健身追踪器未能满足数百万用户需求——这项改进方案或将改变这一切

对许多人而言，健身追踪器已成为监测每日卡路里消耗的必备工具。然而，对于肥胖人群——已知其在步态、速度、能量消耗等方面存在差异——这些设备往往测量不准确。直到现在，这种情况才得以改变。

西北大学的科学家开发出一种新型算法，使智能手表能够更精确地监测肥胖人群在不同身体活动中消耗的卡路里。

西北大学HABits实验室的负责人Nabil Alshurafa表示，这项技术填补了健身技术的关键空白。该实验室创建并测试了这款专为肥胖人群优化的开源主手腕算法。该算法具备透明度、严格可测试性，并可供其他研究者拓展应用。下一步计划是在今年晚些时候发布适用于iOS和Android系统的活动监测应用程序。

"肥胖人群本可从活动追踪器获得重要健康洞察，但目前大多数设备未能满足需求，"西北大学范伯格医学院行为医学副教授Alshurafa强调。

现有健身追踪器采用的活动监测算法是为非肥胖人群设计的。Alshurafa指出，髋部佩戴的追踪器常因步态变化和设备倾斜而误读肥胖群体的能量消耗。虽然腕戴式设备承诺为不同体型提供更佳舒适度、依从性和准确性，但此前未有机构针对该群体进行严格测试或校准。

"缺乏经过验证的腕戴设备算法，我们仍无法精确掌握肥胖群体的每日活动量与能量消耗——这阻碍了定制干预措施和改善健康结果的能力，"Alshurafa表示。其实验室算法在与11种前沿算法的对比测试中，结合研究级设备和可穿戴摄像头捕捉腕部传感器卡路里测量误差时刻。

该研究成果将于6月19日发表在《自然》旗下期刊《科学报告》。

激发研究灵感的健身课

Alshurafa的研发动机源于陪同患有肥胖症的岳母参加健身课程的经历。

"她比任何人都努力，但排行榜显示的数据几乎为零，"Alshurafa回忆道，"那一刻我顿悟：健身不应成为最需要它的人群的陷阱。"

媲美金标准的算法

通过商业健身追踪器数据，新模型在能耗测量精度上媲美金标准方法，可每分钟估算肥胖人群能量消耗，在实际场景中达到超过95%的准确度。Alshurafa指出，这一突破使更多肥胖人群能便捷追踪日常活动与能量消耗。

能耗测量研究方法

第一组27名受试者同时佩戴健身追踪器和代谢推车——通过面罩测量吸入氧气量/呼出二氧化碳量，计算能耗（千卡）与静息代谢率。受试者完成系列体能任务以测定各环节能耗，科学家随后比对了追踪器与代谢推车的数据结果。

第二组25名受试者在日常生活中同步佩戴健身追踪器和随身摄像头。摄像头帮助科学家视觉确认算法高估或低估千卡的场景。

实验中，Alshurafa曾挑战受试者完成五分钟极限俯卧撑。

"许多人无法完成地面俯卧撑，但他们都突破了靠墙俯卧撑极限，双臂因用力而颤抖，"他说，"我们推崇'标准'训练作为终极测试，但这些标准排斥了众多人群。这些经历启示我们必须重塑健身房、追踪器和运动课程的成功衡量标准——不让任何人的汗水被忽视。"

研究论文题为《开发并比较腕戴设备的新型BMI兼容能耗算法》。

西北大学其他作者包括第一作者Boyang Wei、Christopher Romano及Bonnie Nolan。研究合作者还包括西北大学前成员Mahdi Pedram与Whitney A. Morelli。

研究资助方：美国国家糖尿病消化及肾脏疾病研究所（项目号K25DK113242-01A1, R01DK129843-01）、美国国家科学基金会（项目号1915847）、美国国家生物医学影像与生物工程研究所（项目号R21EB030305-01）、美国国立卫生研究院国家转化科学促进中心（项目号UL1TR001422）。