随着智能穿戴设备日益普及，健康数据正成为人们了解身体、认知健康的重要工具。然而，实时监测身体指标容易引发一些人对健康数据的过度关注，带来焦虑情绪，最终与身心健康的目标渐行渐远。数字时代，如何正确看待和使用健康数据？怎样让智能工具回归“辅助者”角色，真正为健康赋能？记者就此与北京体育大学新闻与传播学院副教授宋巍展开对话。
记者：从传统健康观念到现代数据化健康管理，人们对健康的认知有哪些具体的转变？
宋巍：传统的健康观是以“疾病治疗”为核心，人们对健康的理解局限于生理机能的正常状态。现代数据化健康管理是借助信息技术与传感器技术的发展，构建起“预防—监控—干预”的全链条体系。首先是认知维度的拓展，通过可穿戴设备实时采集运动、睡眠、心率等多维数据，实现对健康状态的动态评估。其次是管理模式的革新，凭借健康大数据分析，推动健康管理从被动治疗转向主动防控。最后是技术赋能的深化，人工智能算法对医疗影像、基因数据的深度解析，使健康管理从经验驱动转向数据驱动。这些转变标志着人们对健康的认知从模糊的经验判断迈向了基于数据的科学管理，重构了个体与健康的互动关系。
记者：智能穿戴设备提供的健康数据，能否全面客观反映身体情况？
宋巍：智能穿戴设备提供的数据，是健康状态的动态采样而非全面评估。这类设备通过运动步数、睡眠时长、心率波动等量化指标，为日常健康管理提供便捷的参考，但其局限性明显。一是监测范围有限，难以触及肝功能、内分泌等深层生理状态，更无法替代专业医学检查；二是数据准确性易受动态因素干扰，体脂测量会因体内水分变化出现偏差，心率监测在剧烈运动时也容易失真。此外，健康是生理机能、心理状态与环境适应能力的有机统一体，作息、压力等复杂因素暂无法通过设备实现全面、客观的监测与量化记录。
在健康管理中，若智能穿戴设备的数据与身体感受发生矛盾，一是要关注数据趋势而非单次波动，若某段时间数据持续异常，即使无明显不适也应进一步检查；二是要重视身体即时的强烈反馈，即便数据正常，若身体明显不适时需要优先倾听身体的信号；三是当矛盾持续存在时，要及时进行专业医疗检查。总之，数据是健康管理的“望远镜”，身体感受是“显微镜”，二者结合才能更精准地守护健康。
记者：如何避免被数据“绑架”，正确把握运动的“量”和“度”？
宋巍：这种被数据“绑架”的运动方式暗藏多种健康风险。科学运动的关键在于让数据服务于身体，而非让身体迁就数据。身体不适时强行运动会疲劳叠加，引发过度训练综合征，表现为睡眠紊乱、免疫力下降等；若身体存在潜在伤病，强行运动如同“雪上加霜”，会造成持续损伤，甚至诱发慢性病变；对心肺功能而言，超出身体耐受的运动可能诱发心律失常等急性问题。
避免数据依赖，需以“身体感受优先”为原则：一是以主观疲劳度、关节肌肉反馈为核心判断标准，数据仅作参考；二是合理安排周期化训练，允许每日目标动态调整；三是采取多样化运动形式，避免为凑步数、时长而机械重复单一动作；四是明确运动的本质是促进健康，设定符合年龄、体能的个性化目标，而非盲目追逐APP的“达标勋章”。
记者：如何提升公众的数字健康素养？
宋巍：当前公众对健康数据的认知主要存在两大误区：一是将复杂健康状况简化为单一指标判断，例如盲目遵行“日行万步有益健康”的标准，忽视了年龄、体质等个体差异，带来过度运动损伤的风险。二是轻信伪权威包装的信息，追求速效解决方案而违背人体的自然调节机制，因为不合理饮食、过度训练会加重身体负担，甚至造成公共卫生资源的浪费。
破除这些认知偏差，需要将科学传播与数字健康素养教育深度结合。科学传播需要打破“专业壁垒”，依托权威平台拆解健康数据的核心逻辑，为公众数字健康素养的提升奠定基础。教育层面，可将数字健康素养教育深度融入《“健康中国2030”规划纲要》实施进程，在科普实践中应依托社区场景推行沉浸式教育模式，将抽象的健康数据转化为可操作的日常行为指引，推动公众在实践中掌握科学管理健康的方法。
