準確率97%，通過呼吸辨別身份，你的呼吸會洩密？

以色列魏茨曼科學研究學院（Weizmann Institute of Science）的一項突破性研究證實，我們的一吸一吐之間，存在著如同指紋般獨特的模式。這項被稱為「呼吸指紋」（Breathing Fingerprint）的技術，能以接近97%的驚人準確率辨識個人身份，有潛力成為窺探我們身心健康狀態的新途徑。

一吸一吐間的身份密碼：以色列揭示「呼吸指紋」

最新發表於國際權威期刊《細胞報告方法》（Cell Reports Methods）的一篇研究中，由以色列頂尖學府魏茨曼科學研究學院的博士生 Timna Soroka 領導的團隊，提出了一個革命性的觀點：每個人的呼吸模式都是獨一無二的。

「呼吸看似簡單，實則是一個由大腦多個區域精密調控的複雜神經過程。」Soroka 解釋道，「既然每個人的大腦結構與神經迴路都是獨特的，我們假設這種獨特性也必然會反映在呼吸的節律與形態上。」

為了驗證這個假設，研究團隊招募了97名志願者，並讓他們佩戴一種特製的鼻套管（nasal cannula）裝置。這個裝置能夠精確測量每一次吸氣與呼氣的氣流量、體積與速率。在長達24小時的監測期間，無論志願者是在工作、用餐、運動還是睡眠，他們最細微的呼吸變化都被完整記錄下來。

團隊收集了海量的呼吸數據後，利用先進的演算法從中提取了數十種關鍵特徵，將每位參與者24小時的數據濃縮成一系列5分鐘的「呼吸指紋」片段。最終，透過機械學習模型的分析，一個驚人的事實浮出水面：每個人的呼吸模式確實都是獨一無二的，宛如一枚隱形的指紋。

準確率達96.8%：穩定且難以模仿的生物特徵

獨特性只是第一步，要成為可靠的生物辨識工具，其穩定性至關重要。為了測試「呼吸指紋」是否經得起時間的考驗，團隊在初次實驗的兩年後，再次邀請了其中42名志願者進行追蹤測試。

結果顯示，儘管時隔兩年，每個人的呼吸模式與最初記錄相比僅有微乎其微的變化，其核心特徵依然保持著驚人的一致性。這項發現強而有力地證明了，「呼吸指紋」是一種穩定、持久的個人生物特徵。

基於這些數據，團隊訓練了一個專門的機械學習演算法，用於識別和匹配這些獨特的呼吸模式。在測試中，該演算法僅憑一小段呼吸數據，就能在眾多參與者中成功識別出特定個人的身份，準確率高達96.8%。這一數字不僅媲美甚至超越了現行某些生物辨識技術，更重要的是，呼吸是一種極難被他人刻意模仿的生理活動，使其在安全性上具有巨大潛力。

技術原理：解碼自主神經系統的語言

我們的每一次呼吸，其深度、頻率和節奏，都受到大腦深處的腦幹、下視丘等區域的精準控制。這些區域會根據我們的身體狀態（如運動量）、情緒波動（如焦慮或平靜）以及認知負荷（如專注思考）即時作出調整。因此，個人的基因構成、大腦神經網絡的獨特性，乃至長期形成的情緒與行為習慣，共同塑造了一套專屬於己的呼吸模式。

研究團隊所開發的演算法，並非僅僅計算每分鐘的呼吸次數。它分析的是一個高維度的數據矩陣，包含了吸氣與呼氣的時間比例、氣流速度曲線的形狀、每次呼吸之間的停頓時長，以及這些特徵在不同生理狀態下的微小變化規律。正是這些複雜特徵的組合，構成了一幅幾乎不可能被複製的個人化圖譜。

超越身份辨識：預測健康與情緒的未來

更令人興奮的是，研究揭示「呼吸指紋」與個人身心健康密切相關。例如，焦慮者的呼吸節奏較不規律，且呼吸特徵也與BMI存在關聯。這項發現為非侵入性的連續健康監測開闢了新途徑，未來可望分析呼吸數據來：

• 預測與監測心理健康：即時追蹤焦慮、抑鬱或壓力水平的變化，為早期干預提供客觀數據支持。
• 早期發現疾病：某些神經退化性疾病（如帕金森氏症）或呼吸系統疾病（如慢性阻塞性肺病），在早期階段就可能引發呼吸模式的細微改變。持續監測或有助於在症狀出現前提早預警。
• 個人化醫療：根據個人的呼吸反應來評估藥物效果或治療進展。

「呼吸指紋」不僅為生物辨識領域增添了一位極具潛力的「新成員」，更重要的是，它讓我們重新認識到，人體最基礎的生命跡象中，竟也蘊藏著如此豐富的個人化資訊。

Text by BusinessFocus Editorial

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