Какие показатели снимают носимые устройства

Некоторые метрики мы получаем с устройств почти что в первозданном виде. Это:

• количество шагов: замеряется при помощи акселерометра и гироскопа;
• пульс: замеряется при помощи светодиода.

Эти показатели устройства научились считать достаточно точно. Да, некоторая погрешность присутствует. Для пульса погрешность будет расти с увеличением интенсивности активности, а для шагов — со снижением скорости ходьбы [1]. Но в целом на эту информацию можно полагаться в принятии решений.

Но ещё есть показатели, которые в домашних условиях невозможно измерить напрямую. Получится только примерно прикинуть через математические алгоритмы. И вот тут достоверность показаний уже начинает хромать [2-5]. Таковы, например:

• количество и качество сна;
• суточный расход калорий;
• уровень стресса/восстановления.

Рассмотрим подробнее, как рождаются цифры на экране твоего смартфона.

01. Сон

Измеряется через отслеживание движения и пульса.

В этом отношении все популярные девайсы примерно одинаково (не)надёжны: они достаточно хорошо определяют общее время сна и пытаются угадывать его фазы [3, 4, 6, 7]. Для точного определения фазы сна нужно измерять электрическую активность мозга, а не движение и пульс. Такого носимые устройства ещё не умеют.

Поэтому не переживай, если девайс вдруг оценил твой сон как поверхностный.

02. Расход калорий

Прикидывается на основе показателей акселерометра.

Эти данные пропускаются через формулы с использованием информации о поле, возрасте, росте и весе пользователя. Некоторые устройства ещё используют данные о пульсе, температуре тела и электрической активности кожи. Так рождается примерное представление о расходе калорий владельцем часов [8, 9]. Разброс в показаниях получается страшный, со средней погрешностью около 30% [2].

Можно ли как-то доверять этим показаниям, если в них такой разброс?

В некоторой степени мы можем ориентироваться на тренд и процентные изменения. Например, если поставишь своей целью расходовать на 10% больше калорий, в среднем ты начнёшь двигаться больше.

03. Стресс и восстановление

Что входит в эти показатели каждый производитель определяет для себя самостоятельно и рассчитывает их через собственные патентованные алгоритмы.

У Whoop, например, есть шкала strain и recovery, у Oura — радар симптомов, у Apple — тренировочная нагрузка, у Garmin — Body Battery, у Galaxy Watch — сосудистая нагрузка. Поскольку каждый производитель измеряет что-то своё, говорить про валидацию и достоверность показаний не представляется возможным.

Зачем плодят эти синтетические метрики?

Так продают необычайно привлекательную идею: возможность отслеживать и контролировать каждый аспект работы организма.

Но насколько это действительно контроль, а насколько — иллюзия контроля?

Когда видишь на экране смартфона плохие показатели, сразу же хочется что-то предпринять: цифры ведь должны быть красивые! И здесь очень важно не скатываться в карго-культ и в работу на показатели.

Цифры на экране — средства, а не цель.

Цифры придают расплывчатому «образу жизни» наглядное отображение, но не всё, что снимается гаджетами, важно. И не всё, что важно, снимается гаджетами.

Не расценивай показатели фитнес-трекеров как истину в последней инстанции. Лучшее, на что ты можешь рассчитывать, — увидеть тренд.

Всегда пропускай данные через призму здравого смысла и сверяй их с собственными ощущениями:

Список источников:

1. Reliability and Validity of Commercially Available Wearable Devices for Measuring Steps, Energy Expenditure, and Heart Rate: Systematic Review (Fuller, 2020)
2. Accuracy and Acceptability of Wrist-Wearable Activity-Tracking Devices: Systematic Review of the Literature (Gemini, 2022)
3. A Validation of Six Wearable Devices for Estimating Sleep, Heart Rate and Heart Rate Variability in Healthy Adults (Miller, 2022)
4. Quality of Sleep Data Validation From the Xiaomi Mi Band 5 Against Polysomnography: Comparison Study (Concheiro-Moscoso, 2023)
5. Investigating sources of inaccuracy in wearable optical heart rate sensors (Bent, 2020)
6. Development and Evaluation of a Wearable Device for Sleep Quality Assessment (Kuo, 2016)
7. Accuracy of Wristband Fitbit Models in Assessing Sleep: Systematic Review and Meta-Analysis (Haghayegh, 2019)
8. The validity of consumer-level, activity monitors in healthy adults worn in free-living conditions: a cross-sectional study (Ferguson, 2015)
9. Recommendations for Determining the Validity of Consumer Wearables and Smartphones for the Estimation of Energy Expenditure: Expert Statement and Checklist of the INTERLIVE Network (Argent, 2022)