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Apr 30, 2023

Wearables: ¿tecnología avanzada o marketing avanzado?

CAJA DE HERRAMIENTAS: Gracias a los avances en biosensores portátiles, un ciclista moderno puede parecer

CAJA DE HERRAMIENTAS: Gracias a los avances en biosensores portátiles, un ciclista moderno puede parecer un auto de Fórmula 1 en la amplia gama de datos disponibles durante y después de un viaje. Aquí hay una mirada más cercana al estado actual de la tecnología de sensores portátiles y algunas consideraciones para decidir qué podría ayudarlo en la salud, el entrenamiento y las carreras.

Hoy, repasaré algunos conceptos importantes cuando se trata de evaluar un biosensor portátil. Este artículo NO es una revisión de ningún sensor individual.

También recomiendo encarecidamente los dos artículos que coloqué en la sección Referencias si desea profundizar en la tecnología de dispositivos portátiles emergentes y su potencial en la ciencia del deporte (Ye et al. 2020; Shei et al. 2022).

¿Preciso y/o confiable?

Uno de los conceptos más importantes para comprender acerca de un sensor, ya sea una báscula de baño o un sensor portátil, esexactitud/validezyfiabilidad/precisión . Estos términos a menudo se usan incorrectamente como sinónimos o se definen incorrectamente, así que aclaremos esto con un ejemplo de usted que desea un altímetro para medir la elevación real en la cima del Monte Everest (8848 m):

Precisión/validez: ¿El sensor le da el valor real que está tratando de medir? En el ejemplo del Everest, ¿realmente te da el valor de 8848 m en la cima o te da 8200 m?

Fiabilidad/precisión: Si toma varias lecturas con el mismo sensor, ¿le da el mismo valor? Para el ejemplo del Everest, un sensor que te da 8200 m cada vez NO es exacto/válido, pero SÍ es confiable/preciso.

¿Qué es lo que realmente quieres en un sensor? Bueno, por supuesto, lo ideal es que sea preciso Y confiable. Pero en algunos contextos, el objetivo u óptimo puede variar. Por ejemplo, si se trata de un monitor de frecuencia cardíaca, probablemente le daría más valor a la precisión porque la frecuencia cardíaca en sí misma puede variar mucho de un día a otro (estrés, sueño, cafeína, etc.) y realmente quiero saber cómo está mi corazón. haciendo.

Por el contrario, si estuviera mirando una báscula de baño o un medidor de potencia, probablemente le daría más valor a la confiabilidad. En esos casos, solo me comparo conmigo mismo y estoy más interesado en rastrear las variaciones a lo largo del tiempo. Así que me importa más cuánto peso he ganado en un mes (por ejemplo, 3 kg) que peso 65 kg. Del mismo modo, si estoy entrenando con potencia, puede que me importe más que mi umbral de potencia aumente en 20 W durante un ciclo de entrenamiento, incluso si está leyendo 220 W en lugar del valor exacto real de 250 W.

Anteriormente destaqué el problema de la precisión y la confiabilidad en un artículo de video sobre el monitor de temperatura corporal CORE.

¿Valor directo vs derivado?

Otro concepto importante que debe comprender sobre la biometría es si un sensor mide directamente un valor o si toma un valor medido directamente y luego lo somete a un algoritmo complejo para darle un valor.

El ejemplo más común es probablemente la frecuencia cardíaca. Sabemos que la frecuencia cardíaca medida a través de una correa para el pecho es muy precisa y confiable, y ese es un ejemplo de undirecto medida. Es decir, cuando ves tu frecuencia cardíaca en la computadora de tu bicicleta, es exactamente eso.

Sin embargo, un desafío con muchos biosensores nuevos es que toman esa medida original y luego usan software para tratar de predecir matemáticamente muchas cosas. Usando la frecuencia cardíaca como medida inicial, esto puede incluir la variabilidad de la frecuencia cardíaca, la saturación de oxígeno, la recuperación, el VO2max, etc.

¿Por qué es esto un problema? Cuanto más se aleje de la medida original, más confiará en algoritmos y suposiciones.

Las suposiciones son exactamente eso, asumen que usted se encuentra en el medio general de una población en respuesta, mientras que sabemos que las respuestas individuales pueden variar mucho. Por ejemplo, es probable que todos hayan visto la ecuación de edad 220 para su frecuencia cardíaca máxima. Además del hecho de que no existe una base científica para esta ecuación, esto lleva a que los gráficos en los gimnasios sugieran zonas de ejercicio. Sin embargo, mi frecuencia cardíaca máxima medida directamente siempre ha sido mucho más baja que la predicha por esta ecuación en 20-30 lpm, por lo que cualquier predicción para mí basada en esta suposición sería muy incorrecta.

Otro problema con los algoritmos es que son grandes cajas negras. Cada sensor y compañía tiene sus propios algoritmos, por lo que ni siquiera sabemos qué medida o medidas pueden estar usando para derivar un valor, y mucho menos las ecuaciones en sí. Eso hace que sea un desafío confiar en cualquier valor biométrico derivado, en mi opinión, como un puntaje de recuperación o VO2max.

¿Quién es la población objetivo?

Una última cuestión relacionada con las suposiciones y los algoritmos esOMS te están comparando en esa gran base de datos. Tenga en cuenta que la mayor parte del desarrollo de biosensores portátiles se basa en un imperativo clínico y de atención de la salud, no desde una perspectiva deportiva. Esto puede conducir a un caso en el que primero se desarrolla un sensor para una población relativamente pasiva y sedentaria, y luego se "calza" lateralmente en una aplicación atlética.

El desafío con esto puede ser que el sensor puede ser muy preciso y confiable en un uso relativamente sedentario o con ejercicio leve, pero eso no siempre se puede extrapolar directamente a que sea tan preciso o confiable con ejercicio intenso, movimiento y sudoración.

Otro desafío potencial es que la gran base de datos de población que se utiliza para la comparación es de una población en gran parte sedentaria con posibles problemas clínicos, frente a una población más sana y muy activa. Así que puede ser un caso de comparar manzanas y naranjas.

Resumen

Una vez más, como científico del deporte, existe un gran potencial para la tecnología portátil, y este artículo no pretende menospreciar el campo en su conjunto ni ninguna unidad en particular. Lo que, con suerte, he proporcionado en su lugar son tres consideraciones clave en las que debe pensar cuando decida si saltar y comprar/adoptar uno de los muchos nuevos biosensores portátiles que salen al mercado, cada uno con afirmaciones audaces sobre cómo avanzará en su entrenamiento. .

¡Diviértete y conduce rápido!

Referencias

Shei RJ, Holder IG, Oumsang AS, et al (2022) Rastreadores de actividad portátiles: ¿tecnología avanzada o marketing avanzado? Eur J Appl Physiol 122:1975–1990. https://doi.org/10.1007/s00421-022-04951-1

Ye S, Feng S, Huang L, Bian S (2020) Progreso reciente en biosensores portátiles: desde el monitoreo de la atención médica hasta el análisis deportivo. Biosensores 10:205. https://doi.org/10.3390/bios10120205