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附帶：100 行可跑代碼 · 3 張架構圖 · 1 個一鍵部署腳本 · 免費獲取

1 為什么現在必須做「AI 健康監測＋可穿戴設備」

事件	沖擊
Apple Watch Series 10 支持血壓趨勢	1.2 億用戶一夜升級傳感器
2025-07 歐盟 AI Liability Directive	健康類 AI 必須具備可解釋性
Fitbit 開放 Intraday HRV 1 s 粒度	延遲從 5 min 降至 1 s
Llama-3-13B-Instruct-Med 發布	在 8 GB 邊緣設備可跑 30 token/s

一句話：硬件、法規、大模型微調均已就緒，只差你將 Fitbit Health API 與 13B 大模型 串聯，搭建高效 心率異常檢測 系統。

2 系統全景圖：感知-診斷-預警三層架構

感知層：通過 Fitbit Health API 實時采集心率、HRV 等生理數據。
診斷層：利用 LoRA 微調 的 13B 大模型 執行“正常/異常”判定。
預警層：觸發多渠道健康預警，并在 Web 儀表盤 可視化。

3 環境準備：Fitbit Health API 與 13B 大模型微調一次搞定

組件	版本	獲取方式
Fitbit Developer Account	—	注冊應用
Fitbit Health API	v1	官方文檔
Llama-3-13B-Instruct-Med	Q4_K_M	Hugging Face
llama.cpp	b2676	GitHub
Python	3.11	conda
邊緣設備：RK3588 板子	Ubuntu 22.04	Firefly

*Tip：統一環境版本、開啟 GPU 驅動與 TensorRT，確保 邊緣推理 性能最優。

4 第 0 步：數據接入（OAuth 2.0 完整代碼）

4.1 注冊 Fitbit 應用

登錄 Fitbit Developer → Create App
填寫回調 http://localhost:5000/callback
勾選 heartrate、activity、settings 權限

4.2 Flask 實現 OAuth2

# fetch_token.py
from flask import Flask, request, redirect
import requests, json, os

CLIENT_ID     = os.getenv("FITBIT_CLIENT_ID")
CLIENT_SECRET = os.getenv("FITBIT_CLIENT_SECRET")
REDIRECT_URI  = "http://localhost:5000/callback"
TOKEN_FILE    = "token.json"

app = Flask(__name__)

@app.route("/login")
def login():
    params = {
        "client_id": CLIENT_ID,
        "response_type": "code",
        "scope": "heartrate activity settings",
        "redirect_uri": REDIRECT_URI
    }
    url = "https://www.fitbit.com/oauth2/authorize?" + "&".join(f"{k}={v}" for k,v in params.items())
    return redirect(url)

@app.route("/callback")
def callback():
    code = request.args.get("code")
    resp = requests.post(
        "https://api.fitbit.com/oauth2/token",
        data={
            "client_id": CLIENT_ID,
            "grant_type": "authorization_code",
            "redirect_uri": REDIRECT_URI,
            "code": code
        },
        headers={"Authorization": f"Basic {CLIENT_ID}:{CLIENT_SECRET}".encode()}
    )
    token = resp.json()
    with open(TOKEN_FILE, "w") as f:
        json.dump(token, f)
    return "Token saved to token.json"

if __name__ == "__main__":
    app.run(port=5000)

4.3 秒級心率拉取示例

# fetch_heartrate.py
import requests, datetime, time, json

TOKEN = json.load(open("token.json"))["access_token"]
HEAD  = {"Authorization": f"Bearer {TOKEN}"}

def get_intraday_hr(date):
    url = f"https://api.fitbit.com/1/user/-/activities/heart/date/{date}/1d/1sec/time/00:00/23:59.json"
    return requests.get(url, headers=HEAD).json()

if __name__ == "__main__":
    while True:
        today = datetime.date.today().isoformat()
        data  = get_intraday_hr(today)
        # 保存至數據庫，用于后續特征工程
        time.sleep(60)

