Apple Watch kaloriju skaitītājs – tikai aptuvens minējums
Pētījumi liecina, ka Apple Watch un citas viedierīces nespēj precīzi izmērīt kaloriju patēriņu, jo to aprēķini balstīti uz netiešiem rādītājiem un algoritmiem, nevis tiešu vielmaiņas mērīšanu.
Kopš 2015. gada Apple Watch ir būtiski uzlabojies, taču tā kaloriju skaitītājs joprojām nav uzticams. Līdzīgas problēmas ir arī citiem viedo pulksteņu un fitnesa izsekotāju modeļiem, jo enerģijas patēriņa noteikšana ir ievērojami sarežģītāka nekā sirds ritma mērīšana.
Pētījumi apliecina neprecizitāti
Stenfordas Universitātes Medicīnas skolas 2024. gada pētījumā ar 60 brīvprātīgajiem tika pārbaudītas septiņas viedierīces, tostarp Apple Watch, Fitbit Surge, Microsoft Band un Samsung Gear S2. Rezultāti parādīja, ka, lai gan sirds ritma mērījumi bija precīzi, kaloriju aprēķini bija krietni mazāk ticami. Precīzākā ierīce kļūdījās vidēji par 27%, bet vismazāk precīzā – pat par 93%, salīdzinot ar medicīnisko elektrokardiogrāfu. Pētījuma vadošais autors Dr. Euans Ešlijs atzina, ka šāda mērojumu nekvalitāte viņu pārsteigusi.
Kāpēc viedierīces nespēj precīzi izmērīt kalorijas?
Galvenais iemesls – viedpulksteņi nevar tieši izmērīt vielmaiņu. Tā vietā tie izmanto netiešus rādītājus, piemēram, pulsu, nobraukto distanci un kustības sensorus, un ar mašīnmācīšanās algoritmiem aprēķina aptuvenu enerģijas patēriņu. Asistējošā profesore Anna Ščerbina no Stenfordas norāda, ka ir ārkārtīgi grūti izveidot algoritmu, kas būtu precīzs dažādiem cilvēkiem, jo enerģijas patēriņš atkarīgs no fiziskās formas, auguma, svara un citiem faktoriem.
Jaunāki pētījumi un papildu faktori
Žurnālā Nature publicēts pētījums apstiprināja, ka Apple Watch un līdzīgas ierīces nav uzticamas kaloriju mērīšanā. Problēma ir tā, ka vairāku sensoru dati, apvienojoties, var radīt kumulatīvas kļūdas. Turklāt tādi faktori kā ādas tonis un mitruma līmenis ietekmē sensoru spēju precīzi novērtēt enerģijas patēriņu.
Kā viedpulksteņi nosaka aktivitāti?
Lai identificētu vingrojumu veidu, Apple Watch izmanto akselerometru, žiroskopu, GPS un sirds ritma sensoru. Mašīnmācīšanās algoritmi analizē soļu biežumu, kustības ātrumu un pulsu – piemēram, zems un vienmērīgs pulss ar lēniem soļiem liecina par iešanu, bet atkārtotas kustības – par airēšanu. Tomēr neatkarīgi no aktivitātes veida kaloriju aprēķins joprojām ir tikai aptuvens minējums.
