La lezione apre un ciclo dedicato al monitoraggio dei dati (previsto in circa tre lezioni) e ha un obiettivo dichiaratamente introduttivo: gettare le basi, cioè imparare a leggere e a capire ogni singolo dato che restituiscono i principali dispositivi indossabili (wearable) usati dal biohacker. Il docente confronta soprattutto due strumenti — il bracciale WHOOP e l'anello Oura Ring — mostrando le rispettive dashboard e spiegando, area per area, che cosa misurano. La tesi centrale è che il singolo numero conta poco: ciò che conta è saper interpretare l'andamento nel tempo (settimanale, mensile, trimestrale) e mettere in correlazione i vari dati tra loro, perché è dalle correlazioni che nasce l'azione sul cliente. Vengono introdotti principi metodologici fondamentali (quando e come misurare l'HRV, i tempi di taratura dei dispositivi, il divieto di confrontare dispositivi e clienti diversi) e, in chiusura, un accenno agli strumenti che forniscono i dati grezzi per le analisi più avanzate. Le correlazioni vere e proprie — cosa fare quando un dato è basso o alto — saranno oggetto delle lezioni successive.
Il docente apre un tema nuovo per il corso: il monitoraggio dei dati. Avverte che alcuni contenuti saranno elementari per gli studenti più avanzati, ma che ripassarli fa comunque bene. L'idea è procedere per gradi in circa tre lezioni: questa prima è dedicata a capire che cos'è ciascun dato, mostrando due dashboard reali (una di Oura Ring e una di WHOOP) e passando in rassegna, per ogni dispositivo, i singoli valori esportati. Nelle lezioni successive si entrerà nelle correlazioni tra dati — cioè, dato un certo valore, che cosa significa e che cosa si può fare. Il focus è sui due strumenti che il biohacker incontrerà più spesso; l'anello Ultrahuman viene rimandato, dato che traccia sostanzialmente le stesse cose e cambia soprattutto il modo in cui il dato è erogato.
WHOOP è il bracciale che il docente indossa. È presentato come dispositivo più incentrato sul professionista e sullo sportivo, perché consente il tracciamento anche durante l'attività fisica. A oggi WHOOP non ha ancora rilasciato una piattaforma dedicata ai professionisti da cui prelevare i dati del cliente: la soluzione ideale è farsi creare dal cliente un account condivisibile. In alternativa, WHOOP genera assessment settimanali e mensili (weekly/monthly performance assessment), riassunti che però il docente usa poco perché non permettono un'analisi abbastanza approfondita; restano utili solo per avere un minimo di storico o per un download mensile. Nota pratica importante: l'app è solo in inglese, quindi il cliente deve avere una comprensione almeno di base della lingua per leggere i dati. WHOOP si divide in tre aree — Sleep, Recovery e Strain — e permette di navigare i dati per giorno, per settimana o per periodo più ampio; consente anche l'esportazione dei dati grezzi, a volte più comoda della lettura dalla dashboard.
Nell'area Sleep, WHOOP traccia gli orari passati a letto, la durata del sonno e le disturbance, cioè il numero di volte in cui la persona si è svegliata o quasi risvegliata, o ha avuto momenti di disturbo. Come riferimento indicativo: sotto le 20 disturbance è un buon risultato, sotto 15 il docente lo considera buono, sopra 15 occorre porre attenzione e capire la causa. La sleep latency (tempo per addormentarsi) è ottimale sotto i 15 minuti. La sleep efficiency mette in correlazione le ore passate a dormire con la percentuale di sonno effettivo, ossia il tempo trascorso in fase REM e in sonno profondo. Vengono monitorati anche la respiratory rate (ritmo respiratorio) e la consistency (regolarità degli orari nel tempo).
Ogni valore va confrontato con la media personale del cliente, che WHOOP mostra sotto il numero del giorno insieme alla media mensile: è questo confronto a dare senso al dato. Nell'esempio mostrato (un cliente triatleta, chiamato per comodità Vittorio), una notte con molte ore di sonno ma efficienza più bassa della sua media (che è altissima, intorno al 96%), REM ridotta e ritmo respiratorio un po' alto segnala che qualcosa la sera prima ha disturbato il sonno; il sonno profondo, invece, resta buono. La regola metodologica: su una singola notte è difficile valutare, serve leggere il dato su una finestra settimanale.
