SAEE：主动健康的理论模型.pdf

其他研究QITAYANJIUSAEE：主动健康的理论模型SAEE:A Theoretical Model of Proactive Health宋晓娜，庄洁，钱振宇Song Xiaona,Zhuang Jie,Qian Zhenyu摘要：在健康中国大背景下，人们越来越关注自身健康。本文主要分析了SAEE（St i mu l a t i o n,A d a p t a t i o n，Evolution,Emergence）的复杂系统模型在主动健康领域中的应用情况。SAEE模型将人体看作一个开放复杂的系统，通过给予适当刺激来提高人体的适应能力。该模型在主动健康领域的具体使用方法为：采集用户的生理信号等多源数据，使用生成对抗网络等方法进行数据增强，利用信息炳等方法分析特征规律，最终给出个性化的评估和干预反馈。研究表明：SAEE模型可以更全面地评估健康状态，为主动健康提供新的理论工具和实践路径。但模型的有效性还需进一步验证,同时也存在一定的技术难点。总之,SAEE模型为实现主动健康提供了新视角，具有重要的应用前景和意义。关键词：主动健康；复杂系统；生成对抗网络；健康评估；运动干预Abstract:Under the background of Healthy China,people are paying more attention to their own healthconditions.This paper introduces the application of a complex system model called SAEE(Stimulation,Adaptation,Evolution,Emergence)in the field of proactive health.The SAEE model regards the human body as anopen complex mega-system,and aims to improve the bodys adaptability by providing appropriate stimulations.This paper aims to elaborate the specific application methods of this model in proactive health,including:collecting multi-source data like users physiological signals,augmenting data with generative adversarialnetworks,analyzing characteristic patterns using information entropy,and finally giving personalized assessment andintervention feedback.Studies have shown that the SAEE model can evaluate health conditions morecomprehensively,providing new theoretical tools and practical approaches for proactive health.However,thevalidity of the model needs further verification,and there are some technical difficulties.In summary,the SAEEmodel provides a new perspective for achieving proactive health,and has important application prospects andsignificance.Keywords:proactive health;complex system;generative adversarial network;health assessment;exercise intervention中图分类号：G80-05doi:10.19379/ki.issn.1005-0256.2023.10.0691引言党的二十大报告提出，“推进健康中国建设，把保障人民健康放在优先发展的战略位置，完善人民健康促进政策”。十八大以来，以习近平同志为核心的党中央把维护人民健康摆在更加突出的位置。“没有全民健康，就没有全面小康。”习近平总书记在2 0 16 年的全国卫生与健康大会上，指出要倡导健康文明的生活方式，树立大卫生、大健康的观念，把以治病为中心转变为以人民健康为中心，建立健全健康教育体系，提升全民健康素养，推动全民健身和全民健康深度融合。