Claude Info
Data Science

Анализ Apple Health

labrinyang/apple-health-analysis

Инструмент для глубокого анализа экспорта Apple Health: 21 статистический метод, 30 скринингов рисков заболеваний, 35+ SVG-визуализаций. Опирается на 59 рецензируемых публикаций. Совместим с Claude Code, Cursor, Copilot и другими AI-агентами.

Установка

terminal
bash
npx skills add labrinyang/apple-health-analysis -y -g

README

Apple Health: Глубокий анализ

Анализ данных о здоровье клинического уровня* на основе экспорта Apple Health.

Преобразует сырой XML Apple Health в комплексные отчёты об оценке здоровья — 21 статистический метод, 30 скринингов рисков заболеваний, 35+ SVG-визуализаций, со ссылками на 59 рецензируемых публикаций. Работает с Claude Code, Cursor, Copilot, Codex, Gemini CLI и 8+ другими AI-агентами.

* «Клинический уровень» означает использование рецензируемых статистических методов и опубликованных клинических референсных диапазонов — НЕ регуляторное одобрение и не диагностическую валидность. Инструмент предназначен исключительно для информационных и образовательных целей. Он не является медицинским устройством, не предоставляет медицинских консультаций и не прошёл клинических испытаний или сертификации регуляторными органами (FDA, CE и др.). Все скрининги рисков заболеваний являются предварительными оценками, требующими подтверждения лицензированным медицинским специалистом. Не принимайте медицинских решений, основываясь исключительно на результатах этого инструмента.

Установка

npx skills add labrinyang/apple-health-analysis -y -g

Неинтерактивная глобальная установка для всех поддерживаемых AI-агентов. Затем скажите «Analyze my Apple Health data».

bash
claude plugins marketplace add labrinyang/apple-health-analysis
claude plugins install apple-health-analysis
npx skills update

Возможности

21 статистический метод

КатегорияМетодыПубликации
Причинно-следственный выводПричинность Грейнджера, Transfer Entropy, Convergent Cross MappingGranger 1969, Schreiber 2000, Sugihara 2012
Нелинейная динамикаSample Entropy, DFA, Poincare Plot, Multiscale EntropyRichman 2000, Peng 1994, Brennan 2001, Costa 2002
Расширенный CGMLBGI/HBGI, ADRR, CONGA-1/2/4h, GVP, Rate of ChangeKovatchev 2002/2006, McDonnell 2005, Peyser 2018
Циркадные ритмыCosinor Analysis, Interdaily Stability, Intradaily VariabilityCornelissen 2014, Witting 1990
Тренды и измененияMann-Kendall, Байесовские точки изменений, CUSUMMann 1945, Adams & MacKay 2007
Статистическая строгостьBootstrap CI, Cohen's d / Hedge's g, Permutation TestsEfron 1979, Cohen 1988
Составные моделиБиологический возраст, Фитнес-возраст, Allostatic Load IndexLevine 2013, Nes 2013, McEwen 1998

30 скринингов рисков заболеваний

Каждый скрининг использует пороговые значения биомаркеров из публикаций и возвращает оценку риска с указанием факторов и клинических рекомендаций.

КатегорияСостоянияКлючевые источники
ЭндокринологияСахарный диабет 2 типа, гипотиреоз, гипертиреоз, инсулинорезистентностьLindstrom 2003 (FINDRISC), Lee 2021, Hall 2018, Battelino 2019
Сердечно-сосудистыеССЗ, гипертония, ИБС, фибрилляция предсердий, сердечная недостаточность, POTSD'Agostino 2008 (Framingham), Krivoshei 2022, Cole 1999 (NEJM), Alonso 2013 (CHARGE-AF)
ДыхательныеОбструктивное апноэ сна, ХОБЛChung 2008 (STOP-BANG), Zhang 2025
НеврологическиеБолезнь Паркинсона (ранняя), когнитивное снижение, риск судорогAdams 2024 (WATCH-PD), Doi 2022 (JAMA), Regalia 2024
Опорно-двигательныеСаркопения, риск паденийCruz-Jentoft 2019 (EWGSOP2), Apple Walking Steadiness
Нарушения снаБессонница, REM-расстройство поведения, нарушение циркадного ритмаStefani 2023, Diago 2024, Morin 2017
ПсихиатрическиеДепрессия/циркадные нарушения, тревожность, хроническая усталостьLyall 2018 (Lancet Psych), Chalmers 2014, Escorihuela 2020
ПрочиеАнемия, потеря слуха, инфекция/лихорадка, метаболический синдром, прокси витамина D, обезвоживаниеLi 2021 (Nature Med), Mishra 2020 (Nature), WHO 2022, Alberti 2006

HTML-отчёт (35+ SVG-графиков)

Самодостаточный HTML ~160 КБ, использующий дизайн-систему Claude. Графики и данные предварительно отрендерены; 14 нарративных слотов оставлены пустыми для заполнения AI персонализированной клинической интерпретацией.

Визуализации включают:

  • Круговая панель метрик (8 измерений + общий балл)
  • 24-часовые циркадные кривые (пульс + глюкоза)
  • Тепловая карта корреляций 7×7 между метриками
  • Траектория веса с линейной регрессией и прогнозом
  • Кольцевая диаграмма зон пульса
  • Столбчатая диаграмма TIR уровня глюкозы
  • Карточки скрининга рисков заболеваний (цветовая кодировка по степени тяжести)
  • Сравнение биологического, фитнес- и хронологического возраста
  • Кольцевая диаграмма архитектуры сна
  • Ежемесячные трендовые столбчатые диаграммы со спарклайнами
  • Сравнение типов тренировок
  • Таблица качества данных

Клиническая строгость

  • Оценка качества данных: 11 потоков данных с оценкой надёжности (высокая / умеренная / низкая / недостаточная)
  • Градация доказательств: A (сильные) / B (умеренные) / C (предположительные) / D (недостаточные) для каждого вывода
  • Протокол отсутствующих данных: никогда не падает, никогда не фабрикует данные. Разделы с недостаточными данными пропускаются с пояснением
  • Многоязычность: --lang en / --lang zh для интерфейса отчёта; нарративы AI пишутся на языке пользователя

Поддерживаемые типы данных Apple Health (27)

Тип данныхПроизводные метрики
Пульс (непрерывный)Циркадный профиль, зоны, ночной тренд, соотношение день/ночь, пульс при тренировке
Пульс в покоеЕжемесячный тренд, прокси вегетативной нервной системы, входные данные для скрининга
HRV (SDNN)Poincare SD1/SD2, DFA alpha, Sample Entropy, MSE, тренд
Глюкоза крови (CGM)TIR, MAGE, MODD, LBGI/HBGI, ADRR, CONGA, GVP, GMI, eA1c, скорость изменения
ШагиЕжедневно/еженедельно/ежемесячно, Mann-Kendall, точки изменений, причинность Грейнджера
ТренировкиПульс во время упражнений, анализ восстановления, сравнение типов, калорийная эффективность
Фазы снаАрхитектура (глубокий/REM/основной), эффективность, циркадное выравнивание

Похожие скиллы