通过对人体呼出气体的识别，预判身体健康状况被称为人工嗅觉技术，这是一种综合性检测技术，融合了传感器技术、信号处理、计算机科学、模式识别和深度学习等，其工作原理是模拟人体嗅觉功能对被测气体进行感知、分析和识别。由多种气体传感器融合而成的传感器阵列和模式识别方法组成的人工嗅觉系统，被认为是检测复杂气体的有效手段。
但是由于气体传感技术受限，在医疗健康领域的应用有着许多缺陷。针对这个问题，“嗅创科技”团队通过自建“指纹数据库”，采集了包括医疗健康领域在内的一万多种气体数据样本，在对气体数据进行信号处理后，提取出响应曲线的响应面积、最大值、平均微分系数、方差、平均值和最大梯度等6个特征构建人工嗅觉特征空间，并通过领先的仿生嗅觉神经网络进行预测模型，有效提高了对疾病的预测准确率。该项技术受环境干扰影响小，气体识别响应速度快，能够较好的解决市面上传感器的漂移现象，为国内气体探测领域注入了新的活力。
“嗅创科技”团队利用该技术对75名肺部肿瘤患者进行筛查，通过无痛无创的的检测方式，实验检测正确率达到98.7%，为国内领先技术。该项技术操作简单，制作成本低，可应用于临床和日常健康检测，替代X光检查、CT扫描、细胞穿刺等检测法，有极大的发展前景。