在全民健身活动广泛开展、体育强国建设加快推进的大背景下，人们越来越多地开始关注自身健康问题。健康不仅仅与个人息息相关，同时也对推动我国的经济发展起到重要作用。主动健康是依照复杂性科学理论，人体可在远离平衡态形成自组织行为，通过对人体主动施加可控刺激，增加人体微观复杂度，促进人体多样化适应，从而实现人体机能增强或慢病逆转的医学模式 。可以说，主动健康是“健康中国 行动的重要举措。2SAEE模型2.1基本概念SAEE（St i m u l a t i o n,A d a p t a t i o n,Ev o l u t i o n,Em e r g e n c e）模型是一种复杂系统模型，即系统接受刺激（Stimulation）后产生适应（Adaptation），导致系统产生自组织行为，这种行为被称为进268BULLETIN OF SPORTSCIENCEANDTECHNOLOGYVol.31.NO.10.2023文献标识码：A文章编号：10 0 5-0 2 56(2 0 2 3)10-0 2 6 8-3研究生，研究方向：运动人体科学。通讯作者简介：钱振宇（198 7）,男，江苏常州人，博士，副教授,研究方向：计算生物力学、智能体与工程。作者单位：上海体育大学运动健康学院，上海2 0 0 438School of Exercise and Health,Shanghai University of Sport,Shanghai 200438,China.化(Evolution），多次刺激后，通过涌现（Emergence）机制产生新结构 2 。将SAEE模型应用到主动健康领域,把人体作为一个复杂巨系统,不以微观分离指标来评估健康状况，而从宏观的整体行为演变过程进行分析；不把人体功能状态被动地控制在一个所谓的“正常”区间,而通过对人体施加主动可控刺激，引发人体自组织和自我修复能力，从而提高人体健康功能态。因此,SAEE模型针对系统内外部的物质、能量和信息交换等数据,如运动、营养、睡眠、情绪等多维度数据，利用GAN、VA E等生成模型，进行综合性的采集、分析、建模和反馈，以描述、预测和发现系统的内在结构和动力机制,最终建立个体化的健康评估和干预方案。基金项目：国家重点研发计划课题“运动负荷强度精准测量技术和主动健康理论研究”（项目编号：2 0 2 1YFC2009201）。第一作者简介：宋晓娜（1995），女，蒙古族，内蒙古通辽人，在读硕士其他研究QITAYANJIU2.2由来与发展更高的焦虑抑郁风险,以及更高的心血管疾病的死亡率；压1993年，一篇由钱学森、于景元和戴汝为等撰写的题为“A力过大、情绪波动、睡眠不良、某些药物和食物，都可能降低new discipline of science The study of open complex giant sys-HRV。持续锻炼,特别是耐力训练，能够改善HRV水平tem and its methodology的论文 3,发表在系统工程与电子技使HRV升高。术杂志上。这篇论文的主要内容是：介绍开放复杂巨系统的基于符合数据质量检测的心跳间期（R-R间期,即连续概念，即那些与环境有物质、能量和信息交换，包含大量子系两个R波峰之间的时间间隔）数据，可以从时域、频域和非线统，子系统之间有多种相互作用，表现出不确定性、随机性和不性三个角度进行对HRV数据分析。时域分析主要是通过统计可重复性的系统；分析开放复杂巨系统的特征，如：结构复杂学方法来直接描述R-R间期序列中各项指标的变化情况；常性、组合爆炸性、干预复杂性等,并指出开放复杂巨系统对科学用指标有SDNN（R-R间期的标准差）、RMSSD（连续差值的技术发展的深刻影响；讨论开放复杂巨系统的方法论，即元综均方根）、pNN50（相邻RR间期相差超过50 毫秒的百分合工程（Metasynthetic Engineering），一种从定性到定量的综比)等,反映心率变异性的总体情况。频域分析则是通过将R合集成方法，可以通过建立工作坊（Workshop）来集成多源数-R间期序列进行功率谱分析来描述其周期性变化，主要分为据、多种方法和多方专家的知识和经验，以解决实际问题或发超低频、很低频、低频和高频四个频带；反映了调节心率的不同现新知识；总结开放复杂巨系统理论的意义和价值，认为它是生理机制。非线性分析则是通过对R-R间期序列进行非线一门新兴的科学学科，可以突破精确科学基于还原主义的局性动力学分析来描述其复杂性，常用的有样本熵、归一化复杂限,为处理当今世界面临的各种复杂问题提供新思路和新度分析等方法；可以检测心率调控的复杂性。工具。基于人体连续动态的数据，这里计算一种信息熵，称为生3SAEE模型的使用范式命活力测度（LifeVigorComputting，LVC）。主要包含：活力值3.1健康状况数据的采集（Lif e V ig o r V a lu e,LV V），表示生命当前的适应能力，也可以表通过智能穿戴设备、手机APP、问卷等方式，收集人体的运示人体微观层面的修复恢复速度；活力度（LifeVigorDegree，动、营养、睡眠、情绪等多维度的数据。