（文章來源：網絡整理）

到醫(yī)院做體檢的時候，尿常規(guī)檢查是一項普遍基礎的檢查。如果這種檢查能夠在家里上廁所的時候就能完成，那么大家就能在家里觀察自己的身體健康狀況，及時發(fā)現身體上的異常，然后再去醫(yī)院做更進一步的檢查。

想象一下，如果你每次上廁所，小便時候尿流的顏色（是否發(fā)黃），溫度（體溫高有炎癥），尿亞硝酸鹽（有細菌感染了），是否有泡沫（尿蛋白高了），另外大便的形狀和硬度也可以判斷人的健康狀況，這些參數都被馬桶上安裝的壓力溫度傳感器，視頻攝像頭，基本組分快速測試條等收集，在沖水按鈕上鑲嵌有指紋掃描識別，在方便完畢以后通過馬桶上安裝的智能模塊傳輸到個人的智能手機上，長時間的個人大數據記載并分析以后，手機上的APP可以為使用者提供個性化定制的健康建議，為以后的疾病篩查提供技術支持。

以現有的技術水平，各種傳感器加上高清攝像頭，再配合計算機視覺及機器學習算法就可以做到這些基礎性的數據收集和檢測。每天都能收集個人的健康信息，天長日久以后，我們每個月甚至是每周都能知道自己的身體和以前相比有什么變化。這種監(jiān)測健康的馬桶裝備憑借目前的自動化制造業(yè)和人工智能完全可以做到。在保障個人信息安全的前提下，甚至可以和社區(qū)附近的醫(yī)院聯網，在因病住院檢查時，在經過患者授權許可后，醫(yī)生可以查閱病人近期的身體變化情況，更有利于確診病情。

基于此，斯坦福大學設計了一種模塊化馬桶系統，它是加裝在標準馬桶上的一整套，它們可以追蹤使用者尿液和糞便中的健康與疾病生物標志物。相關論文4月6日刊登于《自然—生物醫(yī)學工程》。研究人員表示，這種“智能馬桶”讓使用者可以監(jiān)測自己的身體數據，為疾病篩查、診斷提供幫助。

這個馬桶系統的健康價值還需要通過大規(guī)模的臨床研究加以評估，系統本身也需要根據人類群體的排泄物基線數據進行優(yōu)化。機器學習算法也需要醫(yī)生和健康專家的輔助配合，希望能夠早日實現，用到千家萬戶。
（責任編輯：fqj）