数据使用效率，加速医疗健康数据的价值转化。2023 年末医渡科技大模型发布 后，YiduEywa 也升级至 3.0 版本，依托大模型更高效的进行数据理解、结构化 归一及数据质控，将数据治理的效率再次提升了 50%以上。 在另一方面，传统架构的医疗信息化系统已被证明无法对医疗健康数据进行 很好地挖掘利用，一个个医疗机构中的“数据孤岛”就是明证。不仅如此，传统架 构的医疗信息化系统在运维迭代时也面临越来越大的挑战，很难跟得上智慧医疗 一日千里的进展。正因为此，近年来，突破传统 IT 架构限制的新一代云原生信 息系统越来越受到青睐，其以云计算、微服务、人工智能、大数据等技术为基础， 打破了传统堆积式应用的局限性，采用拓展性强、资源利用率高、可持续发展的 云原生、微服务架构，涵盖应用研发、集成测试、持续部署、自动化运维等应用 场景的多个方面，可以满足跨科室、跨机构乃至跨区域的部署需求。与此同时， 这类信息化系统在数据互联互通上也颇有优势，可以满足医疗健康数据利用挖掘 的目标。以其为基础的产品可以面向政府、卫健委、医务工作者、患者和医院管 理者等服务对象提供全流程、数智化的信息服务。
比如，华卓科技的云原生医疗信息化系统借助其架构优势已在全国数十余家 中医院落地，极大地提升了中医药数字化服务能力，持续提高中医药服务的可及性、便捷性、公平性，并激活其数据要素价值潜力，实现对中医诊疗数据的充分 挖掘应用，从而利用数字医疗技术赋能中医药传承创新。尤其在 2023 年，其为 浙江省某中医院建立了以患者为中心的临床数据中心、集成平台，并推进应用中 医健康大脑、中医处方一件事、中医传承、中医特色+AI 人工智能等新技术、新 模式。
对医疗健康数据进行挖掘利用并不单单只是线下医院的专利，互联网医院同 样可以从中获得巨大的赋能，奈特瑞利用互联网医院打破传统药品供应链的局限， 与多家药品供应链企业达成战略合作，实现信息共享和资源整合，通过大量运用 大数据和人工智能技术对药品库存进行实时监控和智能预测，不仅确保药品及时 供应，还避免库存积压并提升库存周转率，从而解决了传统药品供应链存在的信 息不透明、资源分散、决策缓慢等问题所导致的药品供应不及时、库存积压、成 本过高等通病。 卫宁健康则与佛山复星禅诚医院联合开发了“双 SaaS”（HIS-SaaS 与互联网 医院 SaaS）架构的云 HIS 系统。该架构旨在打通院内院外、线上线下数据，整 合线下医疗资源，推动业务和管理创新。其中，HIS-SaaS 提供医院基础业务能 力，为各类创新业务场景延伸提供支撑，是医疗数字化转型的重要基座；互联网 医院 SaaS 则提供基于互联网的药事、诊后健康管理、商业保险等生态的连接能 力，是构建数字健康平台的数据与能力交换空间。系统极大改善了患者体验；提 高了医生工作效率；也提升了集团化运营管理能力。
作为最为主要的数字治疗干预方式，数字疗法在近年来获得了较高的关注。 根据其干预机制的不同，数字疗法大体可分为认知行为疗法、生物反馈、认知训 练、神经刺激、药物剂量调整、疾病管理、临床指导/康复共七类。越来越多的国 内数字疗法企业已经逐渐意识到临床试验对于数字疗法的必要性，并将更多的资 源投入其中。根据不完全统计数据，数字疗法临床试验快速增加的趋势非常明显。 2021 年，国内还仅有 18 例相关临床试验登记。到了 2022 年，登记的临床试验 数量比之前大幅提升了超过两倍，达到 43 例。2023 年前 7 个月已经有 39 例相 关临床试验登记在册，全年数字疗法临床试验数量超过 2022 年将是大概率事件。 认知障碍领域是数字治疗干预比较集中的领域，盖因这一领域药物治疗效果 不佳，数字医疗手段可以提供相对更好的效果。该领域的头部企业多年潜心研发， 已有不少研究成果在学术期刊上发布，甚至被写入学科专家共识。比如，已发表 在《中华神经医学杂志》2023 年 5 月第 22 卷第 5 期上的《前驱期阿尔茨海默病的简易筛查中国专家共识(2023 年版)》中就将认知障碍数字疗法列为早期阿 尔茨海默病筛查方式的专家共识。共识的电子版认知评估部分提到，由于智能手 机及微信等社交软件在中老年人中的普及性增加，通过移动互联网可显著扩大可 触达的人群和筛查范围，并节约大量的人力资源。如博斯腾的 3min 游戏化认知 评估已有超过 1700 余万人完成在线测试评估。微信的信息化平台还有助于社区 和政府对认知障碍高风险人群的信息化管理和社会化认知障碍防控。
