1- 健康检测类APP是如何获取压力/能量/心情等数据的

STEP1 获取心跳数据（R-R间期数据）

这里有两种方式——

  1. 直接从Apple Health / Google Fit请求。 这种方式适用于用户有可穿戴设备，且能同步完整数据给第三方系统的。比如Apple Watch可以， 小米手环就不行。
  2. 引导用户将手指放到摄像头上，开启闪光灯，通过摄像头影像的光强度变化，来判定心跳情况。 这个技术叫PPG (Photoplethysmography，光电容积脉搏波描记法)

STEP2 数据预处理，清除掉异常数据

  • 技术性异常：R-R间期数据中明显偏离正常范围的点（如<300ms或>2000ms）。
  • 生理性异常：因早搏（PVC）、房颤（AFib）等病理状态导致的异常波动。

STEP3 计算心率变异性HRV（即两次心跳之间的时间差是否稳定，有标准的算法）

STEP4 取用户历史HRV数据算出平均值，作为Benchmark（如果历史数据不足，基于用户的年龄性别找到大众平均值）

STEP5 将benchmark与用户当前的HRV对比，得出结论（没有标准算法，各个APP自由发挥）

2- HRV是什么

全称叫heart rate varibility（心率变异性），通俗理解就是反映心跳是否规律的数据。

它并不是一个指标，而是一个概念，有很多不同的分析维度。 最常见的是

  • SDNN：全部R-R间期的标准差，反映整体自主神经调节能力，主要用于心血管等领域的健康评估，正常范围内值越高表示HRV越好（如果你有apple watch，Apple health默认展示的是这个）
  • rMSSD： 相邻R-R间期差异的均方根，敏感反映副交感神经（迷走神经）活性，一个较高的值通常意味着身体恢复良好、压力较小，能够更好地适应变化（检测焦虑水平和运动恢复状态用这个）

我们这个项目用到的分析维度：

  1. 时域分析：

通过直接统计心跳间隔（R-R间期）的波动来评估HRV

SDNN, rMSSD都是用这个方法分析的，时域分析的可解释性比较强

  1. 频域分析：

通过傅里叶变换（FFT）或自回归模型（AR）将心率波动分解为不同频率成分的功率谱：

  • 低频（LF, 0.04-0.15Hz）：反映交感神经和压力反应，部分受迷走神经调制。
  • 高频（HF, 0.15-0.4Hz）：反映副交感神经（迷走神经）活动，如深呼吸时的波动。
  • 还有超低频、超高频… 我们用不到

