健身追踪器正让数百万用户失望——这套解决方案或将改变一切

对许多人而言，健身追踪器已成为监测每日卡路里消耗不可或缺的工具。但对于肥胖人群来说，这些设备常常无法准确测量活动量——直到现在。已知肥胖人群在步态、速度、能量消耗等方面表现出差异性。

西北大学的科学家开发出一种新算法，使智能手表能更准确地监测肥胖人群在各种体育活动中的卡路里消耗。

西北大学HABits实验室的Nabil Alshurafa表示，这项技术弥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。它具有透明度高、可严格测试的特点，并可供其他研究人员在此基础上开发。他们的下一步计划是在今年晚些时候推出适用于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的健康洞察，但当前大多数设备都未能达标，"西北大学范伯格医学院行为医学副教授Alshurafa说。

他指出，现有健身追踪器使用的活动监测算法是为非肥胖人群设计的。髋部佩戴的追踪器常因步态变化和设备倾斜而误读肥胖人士的能量消耗。最后，虽然腕戴式设备承诺在不同体型人群中提供更好的舒适度、依从性和准确性，但此前无人针对肥胖群体对其进行严格测试或校准。

"没有经过验证的腕部设备算法，我们仍无法确切了解肥胖人群每日的实际活动量和能量消耗——这延缓了我们制定针对性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种由研究人员使用科研级设备设计的前沿算法对标测试中，通过可穿戴相机捕捉了腕部传感器遗漏卡路里消耗的每个瞬间。

该研究成果将于6月19日发表于《自然》旗下期刊《科学报告》。

激发研究的健身课程

Alshurafa是在陪同患有肥胖症的岳母参加健身课程后决心开发此算法的。

"她比任何人都努力，但当我们瞥见排行榜时，她的数据几乎没显示出来，"Alshurafa回忆道，"那一刻我深受触动：健身不应成为最需要它的人们的陷阱。"

算法媲美金标准方法

通过利用商用健身追踪器的数据，新模型在测量能量消耗方面媲美金标准方法，可每分钟估算肥胖个体的能量使用情况，在真实场景中达到95%以上的准确率。Alshurafa表示，这一进步使更多肥胖人群能便捷地追踪日常活动和能量消耗。

研究如何测量能量消耗

在第一组研究中，27名参与者同时佩戴健身追踪器和代谢推车——后者通过面罩测量佩戴者吸入氧气和呼出二氧化碳的体积来计算能量消耗（单位：千卡）及静息代谢率。参与者完成系列体力活动以测量每项任务的能量消耗。科学家随后比对了健身追踪器与代谢推车的测量结果。

另一组25名参与者在日常生活中佩戴健身追踪器和人体摄像头。摄像头让科学家能直观确认算法何时高估或低估了千卡消耗量。

Alshurafa提到，他有时会挑战参与者在五分钟内完成尽可能多的俯卧撑。

"许多人无法趴到地板上，但每个人都完成了墙面俯卧撑，手臂因用力而颤抖，"他说，"我们将'标准'训练奉为终极测试，但这些标准排挤了太多人。这些经历让我意识到，必须重新思考健身房、追踪器和训练计划如何衡量成功——这样才不会有人的努力被忽视。"

研究题为《开发并比较适用于腕戴设备的BMI包容性新型能量消耗算法》。

其他西北大学作者包括第一作者Boyang Wei、Christopher Romano和Bonnie Nolan。研究还与西北大学前成员Mahdi Pedram、Whitney A. Morelli合作完成。

研究资金由美国国立糖尿病消化与肾病研究所（资助号K25DK113242-01A1、R01DK129843-01）、美国国家科学基金会（资助号1915847）、美国国立生物医学影像与生物工程研究所（资助号R21EB030305-01）及美国国立卫生研究院国家转化科学促进中心（资助号UL1TR001422）提供。