您的商业健身追踪器的准确性如何?
文 | AI国际站 唐恩
编 | 艾娃
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在2019年的一项研究中,有18位老年人在健身机上武装起来的同时在一些跑步机上漫步。他们将器械绑在手腕和脚踝上,系上安全带,并缠在胸前。但是即使使用了所有这些跟踪器,老年人也无法获得准确的步数,因为他们的运动太慢而无法触发设备中的传感器。
商业健身追踪器除追踪步骤外,还用于其他各种用途。他们测量心率,跟踪睡眠方式,并计算基础代谢率和燃烧的卡路里。它们被用于临床试验,研究实验室以及保险公司和公司健康计划。
但是它们真的足够可靠吗?
健身追踪器有多种可能出问题的方法,尤其是如果您不适合相当狭窄的人群时:20或30多岁的浅肤色,平均健身水平和“有目的的”步态。
计步器:这不是他们所知道的,而是他们所假设的
设备并没有具体计算每个步骤;他们使用所谓的“加速度计”进行估算。加速度计使用电磁传感器来获取运动信息,而健身追踪器则使用一种算法对这些信息进行解释,该算法训练设备以识别哪些是重要的步骤。用户可以通过对设备的身高,体重和年龄进行编程来进一步个性化这些计算。
不过,不列颠哥伦比亚大学物理治疗学系副教授Lynne Feehan说,所使用的算法通常是基于招收大学时代男性的研究数据得出的,他是Fitbit准确性研究的合著者。Feehan说:“如果是正常的步调,正常的节奏,他们确实可以很好地检测到脚步。” “它们在测量有目的的步行。” 但是,她说,如果您在厨房里步履蹒跚,或者在推婴儿车或助步车时,加速度计的可靠性就不那么可靠了。
她说:“那里确实存在偏见。” “孩子的举动和90岁以下的人的举动非常不同。”
Fitbit研究部副总裁谢尔滕·袁(Shelten Yuen)在电子邮件声明中表示,该公司不断努力改善其算法。他写道:“ Fitbit使用AI和机器学习,并结合其庞大的生物识别信息数据库中的洞察力来开发和不断改进其产品。”
例如,如果您迈出了一步,并且将手臂向前推,则加速度计将感应到该运动的力并记录下一个步数。但是,如果您随机播放,li行,走路时不摇动手臂或只是缓慢地缓慢移动,则该步可能不会在您的健身追踪器上显示出来。
对于行动缓慢的老年人,行走者或患有帕金森氏病(帕金森氏病)的症状,行走时手臂运动减弱,情况也是如此。Feehan和她的合著者发现,与其他研究级设备相比,Fitbits低估了老年人的脚步25%。
Feehan的研究还发现,设备计数步数的准确性总体上只有大约三分之一到一半的时间。在实验室中,当受试者慢跑或正常行走时,与观察到的步数相比,设备的步数减少了50%。但是,在实验室条件之外,与研究级的计步器和加速度计相比,Fitbits会将步幅高估多达35%。
Fitbit拒绝评论个别研究。
如果您想增加工作场所发起的健身运动的步数,这些设备也非常容易上当。在加入The Markup之前,调查记者Surya Mattu与工程师兼艺术家Tega Brain合作,设计了一系列诱骗这些跟踪器的策略,从将它们连接到节拍器到在钻头或自行车车轮上打转。
因此,如果您想每天比较您的活动水平,步数计数器可能是一个很好的工具。如果您每天的目标目标是达到10000个神话般的步伐,那么您的工作量可能会减少。如果您是一家雇主,希望将计步法推广为适合自己的职业,请知道个人之间的比较可能不公平,因为所有人的步数均不平等。
心率:肤色和运动强度可能很重要
为了测量心率,大多数跟踪器使用一种称为光电容积描记术的技术,该技术通过将绿色LED光束照射到手腕上来测量血液量。当心脏跳动时,更多的血液流入血管,更多的绿光被该血液吸收。两次跳动之间,血液逐渐退去,吸收的光线更少。根据这些测量结果,设备会计算出心率。
但是跟踪心率的绿色LED传感器可能不可靠。为了测量血容量,绿光必须穿透皮肤,但是一些研究表明,绿化的皮肤更容易吸收绿光。
关于这一点的科学仍在争论中。一项研究没有发现肤色与准确度之间的相关性,尽管它确实报告了运动期间的错误率比休息时高30%。另一项研究发现,腕戴式健身追踪器(尤其是Apple Watch)上的心率监测器在受控的研究环境中表现良好。