3- 影响HRV (RMSSD) 的因素

  1. 生理因素：
    • 年龄（HRV随年龄增长下降）、性别（女性略高）、基因
  2. 病理因素：
    • 心脏病、糖尿病、抑郁症等疾病显著降低HRV。
  3. 生活方式：
    • 运动与训练:
      • 急性影响：高强度训练会暂时性地降低RMSSD值，这是身体需要恢复的正常信号。通常在训练后24至48小时内，RMSSD会逐渐回升。
      • 长期影响：规律且适度的有氧运动和力量训练，可以有效提升副交感神经张力，从而提高基线RMSSD水平。
    • 睡眠: 充足且高质量的睡眠是身体恢复的关键。睡眠期间副交感神经占主导地位，因此好的睡眠会显著提高RMSSD值。相反，睡眠不足或睡眠质量差是导致RMSSD下降的最常见原因之一。
    • 营养与饮食:
      • 均衡饮食：富含水果、蔬菜和Omega-3脂肪酸的饮食有助于抗炎和支持神经系统健康，可能对RMSSD有积极影响。
      • 进食时间：临近睡前进食大量食物，特别是高糖高脂的食物，会迫使消化系统在夜间工作，可能会干扰睡眠并降低RMSSD。
    • 水分补充: 身体脱水会给心血管系统带来压力，导致心率上升，RMSSD下降。保持充足的水分是维持良好HRV水平的基础。
    • 酒精与咖啡因:
      • 酒精：即使是少量酒精也会对睡眠结构产生负面影响，并抑制副交感神经活动，导致RMSSD在饮酒当晚及次日早晨大幅下降。
      • 咖啡因：作为一种兴奋剂，咖啡因会刺激交感神经系统，可能会暂时性地降低RMSSD值，其影响因个人代谢能力而异。
    • 吸烟: 尼古丁会严重干扰自主神经系统的正常功能，长期吸烟与RMSSD值持续偏低密切相关。
  4. 心理与环境因素
    • 压力:
      • 急性压力：无论是来自工作、考试还是情绪激动，急性心理压力都会迅速激活“战斗或逃跑”反应，导致RMSSD瞬间降低。
      • 慢性压力：长期处于高压状态会导致副交感神经系统持续受到抑制，使RMSSD基线水平持续偏低。
    • 情绪状态: 积极的情绪，如愉快、感激和放松，能够促进副交感神经活动，从而提高RMSSD。
    • 呼吸: 缓慢、深长的腹式呼吸（冥想和瑜伽中常见的呼吸方式）可以直接刺激迷走神经（副交感神经系统的主要神经），在短时间内有效提高RMSSD值。
    • 测量时间 (昼夜节律): RMSSD值在一天内会自然波动。通常在夜间睡眠时达到峰值，在日间活动时较低。因此，为了获得可比较的数据，建议每天在同一时间、相同条件下（如清晨醒来后）进行测量。

4- 一些常见误区

误区1：“我的HRV只有十几，太低了，我需要改善HRV”

解释：

HRV数值不是越高越好，每个个体的差异极大，所以不存在健康或不健康的 HRV，需关注自身基线变化趋势而非绝对值。

误区2：单次测量结果绝对可信

解释：

HRV易受短期因素（如饮酒、脱水）干扰，需长期跟踪。

一项《Nature》子刊研究指出，腕式PPG在静息状态下的HRV误差约为5-10%，而运动中误差可达20%以上。

5- APP推荐与个人探索的最佳实践

软件：Welltory

推荐原因：

  • 数据的权威/准确性
    • 公司成立于2016，是北美老牌健康检测公司，公司100+员工
    • 有自己的research团队，partner with医学院发过很多期刊论文
  • 功能
    • Measurement & Data report
      • 基础功能，通过手机摄像头/可穿戴设备，分析心率变异性，进而得出焦虑程度，健康恢复状况，身体能量等指标
    • cross-analysis（付费功能）
      • 这个是我觉得最有意思的功能，可以将国外主流的办公、娱乐、健身软件与welltory连接，这样它就能获取到每个app的使用时长，打开次数等数据，随后将这些数据与健康数据进行关联，得出诸如“你在下午三点工作效率最高”、“刷Tik Tok会显著增加你的stress level”等洞察，还会告诉你得出结论的样本量，置信度，皮尔森相关系数
      • 此外，你也可以自定义标签，比如我最近想尝试服用[苏糖酸镁]对深度睡眠是否有积极影响，可以每次服药加一个tag，它会自动分析tag和你身体数据的关联关系，如果强关联则会生成report给你。
    • Cross-platform & data export
      • 健康类app要读取敏感数据，如果把数据放在自己服务器上，会有很严格的合规审查，所以大部分app做法是把数据处理算法放在本地。这会导致一个问题，IOS和Android数据不互通，且用户无法导出自己的数据。 Welltory是完成合规认证的，数据加密且支持跨平台和数据导出

对HRV的理解：

目前市面上和HRV相关的app，主打两个方向：运动恢复 & 焦虑检测。

我自己几个月体验，运动对HRV的影响要比心理因素显著的多，也就是说用HRV看运动恢复情况比焦虑检测更靠谱。

工作完不成的焦虑对HRV的影响，远不如跑个十公里的影响（跑完十公里会显示Stress Level非常高，因为肌肉疲劳）