所有健康应用遵循相同的公式：打开应用，浏览标签，找到指标，瞄准图表，关闭应用，忘记所有内容。
Strava知道你的跑步距离，但不知道你的HRV。Oura知道你的睡眠情况，但不知道你的饮食。Garmin知道你的VO2 Max，但不知道你的咖啡因摄入量。MyFitnessPal知道你的大分子的摄入量，但不知道你的运动负荷。
Body Vitals颠覆这一切 。小工具就是产品。
我遇到的问题就是：五个健康应用，每个应用都是在自己的 silo 中都表现出色，但当对所有其他应用无感知。它会从 Apple Health 中读取所有这些应用的数据，并将交叉应用的相关性展示出来：
- "HRV接近baseline（基础值）18%，你通过MyFitnessPal记录了240mg 的咖啡因。高密度咖啡因会抑制HRV。"
- "你的7天量载荷是3,400 kal（通过 Strava 记录），HRV接近baseline，但总体趋势仍然不佳。今天可以考虑调整强度。"
- "你的VO2 Max值为46，高HRV信号表明峰值准备就绪。今天是最佳时机进行阈值间隔训练。"
- "昨天你做了45分钟的力量训练（通过 Garmin 记录）。今天考虑进行卡路里训练或者关注不同肌肉群。"
没有其他应用可以实现这一点，因为没有其他应用能够同时从所有这些源中读取数据。
科学研究并不草率 。每个计算都与出版研究相关：
| 什么 | 来源 |
|---|---|
| HRV 基准值（7天滚动平均值） | Plews et al.,European Journal of Applied Physiology,2012 |
| HRV 比率阈值（0.70-1.15） | Plews et al.,精英铁人三项选手的案例研究，2014 |
| Resting HR 运动恢复信号 | Buchheit, Frontiers in Physiology, 2014 |
| VO2 Max 训练修饰符 | Midgley et al. 2006, Gormley et al. 2008 |
| VO2 Max 与寿命相关性的研究 | Mandsager et al., JAMA Network Open, 2018 |
| 睡眠目标（7-9h 优质睡眠） | Walker, Why We Sleep, 2017 |
| 培训负荷（TRIMP） | Banister, Physiological Testing of Elite Athletes, 1991 |
| 可变性加权适应性 | 扩展于Plews et al. 2012 - HRV的可变性会预测超载 |
可变性部分： 。在您使用 90 天的数据后，算法计算您五个健康信号的自变系数，并重新分配得分权重（比例）。您的就绪度分数实际上就是根据您的个体生理情况而调整的。群体平均值是训练的轮子，这东西超越了它们。
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