スマートウォッチで測定される最も不正確な指標は、実はこれらです...

心拍数、血圧、睡眠からエネルギー消費量、疲労状態、最大酸素摂取量まで、スマートウォッチやブレスレットにはさまざまな指標が表示されますが、正確に測定されていない値もあるように感じませんか？

あなたの感覚は正しいです。さまざまな指標の精度は大きく異なります。非常に正確なものもあり、医師が参考資料として利用しますが、気軽に見るだけに適したものもあります。

次の表は、いくつかの一般的な指標の精度をまとめたものです。最高の精度は 5 つ星、最低の精度は 1 つ星です。

この表では、あらゆる条件に基づいた包括的な評価システムが使用されています。メーカーによって使用されるアルゴリズムは異なる場合があり、評価は多少主観的になります。 5 つ星は精度が非常に良いことを意味し（ゴールド スタンダードで測定）、4 つ星は良いことを意味し、3 つ星は普通、2 つ星は悪い、1 つ星は非常に悪いことを意味します。

ここでの指標はどれも 5 つ星に達していないため、絶対に正確なデータは存在しません。なぜ測定が不確実なのでしょうか?測定方法、センサー、アルゴリズム、装着、解釈方法に関係している可能性があります。

次に、なぜ正確または不正確であるか、どの程度正確であるか、より正確に測定するにはどうすればよいかなど、より詳細な情報を表に入力します。この記事を読み終える頃には、情報量が 2 倍になった表と、さまざまな指標の使い方を判断できるようになります。

正確かどうかは指標によって異なります。

推定または新規作成

現在では、数十グラムのスマートウォッチに、心拍数を測定する光電センサー、経度と緯度を測定する GPS センサー、気圧、温度、加速度センサーなど、10 個近くのセンサーを統合することができます。

ウェアラブルデバイス（スマートウォッチ、ブレスレット、指輪など）はセンサーを通じて直接測定し、限られた一連の基本的な指標を表示します（生データもアルゴリズムで処理する必要があるため、理解しやすいように、ここでは直接測定と表記します）。この指標セットは統合され計算され、無制限の新しい指標を継続的に生成します。つまり、生理学や運動生理学を基礎としてさえいれば、いくつかの基本的な指標を組み合わせることで、たくさんの指標が得られるのです。

指標はどんどん増えていますが、それらはすべて信頼できるのでしょうか?測定を行う以上、誤差は避けられませんが、ほとんどの指標には誤差が最も小さいと認められる測定方法が存在します。この方法は一般に「ゴールドスタンダード」と呼ばれます。たとえば、心拍数を測定するためのゴールドスタンダードは心電図であり、睡眠時間と段階を測定するためのゴールドスタンダードは睡眠ポリグラフであり、エネルギー消費量を測定するためのゴールドスタンダードは二重標識水法です。

ゴールドスタンダードは一般に実験室条件下で測定されます。ほとんどの機器は高価であり、測定手順は複雑で、経験豊富なオペレーターの支援が必要です。現在スマートウォッチ、ブレスレット、指輪によって提供されている指標はいずれもゴールドスタンダードを使用して測定されていません。したがって、記事の冒頭の表では、どのインジケーターも 5 つ星を獲得できません。ウェアラブルデバイスは、データの精度をある程度犠牲にするものの、より便利で低コストの測定方法を提供します。

心拍数を測定するためのゴールドスタンダードは心電図です。スマートウォッチは心拍数を継続的に測定できますが、これはシンプルですが精度は劣ります丨medpick/Sina Public Test

ゴールドスタンダード指標の中には、光電センサーによる心拍数の測定や運動距離と時間によるペースの計算など、直接測定されるか、簡単な計算によって取得されるデータもあります。

一部のデータは、心拍数や加速度計のデータからエネルギー消費量を推定するなど、直接測定されたデータに基づくアルゴリズムによって推定されます。メーカーによってアルゴリズムが異なる場合があり、また同じメーカーでもアルゴリズムが継続的に改善されるため、得られる結果が大きく異なる可能性があります。ほとんどの場合、推定データは直接測定されたものよりも精度が低くなります。

ゴールドスタンダードを持たない他の指標に関しては、そのほとんどはあまり正確ではないと言えます。これらの指標の多くは、スポーツ科学の概念（負荷、疲労、回復など）の中にのみ存在し、正確に測定することはできません。主観的な感情が基準として使われることもあります。科学的な定義がなく、メーカー間の「軍拡競争」の一環として作成された指標もいくつかあります。

ギャップはどれくらい大きいですか?

