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Apr 30, 2023

Wearables: tecnologia avançada ou marketing avançado?

CAIXA DE FERRAMENTAS: Graças aos avanços em biossensores vestíveis, um ciclista moderno pode parecer

CAIXA DE FERRAMENTAS: Graças aos avanços em biossensores vestíveis, um ciclista moderno pode parecer um carro de Fórmula 1 na vasta gama de dados disponíveis durante e depois de um passeio. Aqui está uma visão mais detalhada do estado atual da tecnologia de sensores vestíveis e algumas considerações ao decidir o que pode ajudá-lo na saúde, treinamento e corrida.

Hoje, abordarei alguns conceitos importantes quando se trata de avaliar um biossensor vestível. Este artigo NÃO é uma revisão de nenhum sensor individual.

Também recomendo fortemente os dois artigos que coloquei na seção Referências se você quiser um mergulho mais profundo na tecnologia emergente de wearables e seu potencial na ciência do esporte (Ye et al. 2020; Shei et al. 2022).

Preciso e/ou confiável?

Um dos maiores conceitos para entender sobre um sensor, seja uma balança de banheiro ou um sensor vestível, éprecisão/validadeeconfiabilidade/precisão . Esses termos geralmente são usados ​​incorretamente de forma intercambiável ou definidos incorretamente, então vamos esclarecer isso com um exemplo de você querendo um altímetro para medir a verdadeira elevação no topo do Monte Everest (8.848 m):

Precisão/validade: O sensor fornece o valor real que você está tentando medir? No exemplo do Everest, ele realmente fornece o valor de 8.848 m no cume ou 8.200 m?

Confiabilidade/precisão: Se você fizer várias leituras com o mesmo sensor, isso fornecerá o mesmo valor? Para o exemplo do Everest, um sensor que fornece 8.200 m de cada vez NÃO é preciso/válido, mas É confiável/preciso.

O que você realmente quer em um sensor? Bem, claro que o ideal é que seja preciso E confiável. Mas, em alguns contextos, o objetivo ou ideal pode variar. Por exemplo, se for um monitor de frequência cardíaca, provavelmente daria mais valor à precisão porque a frequência cardíaca por si só pode variar muito de um dia para o outro (estresse, sono, cafeína etc.) fazendo.

Por outro lado, se eu estivesse olhando para uma balança de banheiro ou um medidor de potência, provavelmente daria mais valor à confiabilidade. Nesses casos, estou apenas me comparando a mim mesmo e estou mais interessado em acompanhar as variações ao longo do tempo. Portanto, estou mais preocupado com quanto peso ganhei em um mês (por exemplo, 3 kg) do que com o peso de 65 kg. Da mesma forma, se estou treinando com potência, posso me importar mais com o aumento de minha potência de limite em 20 W durante um ciclo de treinamento, mesmo que esteja lendo 220 W em vez do valor real preciso de 250 W.

Já destaquei a questão da precisão e confiabilidade em um artigo em vídeo sobre o monitor de temperatura corporal CORE.

Valor direto x valor derivado?

Outro conceito importante a ser entendido sobre a biometria é se um sensor está medindo diretamente um valor ou se está obtendo um valor medido diretamente e, em seguida, passando-o por um algoritmo complexo para fornecer um valor.

O exemplo mais comum é provavelmente a frequência cardíaca. Sabemos que a frequência cardíaca medida por meio de uma cinta peitoral é muito precisa e confiável, e esse é um exemplo dedireto medir. Ou seja, quando você vê sua frequência cardíaca no computador da bicicleta, é exatamente isso.

No entanto, um desafio com muitos novos biossensores é que eles fazem essa medida original e depois usam software para tentar prever matematicamente muitas coisas. Usando a frequência cardíaca como medida inicial, isso pode incluir variabilidade da frequência cardíaca, saturação de oxigênio, recuperação, VO2max, etc.

Por que isso é um problema? Quanto mais você se afasta da medida original, mais depende de algoritmos e suposições.

As suposições são exatamente isso, elas assumem que você cai no meio geral de uma população em resposta, enquanto sabemos que as respostas individuais podem variar muito. Por exemplo, todos vocês provavelmente já viram a equação de 220 anos para sua frequência cardíaca máxima. Além do fato de não haver base científica para essa equação, isso leva os gráficos das academias a sugerirem zonas de exercícios. No entanto, minha frequência cardíaca máxima medida diretamente sempre foi muito menor do que a prevista por esta equação em 20-30 bpm, portanto, qualquer previsão para mim com base nessa suposição seria totalmente incorreta.