Hệ thống gồm 3 phần: thiết bị cảm biến âm thanh Bluetooth gắn vào bình xịt, ứng dụng di động và máy chủ xử lý đám mây.

• Âm thanh được phân loại thành 4 nhóm: kích hoạt thuốc, hít vào, thở ra, và tiếng ồn nền.
• - Phương pháp trích xuất đặc trưng sử dụng Cepstrogram cho kết quả phân biệt cao nhất giữa các nhóm âm thanh.
• - Mô hình phân loại sử dụng Gaussian Mixture Model (GMM), so sánh với các thuật toán khác như SVM, Random Forest, AdaBoost.
• - Giao diện người dùng gồm chế độ nâng cao cho nhà nghiên cứu và chế độ đơn giản cho bệnh nhân.
• - Tính năng phản hồi tương tác (relevance feedback) cho phép người dùng chỉnh sửa kết quả phân loại sai và cải thiện độ chính xác theo cá nhân.
• - Hệ thống tích hợp bản đồ chất lượng không khí, nhật ký hen suyễn, và các cảm biến sinh học như FeNO, nhịp tim.
• - Thử nghiệm trên 12 người dùng, mỗi người ghi 495 mẫu âm thanh cho mỗi loại, tổng cộng 1980 mẫu.
• - Độ chính xác phân loại đạt 98.7% với Cepstrogram + GMM, và vẫn duy trì hiệu quả cao trong môi trường có nhiễu.
• - Hệ thống hướng tới hỗ trợ bệnh nhân tuân thủ thuốc, giảm nguy cơ nhập viện và cải thiện chất lượng sống.