金本位制と比較してみましょう。

指標の精度を知りたい場合は、ウェアラブルデバイスとゴールドスタンダードを使用して測定し、結果を比較することができます。

実際、ほとんどのメーカーが同じことを行っていますが、その差がどのくらい大きいのかは一般的には言いません。しかし、データがどのように取得されたかを分析し、研究者が発表した論文を見ると、データの正確さについて大まかな見当をつけることができます。

1

心拍数は最も正確な指標の一つである

心拍数は多くの健康やスポーツ関連の指標に関連しています。時計やブレスレットは心拍数を直接表示することができ、また心拍数の推定に基づいた多くの指標を提供することもできます。したがって、心拍数測定の精度が他の多くの指標の精度を決定します。

心拍数を測定するためのゴールドスタンダードは心電図であり、これは心臓の電気的活動を検出し、胸部と手足に配置された電極を使用して心拍数を測定します。

ウェアラブルデバイスが心拍数を継続的に表示する場合、測定は通常、光電式容積脈波記録法 (PPG) を使用して行われます。この測定方法は、運動の強度、運動の種類、手首の動き、手首の緊張、皮膚の色素沈着や表面の汚れ、不整脈など、多くの要因の影響を受けます。

18 件の研究による包括的なテストによると、心拍数の測定は、安静時または低強度の運動中の方が正確です。運動の強度が増すにつれて、データを測定する確率とデータの信頼性は大幅に低下します。 249 件の研究を分析したところ、心拍数測定の平均誤差は ±3% でした。

そのため、静かな状態でウェアラブルデバイスが安定した値を示している場合、心拍数データは比較的信頼性が高く、健康状態や運動状態の判断に役立ちます。激しい運動中はデータの精度が低下します。より正確なデータを取得したい場合は、胸部心拍数ベルトを着用してください。

胸部心拍数ベルト。ギャラリー内の画像は著作権で保護されています。転載して使用すると著作権侵害の恐れがあります。

2

睡眠、合計時間は段階と質よりわずかに良い

目覚めてすぐに昨晩の睡眠指標を確認する人もいます。よく眠れたと思っていても、全体的なスコアが低いと、急に疲れを感じてしまいます。実際のところ、心配する必要はありません。

睡眠を測定するためのゴールドスタンダードは睡眠ポリグラフ検査です。 「睡眠ポリグラフ検査」とは、脳波、心電図、眼球運動図、筋電図など、複数の信号を同時に測定することを指します。生データを取得した後、睡眠の専門家が結果を組み合わせて睡眠時間を決定し、手動でスコアを付けて睡眠段階を分析します。

ポリソムノグラフィー図 |非常によく

ウェアラブルデバイスは、心拍数と手首の動き（加速度計）を測定し、心拍変動や呼吸数などの指標を計算し、ニューラルネットワークモデルに基づいて年齢、身長、体重、性別などの背景情報と組み合わせて睡眠を評価し、最終的に就寝時間と起床時間、睡眠開始時間と終了時間、総睡眠時間と睡眠潜時、覚醒時間、各睡眠段階の持続時間と割合、およびこの情報に基づく全体的な睡眠スコアを取得します。

ウェアラブルデバイスが睡眠パターンを評価 |著者提供の写真

測定方法の観点から、眠りにつく前に長時間動かずにいると、眠りについたと誤って判断され、総睡眠時間を過大評価する可能性があります。

異なるブランドの特定のアルゴリズムは一貫性がなく、異なるエラーが発生します。睡眠におけるウェアラブル技術の応用に関するレビュー記事では、睡眠ポリグラフ検査と比較して、時計は総睡眠時間を推定する上で比較的優れた性能を示し、全体的な精度は約 70% ～ 90% であると述べられています。睡眠段階の測定性能は低く、浅い睡眠の判定精度は約 50% ～ 90%、深い睡眠と急速眼球運動睡眠の判定精度は約 30% ～ 80% でした。