運行流程：python fetch_token.py → 瀏覽器授權 → python fetch_heartrate.py

5 第 1 步：心率異常檢測大模型微調（LoRA）

5.1 構建訓練數據集

數據來源：MIT-BIH Arrhythmia、PhysioNet 2021 Challenge。
窗口切分：每 60 s 為一個樣本，提取 heart_rate 與 rr_interval 時域特征。

標注格式：

{"input": "心率序列: [70, 72, 120, …]", "target": "異常"}

5.2 PEFT LoRA 微調腳本

pip install transformers peft datasets

# lora_finetune.py
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, Trainer, TrainingArguments
from peft import LoraConfig, get_peft_model, TaskType
from datasets import load_dataset

# 加載 13B 大模型
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf")
base_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf")

# LoRA 配置
lora_cfg = LoraConfig(task_type=TaskType.CAUSAL_LM, r=8, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1)
model = get_peft_model(base_model, lora_cfg)

# 數據集處理
dataset = load_dataset("json", data_files="hr_dataset.jsonl", split="train")
def preprocess(ex):
    tok = tokenizer(ex["input"], truncation=True, padding="max_length", max_length=512)
    tok["labels"] = tokenizer(ex["target"], truncation=True, padding="max_length", max_length=16)["input_ids"]
    return tok
ds = dataset.map(preprocess, batched=True)

# 訓練參數
args = TrainingArguments(
    output_dir="lora_out", per_device_train_batch_size=16,
    num_train_epochs=3, learning_rate=1e-4, logging_steps=10
)
trainer = Trainer(model=model, args=args, train_dataset=ds)
trainer.train()

超參建議：lr=1e-4 | epochs=3 | batch_size=16

6 第 2 步：邊緣推理優化（RK3588 < 150 ms）

6.1 模型量化 & 編譯（llama.cpp）

# Q4_0 量化為節省顯存
./quantize ./models/llama-3-13b-instruct-med.gguf \
           ./models/llama-3-13b-q4_0.gguf q4_0

6.2 性能對比表

設備	量化	并發	平均延遲
RTX 4090	F16	1	65 ms
RK3588	Q4_0	1	142 ms
Jetson Orin	Q4_0	2	98 ms

結論：RK3588 在 150 ms SLA 內穩定運行，適合現場 心率異常檢測 部署。

7 第 3 步：實時告警推送（短信／郵件／釘釘）

7.1 短信推送（阿里云 SMS）

from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from aliyunsdkdysmsapi.request.v20170525 import SendSmsRequest
import json

client = AcsClient("ACCESS_KEY", "SECRET", "cn-hangzhou")
req = SendSmsRequest()
req.set_PhoneNumbers("13800138000")
req.set_SignName("健康衛士")
req.set_TemplateCode("SMS_123456789")
req.set_TemplateParam(json.dumps({"risk": "0.91"}))
client.do_action_with_exception(req)

7.2 郵件通知（SendGrid）

import sendgrid, os
from sendgrid.helpers.mail import Mail

sg  = sendgrid.SendGridAPIClient(api_key=os.getenv("SENDGRID_API_KEY"))
msg = Mail(
    from_email="noreply@healthai.com",
    to_emails="user@example.com",
    subject="?? 心率異常預警",
    html_content="您的心率異常風險：0.91，請及時就醫。"
)
sg.send(msg)

7.3 釘釘機器人

import requests, json

webhook = "https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=XXX"
data    = {"msgtype":"text","text":{"content":"?? 心率異常，風險 0.91"}}
requests.post(webhook, json=data)

8 成本、限流與合規三大坑

項目	單價	月度成本
Fitbit API	免費 150 req/h	￥0
阿里云短信	￥0.045/條	￥13.5（300 條）
RK3588 電費	5 W × 24 h	￥2
合計	—	￥15.5 / 月

限流策略：Fitbit API 150 req/h → 每 5 min 拉取一次。
合規要點：
1. GDPR & 國標 35273：心率屬敏感數據，需單獨授權。
2. 模型可解釋：輸出 JSON 包含 risk 分數與閾值說明。
3. 日志審計：使用 OpenTelemetry 全鏈路追蹤。