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#行動醫療 #智慧健康活動監測 #心跳變異性HRV #風險管理 #智慧家庭

【心跳變異，太疲勞或情緒反應？】

全球由於人口老化而醫療資源受侷限，健康照護在活動監測的思維已從事故發生後才補救的型態，轉變為更重視發生前的預防措施——預防 (Preventive)、預測 (Predictive)、個人化 (Personalized) 與主動參與 (Participatory) 的 Medicine 思維。在人口老化、慢性病例增加的今天，必須創造一種新的活動監測和照護模式，將以醫院為中心的活動監測技術擴大延伸到安養院或家中，達到預防、早期發現、早期防範和社會關懷等目標。

活動監測解決方案 (或功能) 與技術的關聯性，呈現多元關係。典型案例如：作為生命跡象或動作定位／方位監測應用的手環，或眾多其它活動監測儀產品，不僅可統計佩戴者的休息時間、步數及其它身體活動，還可使用心跳變異性 (Heart Rate Variability, HRV) 等原理，精確追蹤和記錄一系列的生物資料，包括：血壓、靜止時心率、呼吸頻率和疲勞程度，未來甚至可能包括佩戴者的情緒。近年醫學研究已確立，變異程度是測量壓力和疲勞程度等多種生理活動狀況的有效指標。

未來電子裝置不需侵入人體，只需配戴於手腕、腿部、胸口或其他部位，就能感測個人資料。這些裝置通常以無線連結至手機應用程式或其他中央程式，負責處理、儲存與顯示各項資訊。在資料運用 (Informative) 方面，智能技術進步將有利於健康資料收集、運算、分析，手機和平板電腦等行動裝置成為主流應用介面；透過結合資通訊之行動醫療 (Mobile Health)，活動監測應用的便利性增加不少應用潛力。目前產業正朝整合健康數據、軟體平台、專家諮詢服務等三面向發展。

延伸閱讀：
《智慧健康活動監測之產業技術發展》
http://compotechasia.com/a/shi__shang_/2016/0719/32519.html
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#Epson #JoiiSports #Pulsense #美國醫療儀器促進協會AAMI

圖檔取材：pixabay.com

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【運動】來看看威力的分析

剛剛朋友在問我一年增加十公斤肌肉的可能性？
我決定用科學的方式來和大家公開探討這議題。

●力量和肌肉量的增加速度會因個體而有顯著差異，
但有一件事情卻是共同的真理，
沒有人能永無止境的ㄧ直變強、變壯！
只要是人類都會有基因限制的。

●在一般情況下，
當愈接近人體極限時成長愈慢，
除此之外更需要複雜的訓練來換取微小的進步。
在圖中可以看到訓練超過72個月的選手，
進步的幅度幾乎可以用「水平線」來形容。

●因此一年增加十公斤的肌肉量，
對於新手來說確實是有可能的！
但是對於訓練經驗非常長的人和選手來說，
那是天方夜譚！
(如果有使用藥物當然另當別論)

●經統計發現，
頂尖自然選手一年大約只能增加1磅的淨體重，
頂尖健力選手一年三項總合大約只能增加15~30磅，
頂尖舉重選手四年抓舉挺舉總合大約只能增加17~25磅。

參考文獻：
1. Timmons JA, Variability in training-induced skeletal muscle adaptation. J Appl Physiol (1985). 2011 Mar;110(3):846-53.

2. Baker DG, 10-year changes in upper body strength and power in elite professional rugby league players--the effect of training age, stage, and content. J Strength Cond Res. 2013 Feb;27(2):285-92.

(圖片引用自The Novice Effect by Mark Rippetoe)

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【我最想去上班的公司：FIRSTBEAT】

科學化訓練能逐漸普及，穿戴式科技功不可沒，但硬體若沒有運動科學研究的支持，仍無法使運動員信服。

以我現在使用的是Garmin Forerunner 920XT來說，原本我不太相信錶中所顯示的「恢復時間」(Recovery Time)、「消耗卡路里」(Energy Expenditure)、「訓練效果」(Training Effect, TE)與「預估最大攝氧量」(VO2max Test)這些分析數據。因為我以為那些都只是隨意估算出來的數字，參考價值應該不大，但後來才知道這些分析數據的演算法都是由FIRSTBEAT這家公司所耗費很大的力氣所研發出來的。只要你誠實地設定個人基本資料，包括年齡、體重、身高、最大心率、安靜心率與心率區間，每次訓練完後錶上的這些分析數據就具有極高的參考價值，甚至比專業的教練還要可靠，因為它是根據你過去的訓練數據所統計出來的結果。

早在九〇年代初期，FIRSTBEA的創始人之一魯斯科教授(Professor Rusko)在芬蘭的奧運研究中心就已經致力於自主神經系統與運動員過度訓練的研究。他研究的目標是「量化」運動員的表現和恢復情況，用來量化的關鍵數據是「心率變異度」(Heart Rate Variability, 簡稱HRV)。這些HRV的研究後來也被用來評估非運動員的生理狀況和健康指標。

FIRSTBEAT已成立了十三年(成立於2002年)，光是運動生理學、統計學與運動科技的專家以及運動員總共就聘任超過四十位，專業背景不只包括生理學和數學，還有行為研究專家，是一家專門分析運動生理數據的公司。他們以實用為目的，提供個人化體能、壓力指數、睡眠狀況與恢復時間的科學化評估。他們除了替Garmin處理訓練數據分析與體能評估，也同時提供給三星(Samsung)與Suunto的穿戴式裝置。他們的產品，全都是以運動生理的研究為基礎，這些研究的原始資料(Raw Data)全都以心率數據為主，其中最重要的演算模型是心率函數(Heart Function)和心率變異度(HRV)，我想這也是他們把公司取名為FIRSTBEAT的理由。

他們所有的研究結果都是基於「科學」(主要是運動生理學與數學這兩種專業)，而且數據都是從實驗室和田徑現場收集回來的。FIRSTBEAT所設計出來的演算法，已被國外數百個菁英運動團隊所採用，全世界的使用者已超過百萬。對於如此專業的運動生理學研究來說，能有這麼多的運動愛好者能夠接受與開始利用這些量化數據來進行訓練，可見他們從專業學術研究「轉化」到一般人可以接受的這段過程，必然下了不少苦心。

他們在官網上提到：「我們的任務是提供有意義的運動生理資訊，以助於提升人們的健康與運動表現。」

從26歲退伍之後，到現在都還沒有到任何公司任職過，因為自己很不想過上班族的生活，但有一天如果我想找工作的話，FIRSTBEAT絕對是我的第一首選。

註：FIRSTBEAT的官網：http://www.firstbeat.com/