随着科研与健康研究不断深入，真实场景、长周期、连续化的个体状态监测需求日益迫切。传统实验室设备受场地条件和操作复杂度制约，难以获取自然状态下的高质量连续数据。
可穿戴技术凭借便携、无创、长时佩戴优势，显著拓展了研究场景和边界。其中，腕戴式设备佩戴依从性高、信号稳定，可同步采集心率HR、心率变异性HRV、皮肤电EDA、脉搏波PPG、运动信号IMU等多模态数据，成为科研监测的优选方案。
然而，目前多数研究仍存在单模态表征不足、实验室与真实世界脱节、多源数据难整合、数据分析门槛高等痛点。睿络维可穿戴多模态数字健康平台的应用，为实现从原始信号采集到标准化科研指标输出提供了高效、可靠的一体化工具支撑。
睿络维可穿戴多模态数字健康平台由设备端+研究端+云端+客户端四部分构成，覆盖数据采集、处理、分析与管理全流程，支持实验室与真实世界场景的多样化研究，并通过单账号贯通多端实现数据同步。
一、设备端：高质量多模态生理信号采集
设备端以睿络维Ralovi S2和Ralovi T2两款可穿戴多模态生理信号采集设备为核心。
Ralovi S2兼顾实验室与自然场景佩戴，具有以下特点：
（1）信号模态丰富：可同步采集EDA（皮肤电）、PPG（脉搏波）、HR（心率）、HRV（心率变异性）、SpO₂（血氧）、EMG（肌电）、ECG（心电）、皮肤温度、九轴运动等十余种信号，覆盖生理、运动及环境参数。
（2）信号质量卓越：设备原始生理信号保真度高、波形完整，数据准确度与可靠性满足高质量科研需求。
（3）长时间可靠运行：支持自然场景下长时舒适佩戴，全传感器开启续航30小时；内置3GB存储支持20天离线采集；720小时压力测试，丢包率<0.01%。
Ralovi T2则更专注于实验室科研场景，在保有S2核心功能的基础上对采集方式和性能进行了全面升级：
（1）采集部位拓展：支持不同部位佩戴和外接拓展配件，例如可在手指采集EDA和PPG信号，在手臂及腿部肌群采集EMG信号，在胸部采集ECG信号，满足更高质量的研究需求。
（2）采样率更高：舍弃屏幕交互，将资源集中于信号采集，实现PPG和ECG更高采样率，提高信号质量和计算准确度。
（3）续航更持久：配备更大容量电池，支撑长时间、高强度科研任务。
二、研究端：多维特征提取与整合分析
研究端的BioLab软件支持设备集群管理、实时数据采集与可视化、原始数据导入导出及主动事件标记等基础功能，并提供信号质量评估与预处理功能。软件内置丰富的特征提取工具，可自动计算PPG、EDA等信号特征用于统计分析或模型构建；同时支持多维生理参数整合分析，生成个体状态综合评估报告。研究者可将数据上传至云端，生成具有行为与临床意义的数字化生物标记。
三、云端：数字化生物标记智能计算引擎
云端承载设备接入、用户管理、数据分析及业务服务等基础能力，以数字化生物标记的计算为核心，涵盖活动、步态、睡眠、体征和症状五大模块。平台将原始信号与基础特征自动解算为可量化指标，为研究者提供直接可用的分析结果，降低底层信号处理与算法开发等负担。
四、客户端：真实世界远程管理门户
客户端包含网页管理门户和移动端小程序，承担了真实场景下的远程数据查阅与项目管理工作。研究者可通过双端口便捷管控项目与用户、实时查看设备状态、原始采集数据及各类数字化生物标记指标，同时可调取数据分析报告、开展队列群体统计分析。平台支持生成可视化数据看板，便捷实现科研数据的规范化管理与高效应用，构建起轻量化、高效率的远程科研管理体系。
在运动健康领域，运动健康研究关注运动负荷、疲劳与康复进程。研究表明，夜间静息心率和HRV的微小波动可作为过度训练和恢复不足的早期预警信号(Nuuttila et al., 2024)。在能量消耗评估中，通过加速度计和心率信号计算MET和MVPA，可评估日常活动水平和运动干预效果(Freedson et al., 2012)。此外，结合心率和能量消耗等指标的深度学习算法(Enomoto et al., 2018)，可识别运动类型与动作细节(Mangiarotti et al., 2019)，为训练评估和比赛判罚提供客观依据(Salman et al., 2017)。步频、步速、跨步长度及SV95C等步态指标可客观量化运动效率和技术特征(Mason et al., 2023)，而HRV长期动态变化可评估机体恢复状态、识别慢性疲劳积累与过度训练风险(Freedson et al., 2012; Rios & Pyne, 2025)。
综上，睿络维可穿戴多模态数字健康平台实现了从“原始信号”到“可解释指标”的标准转化，为多领域研究提供了即用型的数字化生物标记，降低了跨学科研究的技术门槛，为多学科交叉研究提供了成熟可靠的一体化技术支撑。
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