WHOOP classifica poi la performance del sonno in tre fasce percentuali, molto condizionate dal tempo passato a letto: Peak (100%, massimo della capacità), Perform (85–99%, la fascia che tutti dovrebbero cercare di superare) e Get By (sotto 85%, cioè "hai tirato avanti", indice che si è dormito poco o che qualcosa ha compromesso la notte e spesso abbassato l'HRV). Il criterio operativo del docente è verificare che, nell'arco della settimana, il cliente superi l'85% almeno 5 giorni su 7; nell'esempio, 6 su 7 è un ottimo risultato.
Il Recovery è un algoritmo che triangola tre dati: il sonno (percentuale di sonno), l'HRV (variabilità cardiaca) e il battito cardiaco a riposo, restituendo un indice di recupero. Funziona a semafori: verde = recupero ottimo, giallo = buono ma con qualche alert, rosso = non recuperato. Il docente sottolinea che l'indice di recovery è pensato per l'utente finale: il professionista non si concentra tanto sul punteggio in sé, quanto sui dati che lo compongono. Nell'esempio, un forte calo dell'HRV in una notte spiega sia il recovery giallo sia la REM bassa. Anche qui vale il principio del trend: un HRV molto basso in un singolo giorno va inquadrato nell'andamento settimanale e mensile. Nel caso mostrato, nonostante sbalzi marcati (che di per sé non sono un buon segno), il trend mensile risulta positivo, segno di un miglioramento su cui si sta lavorando da tempo con il cliente.
Lo Strain è lo sforzo fisico. WHOOP non conta i passi per scelta aziendale (li ritiene poco significativi) e misura invece lo sforzo, principalmente attraverso il battito cardiaco e il giroscopio interno. Nell'area Strain si trovano la frequenza cardiaca massima e media dell'attività, la durata dell'attività fisica, le calorie bruciate, le zone cardiache in cui si è stato (visualizzabili anche in grafico per durata), e per gli allenamenti tracciati (es. una sessione di ciclismo) il dettaglio completo — una parte, nota il docente, che Oura Ring non offre in modo altrettanto adeguato.
WHOOP assegna ogni giorno un average strain da raggiungere, cioè un obiettivo di sforzo calcolato in base a come la persona ha dormito e recuperato. Lo strain è un numero relativo, senza un "buono" o "cattivo" assoluto: dipende dalla persona (un triatleta avrà strain regolarmente alti). È fortemente legato al battito cardiaco, quindi chi fa attività aerobica ottiene uno strain maggiore rispetto a chi fa palestra/sollevamento pesi. WHOOP ha introdotto una funzione dedicata al weightlifting per tracciare meglio la sala pesi, ma il docente la trova scomoda (bisogna segnalare ogni esercizio) e la ritiene poco rilevante: ciò che conta è la valutazione soggettiva dello sforzo effettivamente eseguito.
Su un atleta, l'analisi più interessante è correlare gli indici di recupero con l'attività fisica per vedere come la persona recupera in funzione dello sforzo. Nel cliente esaminato emerge un pattern: quando lo sforzo è molto alto, il recupero del giorno dopo è basso; quando riduce l'attività il recupero migliora, ma appena riprende a sforzarsi torna a scendere. È un problema di recupero attivo: fa fatica a recuperare attivamente dall'attività fisica, aggravato dagli allenamenti serali. L'esempio è concreto: quella notte il recovery era compromesso perché il giorno prima aveva fatto ciclismo alle 19 e poi palestra alle 5:30 del mattino, con un enorme calo dell'HRV. L'ipotesi di lavoro è inserire nella routine serale strategie che favoriscano il recupero attivo e mantengano più alta la fase di sonno effettivo anche nei giorni di carico (il docente ipotizza, senza seguirlo direttamente, un lavoro sui dosaggi di melatonina).
