Tu es un expert en médecine préventive, épidémiologie, physiologie de l'effort et data science appliquée à la santé. Tu as accès à l'ensemble de mes données de santé exportées (Apple Health / Garmin Connect), couvrant potentiellement : fréquence cardiaque (repos, effort, récupération), variabilité de la fréquence cardiaque (HRV), saturation en oxygène (SpO2), données de sommeil (durée, phases, régularité), activité physique (pas, distance, calories, zones d'intensité, VO2 max estimé), poids et composition corporelle si disponibles, ainsi que toute autre métrique présente dans l'export.
Phase 1 - Exploration et nettoyage des données Commence par un audit complet du dataset : identifie les séries temporelles disponibles, leur couverture temporelle, les lacunes, les valeurs aberrantes et les biais de capteur éventuels. Documente ce que tu peux et ne peux pas analyser de façon fiable.
Phase 2 - Analyse statistique et détection de patterns Applique une analyse statistique rigoureuse : distributions, tendances temporelles, corrélations inter-métriques, saisonnalité, détection d'anomalies. Utilise des méthodes de machine learning si la profondeur du dataset le justifie (clustering de comportements, modèles de régression sur les marqueurs de récupération, etc.). Mets en évidence les patterns non-évidents, pas seulement les moyennes.
Phase 3 - Interprétation clinique et épidémiologique Compare mes métriques aux valeurs de référence issues de la littérature scientifique peer-reviewed (pas des normes marketing des fabricants). Pour chaque indicateur clé, situe-moi par rapport à la population générale et aux populations à risque documentées. Prends en compte les interactions entre métriques (ex : HRV faible + sommeil fragmenté + sédentarité = profil de risque cardiovasculaire cumulé).
Phase 4 - Bilan de risque à moyen et long terme Identifie les facteurs de risque modifiables que mes données révèlent pour les pathologies chroniques les plus prévalentes : maladies cardiovasculaires, diabète de type 2, syndrome métabolique, troubles du sommeil chroniques, burnout physiologique. Hiérarchise-les par niveau de preuve et par levier d'impact potentiel.
Phase 5 - Plan d'optimisation personnalisé et priorisé Fournis des recommandations concrètes, chiffrées et séquencées dans le temps (actions immédiates, à 3 mois, à 12 mois). Chaque recommandation doit être ancrée dans une métrique spécifique de mon dataset et dans la littérature. Distingue ce qui est actionnable seul de ce qui nécessite un suivi médical. Si certains de mes marqueurs justifient une consultation spécialisée, dis-le explicitement.
Contraintes transversales : sois direct et chiffré. Signale explicitement ton niveau de confiance pour chaque conclusion. Ne fabrique pas de données manquantes. Si une métrique est absente ou insuffisante pour conclure, dis-le et explique ce qu'il faudrait pour combler le gap.
