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当智能设备通过精心的产品设计对用户做出正确的引导，收集到足够多、足够准确的数据后，健康管理将迎来革命性的变化，更多的人将从中受益，远离疾病。
为什么是智能硬件
首先我们看智能硬件，它对数据的采集精度和医院专业的采集精度是不一样的，我们通过智能硬件连续采集用户的体征数据，是一种主动性的预警，而传统的医疗是一种被动性的应急，但是你在医院的数据是无法对你未来健康做出预警的。连续数据的波动规律分析可以缓解单点数据的精度不够，每一个个体的体征数据由医生对人分析的，未来3到5年后智能硬件普及之后，所有的智能硬件每时每刻都可以采集人体的数据。只有大数据分析模型才能做好数据管理工作。
用户的自我管理
在医疗服务体系里面，对医生的依从性非常高，医生的建议会被认真的执行，在健康管理领域还没有形成疾病，我们要和人的天性做斗争，人是懒惰的，讳疾忌医，我们必须推动用户产生行为，比如说饮食调节，睡眠管理、健康管理。现在很多人把移动医疗和数字化健康管理混在一起，这两个领域交互方式用户需求是完全不同的两种方式。传统的医疗服务要和传统的产销产业相对接，但是做健康管理你可能形成一种自己的管理服务。
什么是时间生物学
我们看这些采集点，我们采集数据的硬件设备的精度和医疗设备的精度不一样，同时有大量的外界干扰因素，比如说服药后检测，这些不是真正的体征数据反应，传统医生也很难对这些体征数据进行分析判断。我们合作的美国实验室研究的是人的体征数据在健康状况下是稳定的波动规律，当波动规律紊乱的时候意味着未来有健康变化的风险，这是我们健康管理最核心的地方。我们用连续的体征波动规律来进行分析，我们介绍一下美国时间生物钟中心，哈尔伯格教授教授，在这几十年来建立了三个重要的成果。
1.建立了不同年龄性别年龄的基本体征的基础值，包括血压、心率、体温、激素、BMI指数等等。
2.形成了连续体征数据波动的算法，推动算法进行比对和分析。
3.形成了一部分分析模型对异常的体征波动规律未来的风险进行预警，这是医学实验室做的事情。采集的数据包括五大洲各个人种。
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数据与健康节律
为什么连续的体征数据可以做未来的健康变化的风险预警，在美国的 NAS 宇航员的体征数据是由我们合作的这个实验室进行分析的。数据回顾时候发现，所有的测试者在地震的前三天他们的血压节律出现了一致性的变化，到地震后的三多四天才回到了原有的水平。如果看单点的数据，当所有的测试者带着血压计每天检测 48 次，都出现了一致性的变化，我们身体里的血压变化你可能很难感受到。但是当我们的中枢神经接受外界刺激的时候会分泌激素，疾病也一样，疾病的形成初期也首先出现了体征波动规律的紊乱。我们通过智能硬件连续采集用户的体征数据通过规律性的判断发现未来健康变化的风险。
产品和需求
现在很多公司都在用智能硬件做健康管理，国内也有很多共同参与者。但是大家有一个共同的逻辑：硬件、数据、平台。所有的硬件基于传统的体征检测设备而来的，开发一个 App，做一个云端，通过用户的使用形成大数据来进行数据分析。
所有的硬件都是基于传统硬件改造而来，而传统的硬件都是单次检测而来，如果基于单点数据分析的话，如果前期数据无序的话可能出现分析结果的南辕北辙。大数据分析模型是建立在长期的观察和理论基础的支持之上。我们这里有一个基础理论的支持和数据模型，我们知道需要什么样的体征数据，我们设计硬件满足我们的数据要求，这样我们设计的硬件才能成为有用的数据分析资产。我们会做大量的用户调研他们现有设备的使用情况，而不是拿来传统的设备改改就变成智能硬件。
我还要筛选什么是用户真正的需求，什么是用户的意向性的需求，太多的硬件关注的是意向性的需求，而不是真正的需求，你必须分清楚哪些需求是必须关注的，哪些是他们设想的需求。我们有中外的设计师共同参与，因为考虑到将来产品不仅在中国销售还要到国外销售。
体质分析仪
大家可能家中都有一个体重秤，如果你体重超标了，你可能通过节食而减肥，但是它消耗的不一定是脂肪，当你恢复正常的饮食之后身体体重会快速的反弹。通过智能体质分析仪的话，我们可以得出全面的数据，我们去健身房，会得出肌肉率、BMI指数，基础代谢率等等，健身教练会给你运动和饮食的方案。我们通过这个硬件远程获得用户体能数据的话，根据个性化的改善服务平台，做运动和饮食调节方案的智能匹配。