Fitbit表示,该公司一直在努力校准其设备中的传感器,以使每个人都能使用。“为了为所有肤色用户提供最佳,最一致的性能,我们设计了光学系统,以足够的强度发出绿光,可以穿透深色皮肤,并且检测器足够灵敏,可以准确检测出心率信号,” Yuen在电子邮件声明中说。
但是尝试过Fitbits和其他跟踪器的皮肤黝黑的用户抱怨说,这些设备会产生奇怪的读数,或者根本无法工作。Smartwatch制造商Polar甚至将深色皮肤和纹身列为可能限制腕戴式显示器的准确性的因素。
瑞典医科大学Karolinska Institutet的资深研究员Mikael Mattsson表示,在研究环境中,科学家通常会校准七种不同波长的光以产生最准确的读数,“但是您无法将所有的东西都放在一只小手表中, ”他解释道。
Apple Watch 除了使用绿色LED之外,还使用红外传感器来测量静息心率。Mattsson说,红灯比绿灯更准确,更可靠,但是它也容易被运动甩开,因此许多设备在运动过程中仍然依靠绿灯来测量心率。Apple Watch Series 4还具有电极,该电极可直接测量来自心脏的电流,而无需依靠诸如血液水平的替代测量。
即使如此,腕戴式传感器的精度仍会根据活动类型而变化很大。虽然该设备在重复,稳定,中等强度的活动(例如骑固定脚踏车)中非常好,但研究表明,即使在其他相对受控的活动中(例如使用带扶手的椭圆机,也没有手腕磨损),它们也会使心率错误传感器与胸带监视器一样精确。
Mattsson说:“我们的练习中变化越大,差异就越大。” 他甚至还没有尝试在户外测试这些设备,因为他认为:“如果它们在室内不够好,那么它们在户外就不够好。”
总而言之,某些心率监测器在特定条件下可以很好地工作,并且如果您正在追踪心率的乐趣或随意比较锻炼强度,那就很好了-只知道它们并不完美。而且,如果您是一名竞技运动员,或者出于健康原因需要监视心率,那么使用更复杂的设备(例如胸带)可能会更好。
卡路里:最难以捉摸的指标
这是事情变得很模糊的地方。从关于运动和心率的可能不准确的测量中,大多数设备然后使用专有算法来计算能量消耗。一些跟踪器允许您添加有关身高,体重,年龄和性别的信息,设备可使用这些信息来计算基础代谢率-基本上是您的身体每天在正常功能中燃烧多少卡路里。
但是,您在运动中燃烧多少卡路里是健身追踪器计算出的最不可靠的指标。
Mattsson是为数不多的研究的合著者之一,这些研究探讨了健身追踪器如何在不同年龄,体重,身高,肤色和健身水平的不同人群上工作。他的工作发现,在计算热量消耗方面,没有任何设备的错误率低于20%。“工程师为机器创建算法。但是人类不是机器,”他说。
最近的另一项研究测试了四个跟踪器-Apple Watch Series 4,Polar Vantage V,Garmin Fenix 5和Fitbit Versa-得出的结论是,尽管Apple Watch和Polar Vantage V在测量心率方面表现不错,但四个都不应该用于监测能源消耗水平,从坐到冲刺。
与步数一样,Mattsson说问题出在算法上。他说:“由于他们正在使用算法和代理度量,所以它永远不会完美。” “最大的问题是,他们已经为一部分人完成了算法。在大多数研究中,您谈论的是平均健康水平在30多岁的白人男性。您走得越远,出现问题的风险就越大。”
马特森说,这种情况使健身追踪器陷入了尴尬的Catch-22。为了提高质量,公司需要更多的人来购买和使用他们的产品。这样,公司将拥有更多样化的数据集来训练算法,并获得考虑到身体,健身水平和年龄的完全多样性的算法。他说:“但是,即使他们并不完美,也需要很多人使用它们。”
底线?如果您希望卡路里计数,请不要依赖健身追踪器。总体而言,跟踪器可能既有趣又有用,但是它们提供的数据必须在上下文中获取。巴尔的摩县马里兰大学运动实验室机构负责人海伦娜·门蒂斯(Helena Mentis)表示:“让每个人认识到每种技术都有易犯错误,并在使用该技术时将其考虑在内,这一点更为重要。
健身追踪器可以帮助用户了解自己,识别模式并反思自己的行为,但是这些设备提供的数据不应被视为福音真理。考虑到设备在整个人口统计数据中的不确定性,考虑使用商用健身追踪器监测健康状况或比较个人性能的任何人都应该三思。
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