呼吸模式參數是指呼吸運動的特征模式參數，包括幅度、周期、胸腹貢獻度、協調性等。呼吸模式參數的量化分析對于研究呼吸系統的生理病理變化和指導肺康復訓練具有重要價值。本文給出了呼吸模式參數量化方法，包括潮氣量、呼吸率、吸氣時間、呼氣時間、吸氣時間分數、胸呼吸貢獻比、胸腹相位差、峰值吸氣氣流等。本文引入呼吸信號質量指數來解決長時間記錄的胸腹呼吸運動信號質量評價和量化分析問題，并提出了呼吸模式參數變異性的分析方法。在此基礎上，使用穿戴式心肺生理參數監測系統采集了 23 名慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者與 22 名肺功能正常者的 15 分鐘自主呼吸狀態下的胸腹呼吸運動信號，對呼吸模式參數及其變異性進行了量化分析。結果表明，COPD 患者和肺功能正常者在呼吸頻率、吸氣時間、呼氣時間、胸腹相位差、峰值吸氣氣流這五項參數上的差異有統計學意義，COPD 患者呼吸模式參數的變異性要大于肺功能正常者，部分患者出現明顯的胸腹不同步現象。基于穿戴式心肺生理參數監測系統的呼吸模式參數量化分析有望為呼吸系統疾病的診斷評估提供新的輔助決策支持信息，為心肺疾病患者健康狀態監測提供新的參數和指標。
可穿戴作為一種低負荷生理監測技術，可為慢病的監測、評估和管理提供新的技術手段，是未來監護技術的一個發展方向，但作為一種新型監護技術，其臨床應用模式和價值尚需深入探索。本研究在解放軍總醫院普通病房（非重癥監護病房）搭建了基于可穿戴設備的病區中央監護系統，分析了穿戴式生理監護技術臨床應用價值點，將其與診療流程相結合并應用于臨床監護。系統能夠有效采集心電、呼吸、血氧、脈搏、體位/體動等數據，實現實時監護、預測預警和病情評估等功能。自 2018 年 3 月—2020 年 1 月共進行了 1 268 人次（657 例患者）的連續穿戴式生理監護，通過信號質量算法和人工判讀對信號進行篩查，1 198 人次（632 例）數據可用于分析，占總數的 94.48%（96.19%）。通過連續生理數據分析和人工校正，632 例患者中檢測出睡眠呼吸事件、夜間低血氧癥、心動過速、室性早搏等各類患者 232（36.65%）、58（9.16%）、30（4.74%）、42（6.64%）例，而在病案中，這些異常事件記錄的人數分別為 4（0.63%）、0（0.00%）、24（3.80%）、15（2.37%）例，從睡眠呼吸事件結果統計分析中發現，與健康人群相比，慢病患者更容易發生睡眠呼吸事件，且男性發生率（62.93%）高于女性（37.07%）。研究表明，穿戴式生理監測技術能夠為住院患者提供一種新型監護模式，通過可穿戴設備的連續生理監測與分析能夠捕捉到更多異常事件，為臨床診療提供更加豐富的決策支持信息，并且這種新型監護模式能夠有效融入現有醫療流程。后續可進一步探索新型監護模式在不同臨床應用場景中的適用性，豐富可穿戴技術臨床應用價值點，為慢病的監測、評估和管理提供更加豐富的工具和手段。