接入数据
健康数据经导出工具加密回传，规整为统一格式入库；无法识别的新字段也会留档，不丢数据。
多维度
把所有体征放在一起看，抓住孤立指标暴露不了的隐患
医学为据
阈值口径取自权威临床文献，页尾附参考文献原文
精准提醒
偶发波动先观察，持续偏离才提醒；紧急越线当天直达
安全护栏
每份日报强制附免责声明，措辞不合规就退回模板
无人值守
每天自动跑一遍，不需要你想起它
你掌控
自托管、数据只在本地，随时导出或删除
HOW IT WORKS
从多设备、多维度的体征数据，到你手机上那一句提醒，五步全自动
逐项整理
逐项算出每个体征相对个人基线的偏离幅度，并对照医学红线判定是否越线，全程确定性算法。
汇总研判
汇总成当日总览、按严重度排序，只有生命体征的偏离与红线会进入提醒判定。
AI 综合分析
把前三步的全部计算结果交给大模型做跨指标解读；它只负责解释与串联，不改判定，提醒级别也只升不降。所有对外文字先过安全护栏。
提醒与看板
结论存档；持续偏离、需注意或紧急时加密推送到手机，越严重越优先。历史与趋势随时在看板回看。
BUILT WITH
确定性的归确定性，AI 的归 AI
LLM
自选任意模型
负责跨指标综合研判、把计算结果写成人话；底层模型可自由配置。
加密推送
把提醒加密后按严重程度分级推送到你手机，紧急时以时效性通知优先送达。
本地数据库
所有数据都存在本地，备份就是拷一个文件。
FastAPI + 定时调度
后端框架加定时器，每天自动出结论、开机自动补漏、也支持手动重算。
今日总览、趋势曲线、历史日报与设置，趋势图叠画你的读数与常态，深浅主题自适应。
ANALYSIS ENGINE
确定性计算打底，AI 综合判断
确定性层用两条独立轨给每项数据把关，再把全部计算结果交给先进的 AI 模型做最终的综合研判。
两条判定轨
两条轨独立并联、同时生效，哪条先亮红灯就听哪条。
轨一 · 跟你自己比
看今天有没有明显偏离你平时的样子
轨二 · 医学警戒线
不管你平时多少，到危险范围就标红
两种分析模式
同一套确定性计算打底，两种让 AI 介入的深度，按你对可复现性与覆盖面的偏好二选一。无论选哪种，医学红线都是不可逾越的底线。
稳健模式
AI 只把计算结果转述成一句你能懂的话，不做额外判断。要最强可复现性、最少打扰时选它。
深度分析模式
AI 把你的全部体征放在一起研判，捕捉多项指标同时变差的组合信号。它只会把提醒级别往上调、绝不往下调。
四道安全护栏
每份对外日报都会强制附上医疗免责声明，再过下面四道确定性把关：措辞不合规或调用异常就整段退回自带正确措辞的模板句，数字对不上则在文末补注真实数据。[16]
紧急必提就医
判定为紧急或需注意时，正文必须给出就医建议，否则整段退回模板。
正常不假安慰
正常或数据不足时，绝不出现「无需就医」这类话，杜绝假性安抚。
数字可核对
AI 引用的数字若不在确定性结果里，自动在文末补上真实值供你核对。
兜底退模板
调用大模型失败、输出被截断、返回空白等任一情况，自动退回稳妥模板句。
TRACKED VITALS
这些生命体征每天参与分析，活动量不参与提醒
心率参与提醒
只用平均心率参与提醒；运动峰值和睡眠低值不套警戒线，免得误报。
血氧参与提醒
血压参与提醒
以收缩压看警戒线：90 mmHg 或更低、220 mmHg 或更高会提醒。
呼吸频率参与提醒
太慢（≤8 次/分）或太快（≥25 次/分）会直接提醒。[7]
体温参与提醒
35℃ 或更低视为紧急，39.1℃ 或更高需注意。
体重参与提醒
看短期涨幅：一天涨 1.4kg 或更多、一周涨 2.3kg 或更多会提醒（可能是体液潴留）。
睡眠参与提醒
看总睡眠时长，只跟你自己的常态比。
还有更多
日常活动量默认只上看板；仅在深度分析模式下，才会作为背景与体征一起交给 AI 做跨指标参考。[9]
TRUST
划清医疗边界，把控制权留给你
隐私优先，自托管
数据只存在你自己的电脑或服务器上，确定性计算不联网。只有AI分析这一步，会把汇总信息交给大模型。你随时可以全部导出或删除。
保守还是全面，你来定
你可以让 AI 只做最保守的结果转述，也可以放开全范围的跨指标深度分析，按需选择。
红线兜底，不惊扰
要紧的信号由医学红线独立成轨兜底；也绝不无中生有：数据不足就如实说「暂时判不了」，正常时安静不打扰，不编结论、不做虚假安慰。
FUTURE WORK
接下来，我想让这个 Agent 看见更完整的生活轨迹
HealthKeeper 已经在我自己的服务器上稳定运行。
接下来，我会继续扩展它能理解的生活维度：饮食、心情、社交等。
等这些新的功能稳定后，我会把项目完整开源到 GitHub，让感兴趣的人可以自己部署，或者进一步探索和改进它。
如果你也想提前试一试，或者想一起做点有意思的 Agent 项目，欢迎随时联系我↗。
REFERENCES
方法学依据
稳健统计与异常检测（个人基线偏离轨算法依据）
Iglewicz, B., & Hoaglin, D. C. · 1993 · How to Detect and Handle Outliers (ASQC Basic References in Quality Control, Vol. 16) · ASQC Quality Press, Milwaukee, WI · 书目
HealthKeeper 个人基线分析的原始出处：正是此书提出用中位数+MAD 的修正 z-score 替代均值+标准差，并推荐 |修正z|≥3.5 判离群，常数 0.6745≈1/1.4826 把 MAD 归一到标准差尺度，与 HealthKeeper 的判定阈值与归一化方式完全对应。
