喘息是一种高音调的哨声，是哮喘和慢性阻塞性肺病 (COPD) 等慢性呼吸系统疾病的常见指标，其原因是呼吸道发炎和肿胀。

2023 年，美国近9%的成年人患有哮喘，慢性阻塞性肺病 (COPD) 仍然是美国的主要亡原因

及早发现并管理哮喘和 COPD 至关重要。在全球范围内，哮喘和 COPD 的诊断率较低(哮喘为 20-70%，COPD 高达 81%)。此外，美国疾病控制与预防中心估计，50% 的儿童和 62% 的成人哮喘未得到控制，导致哮喘发作频繁且剧烈，从而导致急诊就诊次数增加，缺课和缺勤。

虽然数字听诊器比传统听诊器有所改进，但它会拾取空气中的噪音，从而干扰喘息检测。

需要一种先进的技术解决方案，可以用作诊所的筛查工具和远程患者监控，使医生能够尽早进行干预。

佐治亚理工学院的研究人员开发了一种深度学习 (DL) 模型，并将其与配备高灵敏度传感器的可穿戴贴片配对，该贴片可以自动检测喘息声。深度学习模型有可能对呼吸系统疾病进行分类，从而加快诊断和治疗速度。这项试点患者研究的结果发表在《生物传感器》上。