在儿童多动症上，数字疗法也取得了不俗的成果。IBT 无疆科技于 2023 年 1 月发表在 Child and Adolescent Psychiatry and Mental Health 上的学术论文 Computer-based multiple component cognitive training in children with ADHD: a pilot study 就证明了儿童多动症患者无论选择针对多动症关键执行功能障碍的 执行功能训练（定向认知训练），还是针对其他执行功能的一般执行功能训练（一 般认知训练）并无效果上的明显区别。 一些创新的方法或干预方式也在年内得到了行业认同。2023 年 2 月，数丹 医疗发布了探索性临床试验结果，在全球首次证实 40Hz 声光干预有望预防健康 群体脑部功能性连接变异，增强记忆功能并改善睡眠质量，从而实现对包括轻度 认知损伤和阿尔茨海默病在内的认知障碍疾病的预防和早期干预。此外，2023 年 8 月，中南大学湘雅医院神经内科沈璐教授团队在神经病学领域顶级期刊 Alzheimer’s & Dementia 亦发表突破性研究论文，使用国产自主研发的神经功能 定量评价系统（中科睿医旗下 ReadyGo 运动功能定量评价系统和 EyeKnow 智 能眼动分析评价系统），首次将步态和眼动行为定量参数进行融合分析，构建出 人工智能辅助诊断模型，并验证了该方法对于高效识别早期认知障碍患者的作用。 这一创新性发现意味着早期认知障碍的早筛将迎来新一代无创、简便且客观精确 的方法。
除此以外，睡眠障碍数字疗法也在 2023 年迎来了有力的循证证据，比如， 正岸科技于 2023 年 3 月在 JAMA Network Open 上发表的学术论文 Digital Cognitive Behavioral Therapy for Insomnia Using a Smartphone Application in China: A Pilot Randomized Clinical Trial 对基于智能手机且适应中国文化的失眠 障碍数字化认知行为疗法“入眠”与使用相同应用程序的睡眠教育的疗效进行了 比较。试验证明与睡眠教育相比，数字化认知行为疗法可以改善失眠的严重程度。 2023 年 7 月，心景科技在《中华神经医学杂志》上发表了题目为《虚拟现实技 术治疗对慢性失眠患者睡眠质量、睡眠结构及神经心理特征的影响》的论文。该 临床试验证明 VR 技术联合药物治疗较单纯药物治疗可更有效地改善慢性失眠患 者的主观睡眠质量和睡眠结构、减轻抑郁焦虑情绪、改善记忆力和注意力。
这些临床试验结果也为证明数字疗法的有效性提供了有力的证据，有力地夯 实了数字干预治疗的循证证据。 此外，通过自身干预机制的进步，以及结合可穿戴设备、XR 等硬件设备， 数字疗法正在进入更多疾病领域。无论是从活跃企业业务方向、临床试验统计还 是已获批产品来看，数字疗法正进入越来越多的疾病领域——比如，睡眠障碍、 皮肤、盆底康复、运动功能障碍在 2023 年皆有首款数字疗法产品获批。这也是 数字疗法近年来高速发展取得进展的真实写照。
更为重要的是，数字疗法也在开拓更多的创新应用场景。海南就尝试推动在 政府公益项目中引入数字疗法赋能，从而探索数字疗法应用创新场景。通过在这 些场景中将数字疗法的优势予以展现，先在小范围形成标杆效应，进而在全省进 行推广，最终通过数字疗法在海南的成功应用在全国形成示范效应，从而推动数 字疗法的应用落地。正因为此，海南在 2023 年开始在老年人认知障碍筛查和糖 尿病慢病管理中引入了数字疗法赋能。医渡科技就成功入选海南省“2+3”健康服 务包项目，并已在 2023 年开展先期试点工作，推进数字疗法创新应用与海南省 卫生健康数字化转型。此外，医渡科技也首次将糖尿病数字疗法融入到了“天津 惠民保”的健康管理付费服务中。这些应用场景的创新也值得肯定。据悉，以医 渡科技糖尿病数字疗法为基础的糖尿病数字疗法产品也已通过 FDA 审批。
数字医疗的依托是数字技术的进步，随着数字技术的进步，一些新的医疗场 景中也有了数字化转型的可能性。2023 年，日新月异的数字技术也开始引发新 的医疗场景革命。 近一两年来，元宇宙概念得到了极高的关注。全球科技大厂纷纷在这一领域 进行了大量投入。在医疗领域，元宇宙可以被认为有望在疾病预防、诊断、治疗、 康复、教育及创新等各个环节解决业务痛点，并在已有的探索中展现出了良好的 效果和巨大的潜力。我国相关部门也高度关注元宇宙，并在年内发布了《元宇宙 产业创新发展三年行动计划（2023－2025 年）》，其中就提到“积极稳妥推进数字 孪生等技术开展临床研究，支持元宇宙企业与医疗机构加强研发合作”。