Rispondendo a una domanda (tre giorni di monitoraggio con valori di HRV apparentemente sballati, es. 82 post-allenamento alle 20), il docente fissa alcuni principi metodologici cruciali:
A una domanda sul calcolo delle zone di frequenza cardiaca (FC), il docente spiega che WHOOP le calcola in automatico su base stima (peso, altezza), non tramite test massimali durante una sessione di sport: non è quindi preciso come dispositivi che fanno eseguire test dedicati. Per un lavoro accurato sulle FC consiglia i dispositivi e le applicazioni Polar, molto precisi, o eventualmente Garmin. Sottolinea inoltre che questi wearable non calcolano la VO2 max — un limite che ritiene un peccato — probabilmente per scelta aziendale: la VO2 max si misura con un test cardiopolmonare o si stima matematicamente, e verosimilmente queste aziende non si fidano della stima matematica (allo stesso modo in cui WHOOP non calcola i passi ritenendoli poco precisi). Con gli atleti il docente usa quindi Polar (che dichiara di calcolare la VO2 max) o Garmin.
Oura Ring nasce come sleep tracker per eccellenza ed è più orientato allo stile di vita e al sonno. Si divide in tre aree: Activity, Sleep e Readiness. La Readiness è paragonabile al Recovery: rappresenta attivazione, concentrazione e benessere generale.
Nell'area Sleep, Oura fornisce: totale di sonno, fase REM, sonno profondo, efficienza (qualità del sonno), restfulness, latency (latenza di addormentamento) e timing (quante volte, nella settimana, è stato rispettato un orario del sonno regolare). Gli sleep stages mostrano l'andamento delle fasi durante tutta la notte, meglio visibili da app. Il docente ricorda un fatto fisiologico normale: il sonno profondo si concentra nelle prime fasi della notte e va poi scemando, mentre la fase REM tende ad aumentare verso il mattino. Oura fornisce inoltre il battito cardiaco durante la notte (con il valore più basso), il ritmo respiratorio, la temperatura e la sua deviazione (quanto la temperatura cutanea si è modificata) e la saturazione dell'ossigeno (SpO2). Quest'ultima il docente la usa poco: anche in clienti con sospette apnee notturne è difficile fare una valutazione affidabile dalla sola saturazione; per un vero studio delle apnee serve un dispositivo dedicato, dato al cliente per alcune notti.
Il punteggio del sonno va da 0 a 100: 70 è un punteggio non buono, sopra 85 è considerato ottimale. Nell'esempio di una notte a 70, l'efficienza è penalizzata da una REM molto bassa e da una restlessness alta per gran parte della notte (fino alle 4), con l'ingresso in REM solo quando il battito cardiaco si è abbassato: un quadro che fa pensare a qualcosa avvenuto il giorno prima (un pasto sbagliato o tardivo, oppure uno stato emotivo alterato) da chiarire parlando con la persona.
La Readiness integra su base algoritmica: battito cardiaco minimo e a riposo, HRV, deviazione della temperatura e ritmi legati alla temperatura (che di norma deve variare durante la notte entro un certo range, senza eccessi né difetti di variazione). Tra i contributori: sleep balance (bilanciamento del sonno), activity balance (quanta e con che frequenza si è fatta attività nella settimana), battito cardiaco a riposo e HRV balance (quanto il dato del giorno si discosta dagli altri giorni della settimana). Nell'esempio, la cliente mostra un HRV descritto come molto basso, da approfondire.
Nell'area Activity, Oura mostra: calorie bruciate, tempo di inattività e relativi alert (l'anello segnala se si è stati fermi troppo a lungo o se si è raggiunto il daily target, definito sulle calorie bruciate e, se non erra, sui passi), la parte training (frequenza, volume, intensità e tempo di recupero dell'allenamento), il battito cardiaco medio giornaliero e i MET, misura dello sforzo fisico ritenuta interessante ma che con Oura non consente un tracciamento dettagliato della singola attività (aspetto più complesso rispetto a WHOOP). Sono presenti inoltre i passi, l'equivalenza chilometrica, le calorie bruciate attive e il consumo calorico giornaliero totale. Su quest'ultimo l'avvertenza è netta: i consumi calorici dei wearable non sono accurati e differiscono molto tra WHOOP e Oura. L'unico modo per stimare davvero il consumo è l'analisi cardiopolmonare; alcuni includono nel total burn anche l'activity burn e altri no (come WHOOP, che risulta sempre più basso di Oura), ma nessuno è preciso. Un tempo Oura e WHOOP avevano una partnership con un'azienda di analisi cardiopolmonare (la mascherina che misura lo scambio di ossigeno e anidride carbonica per la VO2 max), poi interrotta.