総合的な睡眠スコアに関しては、医学上対応するスコアはありません。医師が睡眠の質を評価し治療を行う際には、入眠時間、睡眠時間、効率、異常状態、睡眠薬、日中の生活や仕事の状況など、多くの指標を分析します。

睡眠などの推定指標については、総睡眠時間など、より正確なものを参考にすることができますが、他の指標については不安を感じさせないようにする必要があります。全体的な状態が良好であれば、総睡眠スコアが低いことを心配する必要はありません。いつもよく眠れないと感じる場合は、病院に行って睡眠ポリグラフ検査を受け、問題を早期に発見することができます。

3

回復は最も不正確な指標の一つ

上記の指標はいずれもゴールドスタンダードがありますが、回復状況など一部の指標にはゴールドスタンダードがなく、一定の理論に基づいて作成されています。

トレーニングで進歩を遂げるには、オーバートレーニングの境界線を越えることなくトレーニングのストレスを増やし続ける必要があるため、回復を測定して監視することが非常に重要です。しかし、回復は非常に包括的かつ複雑な指標であり、トレーニング（トレーニング量、種類、強度など）、非トレーニング（仕事、人間関係、病気、投薬など）、回復（睡眠、食事、回復時間、回復方法など）の要因によって影響を受けます。

回復は、トレーニング、睡眠、食事など、多くの要因によって影響を受けます。ギャラリー内の画像の著作権は留保されています。転載して使用すると著作権侵害の恐れがあります。

自律神経系の活動は、体がストレスをどの程度経験し、回復しているかを示す重要な指標です。身体がストレスを受けると、通常、生理的には交感神経系の活動が増加し、副交感神経系の活動が低下するという形で現れますが、回復時にはその逆のことが起こります。研究では、心拍変動は交感神経系と副交感神経系の相互作用を分析する際の強力なツールであることが示されています。

ゴールドスタンダードがないため、一部のウェアラブルデバイスメーカーは加重モデルを使用して回復を推定しています。具体的な方法は、心拍数、睡眠、トレーニング状況など、回復に影響を与える可能性のある一連の指標を収集し、心拍変動、呼吸数、酸素消費量などのデータを計算し、スポーツ科学の原則に従ってさまざまな指標の加重合計を算出することです。結果の値は回復ステータスを表します。

このアプローチの欠点は、すべての影響要因を考慮できないことです。例えば、生理周期や人間関係は回復に影響しますが、モデルでは計算されないため、表示されるデータと実際の状態に差が生じ、データを目安にトレーニングを行うとトレーニング不足や過剰になってしまうことがあります。

しかし、回復に関連する上記の生データを一つ一つ分析し、解釈するのに十分な知識を誰もが持っているわけではないため、メーカーがこのような指標を発表するのは理にかなっています。ある程度の正確さを犠牲にして、いくつかの単純な仮定（睡眠時間が短く活動量が多いと回復が悪くなるなど）を立てると、回復スコアのリマインダーは、複雑な生理学的データを確認するように人々に求めるよりもはるかに効果的である可能性があります。

これらの指標はどのように使用すればよいでしょうか?

記事の冒頭の分類方法によれば、すべての指標は測定、推定、作成の 3 つのカテゴリに分類できます。

測定される指標（心拍数、距離、心拍変動、ペースなど）は通常、比較的誤差が小さいです。これらの指標は比較的信頼性が高く、健康状態を観察し、ライフスタイルや運動計画を調整するための参考として使用できます。たとえば、今朝起きたときに心拍数がいつもより高かった場合、それは昨晩よく眠れなかったからでしょうか?それとも最近運動しすぎですか?服用量を減らすか、1日休むべきでしょうか?

