我给自己做了一个健康 App，做了一年
内容提要
作者因个人健康数据分散于不同应用，开发了iOS应用《100 Years Life》，整合体检报告、体脂秤、睡眠和运动数据，以确定性算法计算身体年龄与百岁预测，AI仅用于解读。应用重点解决数据读取错误与来源冲突问题，健康数据本地存储且无需注册。免费版功能完整，可一次性买断解锁无限AI分析，目前仅支持iPhone和Apple Watch。
延伸解读
确定性算法与AI的分工
作者最初让大模型直接预测寿命，但同一份数据两次结果不同，无法看趋势。后来改为所有数值由App内确定性算法计算，AI只负责解释和给一般性建议，不能改数。这解决了AI输出不稳定的问题，也让用户能信任趋势变化。对于健康类应用，数值的稳定性和可复现性比AI的灵活性更重要。
数据读取的难点在AI之前
作者花最多时间解决的是数据读对的问题，而非AI解读。例如体脂率17.7%被读成10，是因为文字识别后丢失位置信息，程序误取了图表坐标轴刻度。修法是保留词的位置并按版面几何关系配对，同时加合理性检查。这说明健康数据整合中，数据清洗和校验比模型解读更关键，否则AI读到的就是错误数据。
隐私与本地化处理的取舍
健康数据存在手机本地，作者不运营服务器。体检报告和截图先用系统文字识别提取内容，图片不发给文本模型。AI解读可选全部本地、全部云端或平衡模式，云端用自己填的API key。代价是本地小模型解读不如云端大模型细致。用户需要在数据不出手机和解读质量之间做选择，App把选择权交给了用户。
夜间信号功能的依据与边界
夜间身体信号功能比较每晚静息心率、HRV、呼吸频率和手腕温度与过去四周的差异，两项以上偏离时提示。依据包括Stanford的NightSignal研究，该研究用夜间静息心率在约80%新冠确诊病例症状出现当天或之前给出提醒，中位数提前约3天。但研究也指出大部分提醒另有原因，如旅行、大餐、压力、喝酒。因此App措辞谨慎，只说信号偏离日常范围，并列出可能原因，不说要生病了。
Q&A
100 Years Life 这个 App 主要解决什么问题？
它解决个人健康数据分散在不同应用中的问题，将体检报告、体脂秤、睡眠和运动数据整合到一个地方，按时间排列，并用 AI 帮助解读。
为什么百岁预测和身体年龄的数字不会每次变化？
因为所有数值都由 App 内的确定性算法计算，同样的输入一定得到同样的输出，AI 只负责解释数字和提供一般性建议，不能修改数值。
导入体检报告或体脂秤截图时，如何保证数据读取准确？
App 会保留文字在页面上的位置，按几何关系配对指标名和数值，并加入合理性检查（如去脂体重水分占比约 73%），对不上的数值拒收；导入后还会显示原文供用户逐项核对。
健康数据存储在哪里？AI 分析如何运行？
健康数据存在手机本地，不运营服务器；AI 分析可选择全部本地（下载模型到手机）、全部云端（使用自己的 API key）或两者平衡，每条 AI 结果附带回执说明模型、运行位置和数据类型。
夜间身体信号功能是如何工作的？
它比较每晚的静息心率、HRV、呼吸频率和手腕温度与过去四周的夜间数据，若有两项以上同时偏离日常范围，恢复卡片会提示，并列出可能原因（如运动、饮酒、睡眠不足），不会说“要生病了”。
这个 App 有哪些局限性？
它不是医疗器械，不做诊断或治疗建议；百岁数字和身体年龄是模型估计，未经外部人群队列验证；数据缺失时显示缺，不补数；只有 iPhone 和 Apple Watch 版本；夜间信号未同步到手表，生理周期对体温的影响未处理。
免费版和买断版有什么区别？
免费版可使用所有页面和算法结果，导入不限次数，支持 JSON/CSV 导出，AI 分析每天 1 次，预测历史保留最近 3 条；一次性买断后 AI 分析不限次，可看完整历史和趋势，可导出 PDF，无订阅。