同时进行数据清洗，去LVD），表示人体行为活力度，是个体实时信息熵相对参考信息除数据中的重复、错误、缺失或异常的值，提高数据的质量和可的比值，即表示人体行为活力的相对程度的量，常以深度睡用性。眠作为特定参考值。3.2数据增强心率变异性的概念与信息熵的概念非常相似。健康的R以GAN模型为例，全称为生成对抗网络（GenerativeAd-R时序图具有大量可变性，是无序和非重复的，它的熵会很versarial Network）,是一种可以用于数据生成的深度学习模高；具有低变异性的病理心动过速图是有顺序的和高度重复型 4。GAN由两个相互竞争的神经网络组成，一个称为生成的,它的熵很低。因此,这里采用心电图的熵来衡量心率变异器，负责从随机噪声中生成数据，另一个称为判别器，负责区分性。公式如下：真实数据和生成数据。通过不断地训练和优化，GAN可以学H(x)=-Zp(x,)logp(x,)习到真实数据的分布特征，并产生高质量的仿真数据。还可以引人样本熵（SampleEntropy，SE），通过度量信号GAN可以用于做数据增强，即利用生成器产生额外的数中产生新模式的概率大小来衡量时间序列的复杂性,新模式产据来扩充原始数据集，从而提高机器学习算法的性能。这种方生的概率越大，序列的复杂性就越大。公式如下：法在小样本或不平衡的数据集上尤其有效，因为这些情况下容SE=-ln Am(r)/Bm(r)易出现过拟合或欠拟合的问题。通过增加样本数量和多样性，及基本尺度熵（Basic Entropy,BE），描述了时间序列中 nGAN可以提高模型的泛化能力和鲁棒性,帮助机器学习算法个取值所包含的波动信息，即信息的复杂度。基本尺度熵值越更好地适应新的场景 5。大，则表明序列维矢量的波动模式约复杂,序列的复杂性越高；利用GAN对人体健康监测状况做数据增强，可以根据真反之熵值越小，序列的复杂性越低。公式如下：实数据的分布特征生成逼真且多样化的数据，可以在不需要标注信息的情况下进行无监督或半监督地学习和生成，可以针对特定任务或领域进行定制化和优化，例如图像、文本、语音等 0 。3.3特征规律的分析利用复杂性科学的方法 7 ,如分形理论、混沌理论、网络科学等,对数据进行特征提取、分类、聚类等操作，发现数据中的规律和关联。这里我们以心率变异性（Heart Rate Variabili-ty,HRV)和信息嫡为例,来说明如何利用这两个指标来描述和衡量人体健康状况 8 。心率变异性是指连续正常（窦性）心动周期之间时间上的微小差异。在生理条件下,HRV的产生主要是由于心脏窦房结自律活动通过交感和迷走神经、神经中枢、压力反射和呼吸活动等因素的调控；对HRV的分析能够反映心脏自主神经系统的活动性、均衡性及相关的病理状态等。例如，高HRV代表更好的心血管功能和抗压能力，而低HRV意味着(1)(2)BE=-Zp()log2p()(3)这些基于心率变异性的熵，可以很好地描述和衡量人体健康状况。3.4建议和反馈根据数据分析的结果，为用户提供个体化的健康评估和干预方案。如：运动建议、营养指导、睡眠优化等，并实时监测用户的健康状态和效果。例如：基于GAN的步态分析,可以通过深度视觉技术对人体运动进行检测和评估，从而实现康复效果的量化和疾病的预警 9。通过表面肌电图数据增强，可以通过生成更多的肌电信号来提高肌肉活动的识别和分类准确率,从而为康复训练提供更有效的反馈 。通过柔性可穿戴传感器数据生成，可以通过模拟不同运动场景下的生理信号来优化传感器设计和性能，从而为竞技体育训练提供更精准的监测 。这些案例都表明：SAEE模型在健康检测或运动康复领域中，有着广阔的应用前景和潜力。（下转第2 7 4页）体育科技文献通报269第31卷第10 期2023年10 月其他研究QITAYANJIU2Dencker M,Thorsson O,Karlsson MK,etal.Maximal oxygen uptakeversus maximal power output in childrenJ.J Sports Sci,2008,26(13):1397 1402.3Peronnet F,Massicotte D.Table of nonprotein respiratory quotient:An updateJ.Can J Sports Sci,1991,16(1):23-29.4Roberts JD,Tarpey MD,Kass LS,et al.An investigative study into theinfluence of a commercially available carbohydrate-protein-electro-lyte beverage on short term repeated exercise performanceJ.J IntSoc Sports Nutr,2012,9(1):5.5Cuddy JS,Slivka DR,Hailes WS,et al.Metabolic profile of the Iron-man World Championships:A case study JJ.Int J Sports PhysiolPerform,2010,5(4):670-576.6蔡爱宁，滕志涛，郭志勇，等。