讲述人：浙工大莫干山研究院智能信息系统研究所特聘研究员刘羽西

　　也许在一些人眼中，我总是会作些出乎意料的选择：明明大学本科还在死磕生物医学工程，博士研究方向却选了风马牛不相及的物理学；留学海外多年得到悉尼大学工作机会，却在29岁时选择回国发展；曾经研究构建脑类器官模型，最终却在危急重症的智能监护与辅助决策临床研究中扎下根。

　　如今再回头看，每一次的跨界、打破常规，都成了我成长之路上的最好基石。因为拥有跨学科研究背景，在2023年回国后，我进入浙工大莫干山研究院，并就此打开了新的发展空间。

　　人们的呼吸里，其实有许多生物信号。及时捕捉并破译这些生命密码，对人类认识各种疾病的发病规律十分重要。我们团队在做的，就是通过给ICU呼吸机安装实验模组，收集患者的呼吸频率、强度、食道压等原始数据，经过动力学计算分析后，转化成更直观的数值表现，再将数值带入物理模型和数学模型中，带动电路模型运转。这相当于完成了一个生理模型的模拟和仿真。之后加以计算预测，就能在临床上帮助医生做出更准确的诊断和干预治疗。

　　生物系统是复杂系统的典型代表，其信号研究和建模困难是自然的。因为每一个模型所能反映的都是有限的，我们能抓住的只是反映主要特征的部分。用一句业内人的调侃来说，就是“所有的模型都是错的，但有些是有用的”。而找到这部分有用的模型，就是我正在做并将一直做下去的事。

　　这期间，为了确定模型中的一个影响因子，可能要重复成百上千次实验，在找到新方向、验证失败、再找到新思路、再验证失败中无限循环。但这就是我理解的科研：在做一个探索性的尝试时，全世界都不知道答案是什么，可只要做了足够多的实验，失败了足够多的次数，答案有可能就出来了。

　　可喜的是，如今依托湖州“人才最有感”的创新环境和研究院的平台资源，我和团队的研究成果已经从实验室走向应用领域，与省内外多家知名医疗机构开展临床合作。但这并不意味着研究结束，而是一次又一次的修正与优化。

　　就像去年，当我把浙江杭州与新疆阿拉尔的患者呼吸数据同时带入模型时，发现两者的呼吸强度的基准限度不一样，这其中可能涉及地理环境、生活习惯、生理特性等多方面因素。这就意味着，我还需根据不同地区构建不一样的模型。

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　　如今在生物系统信号研究和建模的科学赛道上，大家都刚刚起跑，我和团队要突破的问题还有很多。发现问题并不可怕，我始终坚信只要能在发现问题中解决问题，就能不断完善对呼吸系统乃至心肺、大脑等更多人体器官的智能监测，从而搭建起一个智慧化、个性化的数字平台，最终实现对危急重症的智能监护与辅助决策。

　　（记者  宁杰  整理）