推定指標は、睡眠、エネルギー消費、酸素摂取量などの測定された指標に基づくアルゴリズムを通じて導き出されます。このとき、アルゴリズム誤差に測定誤差が重なると、推定指標の精度が低下する可能性があります。こうした指標を解釈する際には、より慎重になる必要があります。たとえば、全体的な睡眠スコアは眠気のレベルと一致する場合もあれば、異なる場合もあります。ウェアラブルデバイスは歩行によるエネルギー消費を正確に推定できますが、抵抗（筋力）トレーニングによるエネルギー消費は過小評価される可能性があります。

上記2つはゴールドスタンダード指標です。現在の測定値があまり正確ではないとしても、測定技術やアルゴリズムが向上し、データが正確な値に近づくことが期待できます。

作成された指標は、測定のためのゴールドスタンダードが存在しない指標です。これらは、回復状況、トレーニング効果など、何らかの定義やアイデアに従って、最初の 2 つのカテゴリの指標に基づくアルゴリズムによって作成されます。測定の比較のためのゴールド スタンダードが存在せず、センサー ハードウェアとアルゴリズムはメーカー間で一貫性がなく、指標のアルゴリズムは公開されていないため、データの正確性を検証することは困難です。

したがって、作成されたこれらの指標については、数値の絶対値についてあまり心配する必要はありません。指標の変化傾向を把握し、それを自分の主観的な感覚と組み合わせることで、日常生活や運動に対する体の反応をより積極的に理解することができます。

さらに、デバイスメーカーは定期的にソフトウェアアップデートをリリースします。これらのアップデートを適時に確認してインストールすることで、デバイスが常に最新のアルゴリズムを使用するようになり、インジケーターの精度をある程度向上させることができます。

最後の表は記事全体の重要なポイントをまとめたものです。これを参考にしてウェアラブルデバイスから提供されるデータを解釈すると、混乱を減らし、健康と運動に対するコントロールを強化できる可能性があります。

参考文献

[1]Altini M、Plews D.安静時心拍数と心拍変動の変化の背景には何があるか？自由生活下で得られた縦断的測定の大規模分析[J]。センサー、2021、21(23):7932。

[2]Cudejko T、Button K、Al-Amri M.機能活動中にウェアラブルセンサーを使用して測定された加速度と方向の妥当性と信頼性[J]。サイエンティフィックレポート、2022年、12(1):14619。

[3]Shei RJ、Holder IG、Oumsang AS、他。ウェアラブルアクティビティトラッカー - 先進技術か、それとも先進マーケティングか?[J]ヨーロッパ応用生理学ジャーナル、2022年、122(9):1975-1990。

[4]Miller DJ、Sargent C、Roach G D.健康な成人の睡眠、心拍数、心拍変動を推定するための6つのウェアラブルデバイスの検証[J]。センサー、2022、22(16):6317。

[5]ジェルミニ F、ノローニャ N、ボルグ デボノ V、他。手首装着型活動追跡デバイスの精度と受容性：文献の系統的レビュー[J]。医学インターネット研究ジャーナル、2022年、24(1):e30791。

[6]Li YI、Zhong-Hua LV、Shun-Ying HU、他。血圧を監視するための多機能スマートウォッチ血圧計の精度を検証する[J]。老年心臓病学ジャーナル：JGC、2022、19（11）：843。

[7]de Zambotti M、Goldstein C、Cook J、他。睡眠と概日リズムの研究におけるウェアラブル技術の使用に関する科学の現状と推奨事項[J]。睡眠、2023：zsad325。

[8]https://www.firstbeat.com/en/athletes-recovery-analysis-firstbeat-white-paper-2/

[9]https://www.firstbeat.com/en/firstbeat-white-paper-sleep-analysis-method-based-on-heart-rate-variability/

[10]Doherty C、Baldwin M、Keogh A、Caulfield B、Argent R。ウェアラブル機器との足並みを揃える：健康測定における消費者向けウェアラブル技術の精度を評価する体系的レビューの包括的レビュー。スポーツ医学。 2024 年 7 月 30 日。土井: 10.1007/s40279-024-02077-2。印刷に先駆けて電子出版。 PMID: 39080098。

企画・制作

出典: Guokr (id: Guokr42)

著者: ZIYI

編集者：ヤン・ヤピン

校正：Xu Lai、Lin Lin

この記事の表紙画像と画像は著作権ライブラリから取得しています

転載は著作権紛争につながる可能性がある