Smartwatch zeigt Gesundheitswerte an

Gesundheit & Bereitschaft

Wisst, wer bereit ist. Wisst, warum.

Tägliche physiologische Intelligenz für jeden Schwimmer. Objektiv. Transparent. Handlungsrelevant. Basierend auf Wearable-Daten. Entwickelt für Trainingsentscheidungen.

Heute
78
Gut
BEREITSCHAFTS-ALGORITHMUS

Der Bereitschaftswert

Eine tägliche Entscheidungshilfe

Eine Zahl. Voller physiologischer Kontext. DigitAquos berechnet jeden Morgen einen proprietären 7-Faktor-Bereitschaftswert aus Wearable-Daten. Kein Raten — jede Anpassung ist transparent und nachvollziehbar.

AUSGEZEICHNET
80+
GUT
60–79
MITTEL
40–59
NIEDRIG
<40

Jede Stufe wird konkreten Trainingsempfehlungen zugeordnet.

Heutige Bereitschaft
7 Faktoren
72
GUT
Bereit für Qualitätsarbeit
BasisAnpassungenEndwert: 72
Body Battery+54
Ruhepuls-6
Schlafqualität+4
Stresslevel-3
HRV-Bonus+6
Atemfrequenz0
Erholungs-Cap
Endwert72
Vollständige Aufschlüsselung sichtbar für Trainer und Schwimmer. Keine Black Box.
Team-Bereitschaft
Heute, 6:12 Uhr
Schwimmer
Wert
Status
Andrei P.
Performance
86
AUSGEZEICHNET
Maria T.
Performance
74
GUT
Luca D.
Junior
69
GUT
Sofia M.
Junior
52
MITTEL
Schlafdefizit
4 von 6 Schwimmern angezeigt
TRAINER-INTELLIGENZ

Euer gesamtes Team.
Ein Bildschirm.

Geht aufs Deck und wisst genau, wer heute Belastung verträgt. Bereitschaftswerte, Gesundheitswarnungen und Erholungstrends für jeden Schwimmer — jeden Morgen automatisch von den Wearable-Daten aktualisiert.

Frühwarnsystem
Krankheitshinweise durch Atemfrequenz-Anstiege, Schlafdefizit-Akkumulation, erhöhte Ruheherzfrequenz — erkannt, bevor der Schwimmer es erwähnt.
Anpassungs-Tracking
Seht, wer auf die Trainingsbelastung anspricht. Bereitschaftstrends zeigen, ob eure Periodisierung funktioniert.
Gruppenbasierte Entscheidungen
Nach Trainingsgruppe filtern. Wenn 3 von 8 Schwimmern in eurer Sprintgruppe mittlere Bereitschaft zeigen, passt die Einheit an.
INTELLIGENTE ANALYSE

Gesundheits-Insights

Automatische Mustererkennung für jeden Schwimmer. Das System markiert, was wichtig ist — bevor der Athlet es erwähnt, bevor der Trainer es bemerkt.

KRITISCHHeute Morgen
Krankheitsrisiko — Elena C.
Atemfrequenz über Nacht um 22 % über dem Ausgangswert gestiegen. Ruheherzfrequenz seit 2 Tagen um +7 bpm erhöht. Body Battery hat im Schlaf nicht über 30 regeneriert.
Ruhe empfohlen. Zur Trainerprüfung vor der nächsten Einheit markiert.
WARNUNGHeute
Schlafdefizit — Sofia M.
Durchschnittlich 5 Std. 48 Min. in den letzten 4 Nächten. 2 Std. 12 Min. unter ihrem 14-Tage-Ausgangswert. Schlafscore von 82 auf 61 gesunken. Tiefschlafphase um 38 % reduziert.
Bereitschaft auf MITTEL begrenzt, bis sich der Schlaf normalisiert.
POSITIVVor 2 Tagen
Anpassung bestätigt — Andrei P.
Ruheherzfrequenz in 14 Tagen um 4 bpm gesunken (52 → 48). HRV im Aufwärtstrend +12 % gegenüber Monats-Baseline. Body-Battery-Erholungsrate um 18 % verbessert.
Trainingsbelastung kann erhöht werden. Athlet reagiert gut auf aktuelle Periodisierung.
INFOGestern
Regenerationswoche — Jugendgruppe
Durchschnittliche Team-Bereitschaft von 54 auf 73 während der Entlastungswoche gestiegen. 5 von 6 Schwimmern auf GUT oder AUSGEZEICHNET zurückgekehrt. Stress-Durchschnitt um 28 % gesunken.
Gruppe bereit, normales Trainingsvolumen wieder aufzunehmen.
Wearable-Gerät am Handgelenk eines Schwimmers
GERÄTE-INTEGRATION

Euer Wearable.Ihre Erholungsdaten.Eine Plattform.

Schwimmer verbinden ihr Wearable einmal. Ab diesem Moment fließt jedes physiologische Signal automatisch in DigitAquos.

Schwimmer verbindet
Ein-Klick-OAuth-Link. Dauert unter 10 Sekunden.
Daten fließen automatisch
Echtzeit-Webhooks. Historischer Datenimport ab Tag eins.
Trainer sieht alles
Bereitschaftswerte am Morgen. Team-Gesundheit auf einen Blick.
6 DATENSTRÖME · AUTOMATISCH SYNCHRONISIERT
Schlafarchitektur
Phasen · Score · SpO₂ · Atemfrequenz
Stressmuster
3-Min-Abtastung · Tagestrends · Erholung
Herzratenvariabilität
Nächtlicher Durchschnitt · Baseline-Abweichung
Herzfrequenz-Zeitverlauf
Ruhepuls · Zonen · Tages-HF
Schwimmaktivitäten
SWOLF · Pace · Technik · Bahnen
Energie-Tracking
Body Battery · Aufladung · Entladung

Beginnt mit datenbasiertenTrainingsentscheidungen