Para muchos, los rastreadores de acondicionamiento físico se han convertido en una herramienta esencial para monitorear la cantidad de calorías quemadas en un día. Sin embargo, para las personas obesas que se sabe que muestran diferencias en caminar, velocidad, ardor, etc., estos dispositivos a menudo miden la actividad inexactada en el pasado.
Los científicos de la Universidad Northwestern han desarrollado un nuevo algoritmo que permitirá a las personas obesas monitorear con mayor precisión las calorías que queman durante varias actividades físicas.
La tecnología une una brecha clave en la tecnología de acondicionamiento físico, Nabil Alshurafa dijo que el laboratorio de hábitos de Northwestern Lab ha creado y probado un algoritmo dominante de código abierto específicamente adaptado para personas obesas.
Alshurafa fue la motivación para crear el algoritmo después de asistir a una clase de ejercicio con su obesa madrastra.
“Ella trabajó más duro que nadie, pero cuando miré la clasificación, sus números apenas estaban registrados”, dijo Arshurafa. “El momento me golpeó. La aptitud física no debería parecer una trampa para aquellos que más la necesitan”.
Coincide con el método estándar de oro
El modelo, publicado en Nature Scientific Reports, es transparente, rigurosamente comprobable y ahora puede ser construido por otros investigadores. El siguiente paso es implementar una aplicación de monitoreo de actividad que estará disponible para iOS y Android a finales de este año.
“Las personas obesas pueden obtener información clave de salud de los rastreadores de actividades, pero la mayoría de los dispositivos hoy en día pierden la marca”, dijo Arschrafa, profesor asociado de medicina conductual en la Facultad de Medicina de Feinberg, Universidad del Noroeste.
El algoritmo de monitoreo de actividad actual utilizado por los rastreadores de fitness se construyó para personas que no son obesas. Arshurafa dijo que los cambios en los dispositivos de caminar e inclinar en personas con alto peso a menudo hacen que los rastreadores de cadera muertos malinterpreten las quemaduras de energía. Y finalmente, el modelo decorado en la muñeca promete una mejor comodidad, adherencia y precisión en todo el tipo de cuerpo, pero nadie ha sido rigurosamente probado o calibrado para este grupo.
“Sin los algoritmos validados de los dispositivos de muñeca, todavía estamos en la oscuridad sobre la cantidad de actividad y las personas obesas de energía que obtienen todos los días. Coordinaremos las intervenciones y retrasaremos nuestra capacidad de mejorar los resultados de la salud”.
Los investigadores probaron el algoritmo contra 11 algoritmos de última generación que los investigadores diseñaron utilizando dispositivos de grado de investigación. Utilizando datos de rastreadores de acondicionamiento físico comerciales, el nuevo modelo rivaliza con el método estándar de oro para medir la combustión de energía, lo que le permite estimar la cantidad de energía utilizada por las personas obesas por minuto, lo que alcanza la precisión de más del 95% en situaciones del mundo real. Este avance facilita a las personas obesas rastrear la actividad diaria y el uso de energía para más personas, dijo Alshurafa.
Mejor escala de éxito
En un grupo, 27 participantes del estudio llevaban rastreadores de acondicionamiento físico y carros metabólicos. Esto implica que el usuario exhale para calcular la cantidad de oxígeno que está inhalando, así como el usuario exhalando y exhalando para calcular la tasa de quema de energía y tasa metabólica en reposo en kilocalorías (KCAL). Los participantes del estudio experimentaron una serie de actividades físicas para medir la combustión de energía durante cada tarea. Luego, los científicos analizaron los resultados de los rastreadores de fitness para ver lo que compararon con los resultados de los carros metabólicos.
En otro grupo, 25 participantes del estudio usaban rastreadores de acondicionamiento físico y cámaras corporales mientras vivían sus vidas. Las cámaras del cuerpo permitieron a los científicos ver visualmente cuándo el algoritmo sobre o subestimó Kcal.
A veces, Arshurafa dijo que desafía a los participantes de la investigación a hacer tantas flexiones como sea posible en cinco minutos.
“Muchas personas no podían caer en el piso, pero cada una aplastó las flexiones en la pared y balanceó sus brazos con esfuerzo”, dijo.
Nota
Otros autores del noroeste incluyen a los autores principales Boyan Wei, Christopher Romano y Bonnie Nolan. Este trabajo se llevó a cabo previamente en colaboración con Mahdi Pedrum y Whitney A. Morelli de Northwestern.