气体代谢运动试验指导心力衰竭病人康复治疗的效果 J.心血管康复医学杂志,2 0 12,2 1(5）：550-552.7李红娟，李新，王艳，等.不同体质指数少年运动负荷试验中气体代谢特点分析 J.中国预防医学杂志，2 0 12,13（12）：8 8 5-8 8 8.8杜卉卉.优秀竞走运动员递增负荷跑台运动中气体代谢与肌氧含量关系的研究 D.山东体育学院,2 0 17.9何荣雪.男子竞走运动员递增负荷运动中脑氧含量与气体代谢指标关系的研究 D.山东体育学院,2 0 18.10 Howley E.T,Basset D.R,Welch H.C.Criteria for maximal oxygenuptakeJ.Med Sci Sports Exerc,1995,27(9):1292-1301.11 Nybo L.Cycling in the heat:performance perspectives and cerebralchallenges J.Scand J Med Sci Sports,2010,20(3):71-79.12屈金涛.高温高湿环境下运动能量消耗的特点及应用 D.北京，北京体育大学，2 0 15.13(Galloway SDR,Maughan RJ.The effects of substate and fluid provi-sion on thermoregulatory and metabolic responses to prolonged exer-cise in a hot environmentJ.J Sports Sci,2000,18(5):339-351.14季泰，袁伟琪，杨剑，等.运动人体对外能量耗散影响因素分析J.武汉体育学院学报.2 0 16，（8）：9410 0.15王金昊，邱俊，李之俊.跑台运动中运动员能量消耗3种测试方案方法的比较 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页)4SAEE模型的应用4.1应用场景SAEE模型可应用于运动健康、老年健康、职业健康等领域。通过对运动员或普通人的运动数据进行分析，为他们提供合理的运动强度、频率、时间等指导，以达到提高体能、防止损伤、增强免疫力等目的。通过对老年人的生活习惯、身体状况、心理状态等数据进行分析，为他们提供个性化的健康管理和干预方案，以延缓衰老、预防疾病、改善生活质量等目的。通过对职业人群的工作环境、工作压力、工作效率等数据进行分析，为他们提供科学的工作安排和休息方式，以减少职业危害、缓解工作压力、提高工作效率等目的。4.2可扩展性SAEE模型收集用户的运动、营养、睡眠、情绪等多维度的数据，并利用复杂性科学的方法进行分析和反馈。这需要较高的技术水平和计算资源，并且可能涉及用户隐私和数据安全等问题。因此，它在实际应用中可能会遇到一些挑战和限制。4.3有效性SAEE模型的有效性还需要更多的证据和数据来支持。从已有的案例来看,它对于提高用户的健康水平和生活质量是有一定效果的。该模型基于复杂性科学的理论和方法,将人体视为一个复杂巨系统,从宏观的整体行为演变过程进行分析和干预。这是一个比较新颖和前沿的思路，不同于传统的基于微观分离指标的健康评估和管理,该模型可以更为综合地评价健康状态。4.4应用案例华为提供品质优良的可穿戴硬件设备，并开放所需关键数据,基于SAEE理论模型,可以输出高精度个性化的健康数据指标，包括：活力值；活力度；运动强度；情绪状态；精神压力;恢复；HRV非线性分析等40 余项关键生理指标。这些健康指标的精准测量，有利于智能可穿戴设备的应用推广，目前已经为冬奥运动员训练、社区健康指导中心、青少年体制提升提供助力。274BULLETIN OF SPORTSCIENCEANDTECHNOLOGYVol.31.NO.10.20235结语SAEE模型是一种应用于复杂系统的主动健康理论模型，通过给系统输人刺激，引发系统的自组织和自我修复能力。该模型可以广泛应用于健康领域，包括：多源数据采集、数据增强、特征分析、个性化的健康评估和干预反馈等。本文系统介绍SAEE模型及其在推动主动健康方面的应用与意义,SAEE模型提供了一种新的视角来评估人体健康状态，也为相应运动干预方案的制定提供理论依据。参考文献：1李祥臣，俞梦孙.主动健康：从理念到模式 J.体育科学,2 0 2 0,40(2):83 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