93%重视却仅35%就诊？跨越呼吸健康认知鸿沟！宋元林：每一次呼吸都值得认真对待

呼吸，是生命最本能的律动，却也是最易被忽视的健康防线。近日，《2026中国民众呼吸健康认知和管理洞察》报告发布，本次调研由中日友好医院曹彬教授担任项目主席，汇聚睡眠医学、心血管内科、耳鼻喉科、内分泌代谢科、精神心理科等多学科知名专家组成学术指导团队。作为报告联合主席、复旦大学附属中山医院呼吸与危重症医学科主任宋元林教授深耕呼吸疾病诊疗与慢病管理多年，近年来更以一项发表于《柳叶刀》子刊的重磅研究，证实了物联网远程家庭无创通气技术对慢阻肺病患者的显著价值。 “每一次呼吸都值得认真对待。”宋元林教授特别指出，“忍忍就过去”是最致命的认知误区。 93%重视却仅35%就诊？“忍忍就过去”是最致命的认知误区

报告数据直击痛点：93%的人认可呼吸健康的重要性，但因呼吸问题主动就诊者仅35%；79%未就诊人群选择“小毛病忍忍就过去”。

在宋元林看来，这一巨大反差，根源在于大众对呼吸系统疾病的认知错位与症状低估。

“肺的储备功能太强大，早期慢阻肺、睡眠呼吸暂停等疾病，症状往往不典型——只是轻微咳嗽、偶尔气短、晨起犯困，大家觉得是‘正常老化’‘累了’，不认为是病。”宋元林直言，

呼吸系统疾病症状缺乏特异性，加上公众对早期信号不敏感，总觉得“没影响活动就没事”，殊不知慢性咳嗽、打鼾憋气、活动后气喘，都是肺功能受损的预警。等到症状明显、难以忍受时，往往已到中晚期，肺功能不可逆损伤，治疗难度大增。

呼吸机“高知晓、低使用”：破除依赖恐惧，读懂长期获益

报告另一组反差数据令人揪心：家用呼吸机知晓率高达92%，实际使用率却仅6%；即便开始使用，也仅25%能长期坚持。

“担心依赖、觉得操作复杂、佩戴不适，是三大拦路虎。”宋元林直指核心误区。

在旁人看来，可能只是鼾声大、睡得沉；在患者自己看来，白天犯困、注意力差、记忆力下降，也只会归因于“没睡好”“年纪大了”，很少会联想到夜间呼吸问题。久而久之，夜间反复缺氧悄悄损伤血管、心脏、大脑，等到出现高血压、心律失常、脑梗风险时，早已错过了最佳干预时机。宋元林强调，大众对打鼾的“习以为常”，本质上是对疾病信号的麻木，也是呼吸健康管理中最隐蔽的一道缺口。

更值得警惕的是，报告显示69%的呼吸健康问题人群同时合并高血压、糖尿病等慢性病，形成“呼吸慢病+共病”的常态。宋元林强调，呼吸疾病绝非孤立问题，睡眠呼吸暂停会加重高血压、心律失常，慢阻肺会显著增加心衰风险，共病相互叠加会让病情更复杂、预后更差。而大众普遍缺乏“全身共病管理”意识，习惯于单一科室就诊，进一步延误了早期干预时机。

他指出，使用呼吸机初期从每天2-3小时开始，逐步延长至每晚8小时以上；适应面罩贴合感、气流声，家属协助固定面罩、清理管路，减少夜间漏气。

“坚持1-2周，身体适应后，就能明显感受到睡得沉、白天不困、气喘减轻，正向体验会支撑长期坚持。”

另外，不要“一用到底”，每1-3个月复查肺功能、血气分析，通过远程数据反馈使用情况；医生根据病情变化、季节波动调整参数，同时指导呼吸康复训练、戒烟限酒、预防感染，实现“设备+康复”双管理。

“呼吸健康从‘被动应对’转向‘主动管理’。”宋元林总结，大众要打破“忍耐惯性”，出现持续打鼾憋气、慢性咳嗽、活动后气短、晨起头痛等症状，及时到呼吸科、睡眠门诊筛查；高危人群（40岁以上、长期吸烟、有家族史、反复呼吸道感染）每年定期做肺功能、睡眠监测，早发现早干预。

他呼吁，

呼吸健康需要医生、患者、家庭、社会共同发力——医生强化科普与随访，患者破除误区、坚持规范管理，家属给予陪伴与监督，政策完善保障与体系建设。唯有跨越“高认知、低行动”的鸿沟，让早诊早治、长期管理成为常态，才能守住每一次平稳呼吸，守护全民健康防线。

物联网家庭无创正压通气技术助力慢阻肺治疗

2024年，宋元林教授团队在《柳叶刀》子刊发表重要研究，首次通过前瞻性随机对照试验证实：基于物联网的家庭无创正压通气技术，可将慢阻肺合并呼吸衰竭患者的急性加重再入院率从56.0%显著降至34.3%。这一结果为远程呼吸管理提供了关键循证依据。

宋元林介绍，这项研究前后持续开展了三年时间，团队不仅为患者配备家用呼吸机，更建立了一套完整的远程培训+数据采集+实时预警体系。“我们会持续对患者进行使用培训，教会他们日常维护、设备消毒、报警处理，患者遇到问题也可以随时电话咨询。在物联网平台支持下，我们能远程收集设备运行数据，判断使用是否规范、有无漏气、通气是否达标，把居家管理真正管起来。”

他坦言，

慢性呼吸疾病患者长期居家吸氧、使用无创通气，最大的隐患就是医生不在床旁、社区不敢管、家属看不懂。基层虽有上门服务，但面对复杂呼吸设备往往缺乏判断能力，无法识别参数异常、面罩漏气等问题。而物联网技术恰好破解了这一痛点：通过终端实时采集呼吸机数据、生命指征等关键信息，即使不在患者身边，也能动态掌握病情变化。

“远程管理最大的挑战，在于数据是否准确、判断是否全面，不能只靠单一指标下结论。”宋元林表示，目前团队已通过AI模型对多维度数据进行综合分析，结合患者活动能力、饮食营养、日常对话反馈等信息。