Ciò che il docente apprezza di più di Oura sono i Trends: la possibilità di scaricare i dati e correlare i parametri per periodi o per settimane, anche su base trimestrale, in forma grafica. Il valore didattico è mostrato con un caso reale (una cliente donna). Punto di partenza: negli ultimi giorni l'HRV sta scendendo molto (da 21 a 19 a 16, valori descritti come molto bassi). Il docente incrocia i dati:
La conclusione operativa è che il calo di HRV non richiede un lavoro sul sonno, ma la comprensione del perché si muova meno: potrebbe essere un dolore (mal di schiena), un malessere o un'influenza in corso, oppure — conoscendo la cliente — un problema di gestione dello stress. Su una cliente con storia di stress grave (che dorme di più ma ha l'HRV che scende nonostante alleni meno) l'ipotesi è lavorare sullo stress giornaliero e sul recupero di un minimo di attività fisica, con tecniche di respirazione, visualizzazione o meditazione mirate. Serve comunque un colloquio per capire la causa. Nota tecnica: sia Oura sia WHOOP hanno introdotto uno stress monitor, ma non sempre è visibile dall'app (a volte va cercato nell'applicazione dedicata). La morale del caso: anche un'analisi rapida e sommaria dei trend permette già di farsi un'idea; l'approfondimento verrà nelle lezioni successive.
Oura offre per le donne il tracciamento del ciclo mestruale tramite la temperatura (Cycle Insights), ma il docente lo giudica non precisissimo. La soluzione che consiglia è agganciare Oura a un servizio esterno dedicato, tipo Natural Cycles (circa 60–70 euro l'anno): un software specifico per la salute della donna, con algoritmi molto validi basati sul tracciamento della temperatura, che restituisce tutte le fasi del ciclo (follicolare, ovulazione, luteale, mestruazioni) ben analizzate. Fa la differenza soprattutto quando la cliente lamenta problematiche del ciclo o della salute femminile (esempio personale: la moglie usa Oura + Natural Cycles). Novità del giorno: Ultrahuman ha appena annunciato l'introduzione del tracciamento della salute femminile, con il calcolo del ciclo mestruale integrato nell'app (fase follicolare, luteale, ovulazione, mestruazioni), funzione forse non ancora del tutto disponibile al momento della lezione.
Ultrahuman viene descritto come sostanzialmente identico a Oura per interfaccia. Rispetto a Oura, essendo azienda più recente, ha già creato una piattaforma per i professionisti — grezza e ancora in fase di test, non pubblicata ufficialmente, ottenuta dal docente direttamente dall'azienda. Resta comunque valido il principio generale: il modo migliore per accedere ai dati è farseli passare dal cliente o farsi dare le credenziali. Il docente condivide un progetto personale su cui lavora da un anno: un applicativo per biohacker che, tramite le API, raccolga i dati da qualsiasi dispositivo del cliente in un unico software già organizzato, per analisi più accurate e — in prospettiva — con algoritmi proprietari che correlano più dati provenienti da sensori diversi. È esattamente ciò che fa Ultrahuman, che avendo sia il sensore della glicemia (CGM) sia l'anello, usa l'intelligenza artificiale per triangolare i due flussi (es. come si muove l'HRV in relazione alla glicemia) e produrre analisi più accurate. Il progetto richiede tempo e investimenti importanti.
Il consiglio pratico: chi non ha ancora un dispositivo di tracking dovrebbe prenderlo, per iniziare a capire i dati su di sé. La scelta è libera; per acquistare conviene farsi passare un link referral da qualcuno (WHOOP regala un mese gratis, Oura offre circa 50 euro di sconto). Sui costi: WHOOP funziona ad abbonamento mensile, dai 20 ai 30 euro al mese secondo il tipo; Oura si acquista una volta ma richiede poi un abbonamento (circa 5,99 euro/mese); Ultrahuman a oggi non ha ancora un abbonamento (ma il docente prevede che lo introdurrà), e costa forse un po' meno. Avendo provato tutti e tre, il docente preferisce WHOOP, anche per i clienti, pur assecondando chi preferisce l'anello. Osservazione black-friday a parte: promozioni stagionali rendono conveniente l'acquisto.