Leys, C., Ley, C., Klein, O., Bernard, P., & Licata, L. · 2013 · Detecting outliers: Do not use standard deviation around the mean, use absolute deviation around the median · Journal of Experimental Social Psychology, 49(4), 764–766 · 原文
支撑 HealthKeeper「稳健统计优先、拒用均值±标准差」的方法学取舍：该文论证 MAD（中位数绝对偏差）因高崩溃点比均值+标准差更抗离群污染，是个人基线偏离轨选 median+MAD 的直接理据。注：该文自身推荐 2.5×MAD 阈值，而 HealthKeeper 采用的 3.5 阈值来自 Iglewicz-Hoaglin，两者互补而非同源。
Rousseeuw, P. J., & Croux, C. · 1993 · Alternatives to the Median Absolute Deviation · Journal of the American Statistical Association, 88(424), 1273–1283 · 原文
支撑 HealthKeeper 修正 z 公式里 1.4826×MAD 这一步的理论依据：该文给出 MAD 作为标度估计量的 50% 崩溃点性质，以及在高斯分布下需乘一致性常数 1.4826（=1/Φ⁻¹(0.75)）才等价于标准差，正是 HealthKeeper 把 MAD 归一化的数学根据。
临床早期预警与生命体征阈值（医学绝对红线轨依据）
Royal College of Physicians (RCP), NEWS Development and Implementation Group · 2017 · National Early Warning Score (NEWS) 2: Standardising the assessment of acute-illness severity in the NHS · Royal College of Physicians, London · 原文
HealthKeeper 医学警戒线最核心的出处：NEWS2 官方报告给出呼吸频率≤8或≥25、SpO2 92–93%=2分、静息心率≤40或≥131、收缩压≤90或≥220 等单参数3分红旗界值，HealthKeeper 的红线阈值均取自这些高分触发点，并沿用「任一参数3分即需紧急临床评估」的独立并联逻辑。
O'Driscoll, B. R., Howard, L. S., Earis, J., Mak, V.; British Thoracic Society · 2017 · BTS guideline for oxygen use in adults in healthcare and emergency settings · Thorax, 72(Suppl 1), ii1–ii90 · 原文
支撑 HealthKeeper 把 SpO2≤92% 设为「需注意」阈值：BTS 将多数患者目标血氧定为 94–98%、高碳酸血症呼吸衰竭高危者 88–92%，为 HealthKeeper 的血氧分档提供权威氧疗指南依据。
World Health Organization (Patient Safety Programme) · 2011 · Pulse Oximetry Training Manual · World Health Organization, Geneva · 原文
直接支撑 HealthKeeper 把 SpO2≤90% 判为紧急（而非仅需注意）：WHO 手册明确「SpO2<90% 为需紧急处理的临床急症」，与 HealthKeeper「血氧≤90% 紧急、尽快就医；≤92% 需注意」的分档一致。
Cretikos, M. A., Bellomo, R., Hillman, K., Chen, J., Finfer, S., & Flabouris, A. · 2008 · Respiratory rate: the neglected vital sign · Medical Journal of Australia, 188(11), 657–659 · 原文
支撑 HealthKeeper 主动把呼吸频率纳入红线轨（≤8或≥25/min）：该文论证异常呼吸频率是严重临床恶化的早期预测指标却常被漏记，正是 HealthKeeper 不像多数消费级应用忽略呼吸频率、而将其列为红线参数的理据。
Heidenreich, P. A., Bozkurt, B., et al. (AHA/ACC/HFSA Joint Committee) · 2022 · 2022 AHA/ACC/HFSA Guideline for the Management of Heart Failure · Circulation, 145(18), e895–e1032 (PMID 35363499) · 原文
支撑 HealthKeeper 体重红线轨（24h 增≥1.4kg / 7d 增≥2.3kg 触发体液监测告警）的临床来源：AHA/ACC/HFSA 心衰权威指南将每日体重监测作为发现体液潴留的自我管理手段。
可穿戴效度与生理信号（追踪指标取舍依据）
Lambe, R., Baldwin, M., O'Grady, B., Schumann, M., Caulfield, B., & Doherty, C. · 2025 · The accuracy of Apple Watch measurements: a living systematic review and meta-analysis · npj Digital Medicine · 原文