XR（包括 VR、AR 及 MR）是元宇宙背后的技术支撑，与医疗结合的 MXR （Medical XR）已得到了全球各国的高度重视。MXR 能够获得认可，主要是依 靠其能够以高度身临其境和逼真的方式远程提供标准化的干预手段和全新类型 的内容，并根据各种临床环境量身定制的能力，从而在医疗流程中发挥降本增效的作用。 比如在外科手术领域，MXR 能基于平面影像数字化重建人体组织器官的 3D 影像，减少医生对想象的依赖；通过辅助医生做出决策，提前计划手术，大大缩 短医生在手术中的手术时长，进而缩短低年资的医生学习曲线。在手术培训之后， 实时的术中程序和导航也正被 MXR 攻克。此外，随着应用探索逐渐深入，也有 更多 MXR 产品开始切入疾病的诊断、治疗及恢复等领域。目前，MXR 在儿科诊 断和治疗、疼痛管理、心理健康、睡眠、神经系统疾病、眼科诊断、远程医疗、 虚拟护理和术后和其他康复治疗等多个领域都有涉及。
当然，MXR 在一些关键技术上仍不完美。这些不足包括与设备可用性相关 的风险，例如头显过重引起颈部疼痛；也与 XR 设备生成的内容和图像质量相关， 比如低对比度图像、显示错误、信息过载、头晕、疲劳或对视力的影响等。这也 导致劣质 MXR 在真实应用中往往会遇到一些诟病，并导致医生和患者对其信任 度降低。 2023 年，科技巨头苹果发布了其首款混合现实头盔（苹果称之为空间计算） Apple Vision Pro。这款产品不仅在工业设计上保持了苹果一贯的高水准，也在 显示精度、延时、交互方式及人工智能引入等核心技术指标上大幅提升，建立了 这一领域的新的天花板。举例而言，它还具有多达 12 个摄像头、5 个传感器和 6 个麦克风，甚至可以额外加装蔡司镜片进一步提升眼动追踪的精度，保证数据 采集的精准度。这一技术具有广阔的潜力，稍加利用，就可以借其获取包括用户 药物消费习惯和生物识别身份在内的用户习惯，对于数字化营销来说极为有用。 行业也普遍认为，Apple Vision Pro 高精度、低延时及高智能的特性将使其非常 适合脑科学的相关应用，比如痴呆筛查、儿童智力发育评估、儿童注意力障碍等 神经系统疾病的治疗，以及神经科技的研究，都将是对脑科学的重大助力。
物联网是智慧医疗得以实现的基础，其技术进步对于创新医疗场景有巨大的 裨益。2023 年，一些新的物联网技术逐步成熟并医疗场景中得到了落地实施， 尤其是毫米波雷达传感器和 ToF 传感器，凭借其无感检测的能力获得了高度关 注。目前，市面上大多数的老年人跌倒检测设备仍需用户自行按钮以触发告警响 应，在使用中存在一定不便。如果老人在跌倒后失去意识，这些设备将会形同虚 设。毫米波雷达传感技术则能够全天候、无接触式地进行卫浴间跌倒检测，通过 通信接口提供及时告警，并实现跌倒风险预测，全面保护老人的居家安全。毫米 波的无感监测技术则可以实现全天候自动监控，从而解决这些痛点。 比如天与养老的 Longevity 系列智能硬件就可通过毫米波雷达技术探测区域内人员活动情况及异常行为，通过大数据和 AI 分析技术精准探测房间区域内 人员是否跌倒并自动向管理平台发送报警，也可无感监测生命体征数据，对睡眠 及健康指标进行监护，持续监测呼吸、心率，为用户睡眠健康状况提供参考建议。 通过与传统老年服务企业合作，这将协助其解决与长者互动难、连结弱、提供服 务不及时、无法满足长者个性化服务需求等系列问题。
在传感器的应用上，从消费电子领域跨界而来的 OPPO 也在 2023 年发布了 一款创新的家庭智能健康检测仪 H1。这款产品搭载了热电堆传感器和 TOF 接近 传感器，创新性地采用红外非接触技术进行体温测量。这种测量方式不仅快速便 捷，仅几秒钟就可得到测量误差仅为±0.2 摄氏度的体温，更避免了对人体的伤害 和交叉感染。从而更加安全和快速地实现对呼吸系统感染的早期筛查和其他疾病 的动态体温管理。 此外，高精度惯性传感器（IMU）噪声水平极低，精度高，可以更好地检测 微弱生理振动信号，如静躺时通过床垫传递到四周的心脏震动波动，可在近距离 实现无感心率监测。再基于回溯睡眠过程中的声波起伏，通过鼾声算法全面监测 和定位睡眠中的呼吸问题。两种数据维度叠加，最终也实现无接触零干扰的睡眠 监测，解决了有睡眠障碍人群大多不愿意佩戴手表睡觉的痛点。 基于压电陶瓷传感器的拾音部件则可以覆盖 20Hz~2000Hz 频率的音频信号 采集区间，以该技术实现的电子听诊器精度远高于目前市场上常见的金属罩、PU 或 PE 薄膜的传统听诊器。与国外市面上主流的远程医疗听诊器相比，其信号质 量更优，频响曲线也更平稳。能够获得更加准确、清晰的心肺音信号，帮助医生 远程准确获取用户健康数据，判断肺部病变。