Il metodo di lavoro tipico prevede una revisione dei dati del cliente ogni tre settimane: un touchpoint tri-settimanale è, per un cliente reattivo in un percorso di biohacking, la cadenza che il docente preferisce (altri usano un mese o intervalli diversi). Non sempre l'incontro si concentra sul monitoraggio, ma di norma preferisce avere accesso diretto ai dati, cosa che mette in chiaro fin da subito con il cliente: se possibile sceglie un dispositivo tracciabile da remoto e chiede username e password dell'account (anche con Garmin, dove la condivisione dati è macchinosa, finisce per farsi dare le credenziali). Nella sua esperienza i clienti non hanno problemi a condividere i propri dati, anzi sono contenti del feedback che ne deriva.
L'unica azienda che, secondo il docente, si è realmente concentrata sul professionista è Biostrap, poco conosciuta in Italia ma con un buon lavoro in corso. Il docente si ripromette di contattarne i commerciali per capire come stanno lavorando, dato che di recente hanno cambiato sistema (probabilmente passando anch'essi a un modello ad abbonamento anziché al solo acquisto del wearable).
A margine di una domanda su Fitbit, il docente chiarisce un principio di fondo: i wearable oggi montano più o meno la stessa tecnologia; ciò che fa la differenza sono gli algoritmi. Comprando Oura non si paga l'hardware ma il fatto che l'azienda dispone di milioni di clienti e quindi di enormi masse di dati con cui costruire algoritmi molto precisi (è leader di mercato, soprattutto negli USA). Lo stesso vale per Garmin, che secondo il docente utilizzerebbe gli algoritmi di calcolo del sonno di Oura, perché sviluppare un algoritmo proprietario è oggi più costoso che licenziarlo da chi possiede già i dati. Curiosità: esiste un articolo che confronta la precisione di Fitbit e Oura, nel quale Fitbit risulterebbe addirittura più accurato; chi vuole spendere poco può quindi trovare in Fitbit una buona opzione, con due riserve del docente (l'abbonamento necessario per avere tutti i dati e la visualizzazione della schermata, che non lo convince).
Il tema conclusivo è rimandato a una lezione dedicata (che potrebbe tenere il collega Pino), ma viene introdotto: in certi casi i dati elaborati di WHOOP, Oura o Ultrahuman non bastano a capire cosa sta succedendo, e allora servono i dati grezzi (raw) dell'HRV. L'HRV, infatti, è l'insieme di più dati (dominio delle frequenze, dominio del tempo). Per ottenere i dati grezzi si ricorre a dispositivi/app come la fascia toracica Polar agganciata ad applicazioni tipo Elite HRV o HRV4Training. Su HRV4Training il docente racconta: calcola l'HRV dalla luce del LED del telefono appoggiando il dito, un metodo che sembrava banale ma che, come ha appreso conoscendone il proprietario — Marco Altini, consulente per Oura e per gli algoritmi Garmin — ha una precisione straordinaria, al costo di circa 9,90 euro. È un modo facilissimo per ottenere dati grezzi precisi dell'HRV dal cliente. Sono strumenti molto tecnici, uno step successivo per lavori avanzati, specie con atleti. Per usi più strutturati vengono citati anche: software come ANS Analysis (analisi del sistema nervoso autonomo), ideale per chi ha un centro fisico e vuole analizzare l'HRV in sede, a un costo contenuto (circa 100 euro al mese); di nuovo Elite HRV / HRV4Training; e, come passo ulteriore, i software di HeartMath, l'istituto che studia l'HRV in modo tra i più approfonditi, i cui dispositivi permettono anche allenamenti di biofeedback — cioè allenare l'HRV con il dispositivo, componendo un servizio ad hoc (analisi, biofeedback in seduta, tecniche di respirazione).