研究表明，受過訓練的狗狗通過嗅覺就能檢測出多種疾病，如肺癌、乳腺癌、卵巢癌、膀胱癌和前列腺癌等等。例如，在一些涉及前列腺癌的案例中，狗狗通過聞病人的尿液樣本就能完成檢測，其成功率高達99%。
成功率雖然高，但訓練狗狗需要的時間，其可用性和時間都是有限的。因此，科學家們一直在尋找能夠媲美狗狗嗅覺能力的裝置。
如今，麻省理工大學的研究人員開發了一套系統，通過檢測空氣樣本的化學成分和微生物含量，就能識別出帶有疾病特殊樣本，其靈敏度甚至超越了狗狗鼻子的嗅覺。
在過去幾年中，該研究團隊研發並持續改進了一種微型探測器系統，該系統包含了穩定的哺乳動物嗅覺傳感器，其數據通過典型的智能手機能力實時處理。研究團隊設想有一天，每部手機都能內置一個氣味探測器，就像現在每個手機都配有攝像頭一樣。
這種配備了機器學習開發的先進算法探測器，可能會比典型的篩查機制更早地發現疾病的早期跡象，甚至可能會對煙霧或氣體泄漏發出預警。
在最新的測試中，研究人員通過醫學檢測犬的訓練和處理方法，以及微型探測系統，檢測了確診的50位前列腺確診病例的尿液樣本。微型探測系統基於機器學習程序來梳理樣本之間的相似和不同之處，來幫助傳感器識別疾病。
在檢測相同的樣本時，人工系統能夠與狗狗檢測的成功率相匹配，這兩種方法的準確率都超過了70%。
研究人員表示，在檢測極限方面，傳感器已經比狗狗做的更好，微型檢測系統的靈敏度是狗狗嗅覺的200倍。通過實驗表明，狗狗的行爲，在一定程度上是可以複製的，通過訓練人工智能來模仿狗狗的嗅覺能力。
研究團隊希望將這項能力持續優化，以便將這項技術應用到臨牀診斷中，研究人員希望能夠檢測更多樣本，以提高系統檢測的準確性，但高昂的檢測成本也將成爲該項目的一大挑戰。好在該項目得到了前列腺基金會、美國國家癌症研究所和美國國立衛生研究院的支持。