Terminas tu entrenamiento, miras tu pulso y encuentras una cifra muy tranquilizadora por su precisión: 427 calorías quemadas. Cuatrocientos veintisiete, no “más o menos un poquito”. El problema es que esa figura puede tener mucha más imaginación de la que deja ver. Un nuevo estudio publicado en MÁS uno comparó cuatro relojes inteligentes populares con una medición de laboratorio y encontró errores consistentes al estimar el gasto de energía. Con una complicación adicional: el error aumentó a medida que aumentaba el porcentaje de grasa corporal.
Los autores de la Universidad Internacional de Florida probaron el Apple Watch Series 8, Garmin Forerunner 955, Samsung Galaxy Watch 5 y Fitbit Sense 2. Apple mostró la desviación promedio más pequeña; Garmin y Samsung sobreestimaron sistemáticamente las calorías. Fitbit arrojó resultados mucho más erráticos, incluidos algunos valores tan extremos que tuvieron que ser tratados por separado en el análisis. En resumen, el pequeño número que aparece en la pantalla sigue siendo útil como indicación. En cuanto a representar el centavo de nuestro metabolismo, decididamente menos.
Cuatro relojes inteligentes contra una máquina que mide la respiración
En la prueba participaron 58 adultos hispanos de entre 18 y 50 años, con una edad promedio de 23 años: 31 mujeres y 27 hombres. Veinticinco participantes tenían un índice de masa corporal de 30 o más. Todos hicieron una breve sesión en bicicleta reclinada: cinco minutos de descanso, diez minutos de ejercicio alternando intervalos moderados y vigorosos, luego otros cinco minutos de recuperación.
Los diferentes dispositivos estaban en las muñecas al mismo tiempo. El consumo de energía de referencia se midió mediante un COSMED K5, un analizador metabólico que detecta el oxígeno consumido y el dióxido de carbono producido a través de la respiración. Se trata de calorimetría indirecta: decididamente menos práctica para llevar al supermercado, mucho más adecuada para comprender cuánta energía utiliza realmente el cuerpo.
Los relojes inteligentes deben lograr el mismo resultado realizando un recorrido mucho más largo. El sensor óptico debajo de la carcasa utiliza fotopletismografía para estimar la frecuencia cardíaca; acelerómetros y otros sensores registran el movimiento; Luego, el software combina estas señales con información personal como edad, sexo, altura y peso. El resultado final pasa por algoritmos patentados que los investigadores, por supuesto, no pueden abrir para ver qué sucede en el interior.
Y algunos engranajes, al menos durante esta prueba, chirriaron.
Apple comete menos errores, Garmin y Samsung tienden a sumar calorías
Después de los controles de calidad, se pudieron utilizar 52 mediciones para Apple, 51 para Garmin, 50 para Samsung y 44 para Fitbit. La desviación promedio de la calorimetría fue de aproximadamente 21,6 calorías en exceso para Apple, 68,6 para Garmin y 56,8 para Samsung. En los tres casos la sobreestimación media fue estadísticamente significativa, según los resultados publicados por los investigadores.
En un protocolo tan corto, casi 69 calorías donadas por la muñeca no son exactamente calderilla metabólica.
Fitbit merece su propio paréntesis. Al eliminar los resultados considerados inverosímiles, la diferencia promedio se redujo a sólo 3,1 calorías y no fue estadísticamente significativa. Lástima que siete mediciones, alrededor del 13% de las pruebas de Fitbit, hayan superado en un 450% el valor detectado por el sistema del laboratorio. Una sesión no produjo estimaciones. Dejando de lado los valores atípicos, el sesgo promedio aumentó a 128,6 calorías. Una media aparentemente excelente ocultaba, por tanto, una dispersión nada tranquilizadora.
Si se analiza el error porcentual absoluto, es decir, cuánto se alejó la estimación del valor de referencia independientemente de la dirección de la desviación, las medianas de los cuatro dispositivos se situaron aproximadamente entre el 15 y el 25 %. Ninguno de los cuatro, durante esta prueba, transformó la muñeca en un laboratorio metabólico.
Cuanto mayor es la grasa corporal, peores son las estimaciones
Sin embargo, el resultado más interesante es quién llevaba el reloj. En los modelos estadísticos, un mayor porcentaje de grasa corporal se asoció con mayores errores en las cuatro marcas, aunque el aumento varió de un dispositivo a otro.
Los autores señalan varias explicaciones posibles, sin poder establecer cuál es la responsable del resultado. El tejido graso y el movimiento del tejido alrededor de la muñeca pueden afectar la calidad de la señal óptica; Es posible que los algoritmos también se hayan desarrollado en muestras que representan peor ciertos tipos de cuerpo. Sin embargo, su estructura es propietaria, por lo que atribuir el error a una causa concreta sería ir más allá de los datos disponibles.
El estudio también buscó un posible efecto del color de la piel. , pero aquí hay que tener cautela con el resultado: todos los participantes pertenecían a los fototipos III, IV o V de Fitzpatrick y sólo cuatro fueron clasificados como tipo V. Los propios investigadores advierten de que la muestra no permite cerrar la cuestión.
No significa que el reloj inteligente sea inútil
El estudio mide una situación muy precisa: una única sesión, en bicicleta estática reclinada, en el laboratorio y en una muestra joven y específica. No sabemos si los mismos errores aparecen al correr, caminar, levantar pesas o a lo largo del día. Además, el modo de entrenamiento de los relojes se mantuvo activo incluso durante los cinco minutos iniciales de descanso y los cinco minutos finales de recuperación, elemento señalado entre los límites por los propios autores. Por lo tanto, los resultados no se pueden transferir automáticamente a cada reloj inteligente, actividad o persona.
Sin embargo, existe un precedente bastante engorroso. Ya en 2017 se publicó un estudio sobre Revista de Medicina Personalizada y coordinados por investigadores de la Universidad de Stanford, probaron siete dispositivos de muñeca en 60 personas: en general, la frecuencia cardíaca se detectó bastante bien, mientras que la estimación del gasto de energía fue mucho más débil. Incluso Stanford, al presentar los resultados, subrayó que incluso el mejor dispositivo mostraba un error medio del 27%. Los modelos y algoritmos han cambiado bastante desde entonces. El problema de las calorías, evidentemente, no desapareció con las generaciones anteriores de relojes inteligentes.
Jason Kostrna, autor principal del nuevo trabajo, resumió la consecuencia práctica de manera bastante simple: ese número no debe tratarse como una medida exacta. La Universidad Internacional de Florida también llama la atención sobre todo sobre el riesgo de utilizarlo para decidir cuánto comer o para construir un déficit de calorías con precisión matemática.
El reloj inteligente puede seguir contando si nos hemos movido más o menos, seguir el progreso del entrenamiento y devolver tendencias personales útiles. Los propios autores reconocen que un error en el valor absoluto no excluye la posibilidad de seguir cambios relativos en el tiempo. Esas 427 calorías, sin embargo, merecen unos decimales menos en nuestra confianza. La visualización es precisa. El metabolismo, lamentablemente para los amantes de las cuentas redondas, sigue siendo mucho menos cooperativo.