支撑 HealthKeeper「只让心率类生命体征参与告警、活动量/能量消耗仅上看板不参与判断」的取舍：该活体综述报告 Apple Watch 心率合并偏差仅约 -0.27 bpm、静息心率误差低，但能量消耗误差常≥20%，也印证「消费级数据、非诊断」的产品立场。
O'Grady, B., et al. · 2024 · The Validity of Apple Watch Series 9 and Ultra 2 for Serial Measurements of Heart Rate Variability and Resting Heart Rate · Sensors (Basel), 24(19), 6220 · 原文
支撑 HealthKeeper 对 HRV 采用「个人基线偏离轨（median+MAD 稳健统计）而非绝对红线」：对照 Polar H10，Apple Watch 静息心率一致性好但 HRV 平均低估约 8.31 ms、MAPE 高达 28.88%，未达临床等效，也印证对纯统计偏离多看几天再提醒、抑制单次噪声误报的必要性。
Rafl, J., Bachman, T. E., Rafl-Huttova, V., Walzel, S., & Rozanek, M. · 2022 · Commercial smartwatch with pulse oximeter detects short-time hypoxemia as well as standard medical-grade device: Validation study · Digital Health (SAGE), 8 · 原文
支撑 HealthKeeper 把 SpO2 红线设为「≤90% 紧急、≤92% 需注意」并对血氧采用更敏感的判定：对照医疗级 Masimo，Apple Watch Series 6 在 SpO2<90% 区能可靠指示低血氧但存在离散（个体差异可达 8%）。
Sundas, A., Contreras, I., Navarro-Otano, J., Soler, J., Beneyto, A., & Vehi, J. · 2025 · Heart rate variability over the decades: a scoping review · PeerJ, 13, e19347 · 原文
支撑 HealthKeeper 不给 HRV 设人群绝对红线、改用个人化基线偏离+稳健统计+数据不足时明确「判不了」：综述确认 HRV 是比单纯心率更敏感的自主神经指标，但明确指出「缺乏标准化协议、无公认参考值」。
健康 AI 与安全护栏（非诊断立场与 LLM 护栏依据）
U.S. Food and Drug Administration (FDA), CDRH · 2022 · Clinical Decision Support Software: Guidance for Industry and FDA Staff · U.S. FDA Guidance Documents（定稿 2022-09-28） · 原文
支撑 HealthKeeper 的非诊断立场：这是 FDA 对临床决策支持软件是否算「医疗器械」的官方界定（21st Century Cures Act 四条豁免标准）。HealthKeeper 只把已算好的结论转述给用户、红线用「建议复核/留意」而非病名，借此落在 Non-Device CDS 一侧。
U.S. Food and Drug Administration (FDA), CDRH · 2016 · General Wellness: Policy for Low Risk Devices: Guidance for Industry and FDA Staff · U.S. FDA Guidance Documents（定稿 2016-07；2026-01 更新重发） · 原文
支撑 HealthKeeper 定位为消费级健康管理工具而非医疗器械：FDA「仅用于 general wellness + 低风险」两条判定与豁免裁量。HealthKeeper 强制免责声明、说「偏离你的常态」而非「异常」、不作诊断/治疗/用药声明，正踩在此低风险 wellness 边界内。
Chase, H. (LangChain) · 2025 · Introducing Ambient Agents · LangChain 官方博客（2025-01-14） · 原文
直接支撑 HealthKeeper 的核心定位，无人值守环境智能体（每天定点自动出报、开机补漏）而非聊天机器人：该文提出「ambient agent」概念（监听事件、后台自主运行、仅在需要时打扰用户），也印证 HealthKeeper 分级中断推送（紧急优先送达、正常不推）是这类 agent 的应有形态。
Roustan, D., & Bastardot, F. · 2025 · The Clinicians' Guide to Large Language Models: A General Perspective With a Focus on Hallucinations · Interactive Journal of Medical Research (JMIR), e59823 (PMC11815294) · 原文
支撑 HealthKeeper 给 AI 分析加护栏（绝不算数、不许编造数字、必要时回退到稳妥模板）的设计：该文系统阐述 LLM 在临床场景会捏造事实、错误归因，并给出「限定输入、严格测试、带引用工具」等缓解策略。