В исследовании приняли участие 58 человек со средним возрастом 23 года. Они выполняли стандартизированную тренировку на велоэргометре, чередуя двухминутные интервалы умеренной и высокой интенсивности. Одновременно они носили Apple Watch Series 8, Fitbit Sense 2, Samsung Galaxy Watch 5 и Garmin Forerunner 955. Полученные с помощью часов оценки сравнивали с показателями портативного метаболического анализатора COSMED K5, который измеряет газообмен и использовался в качестве эталонного лабораторного метода.
Все четыре устройства продемонстрировали заметные отклонения от данных непрямой калориметрии. Garmin и Samsung систематически завышали расход энергии, причем у Apple величина завышения была меньше. У Fitbit среднее отклонение составило ноль, однако, как отметили авторы, этот результат оказался обманчивым из-за высокой вариабельности показателей: в семи случаях Fitbit выдал крайне высокие значения – более чем в 4,5 раза превышавшие показатели COSMED K5. Такие результаты составили около 13% всех измерений Fitbit. С учетом этих выбросов среднее отклонение устройства достигло 128,6 ккал – это был наиболее высокий показатель среди четырех протестированных моделей. Кроме того, Fitbit, как и устройство Garmin, не смогли рассчитать расход энергии в одной сессии тренировок, Samsung – в двух.
Средняя абсолютная ошибка оценки у разных устройств составляла около 80–110 ккал, а медианная относительная ошибка – примерно 15–25%. Таким образом, даже при стандартизированной физической нагрузке часы могли существенно отклоняться от фактического расхода энергии.
Одним из основных результатов работы стало обнаружение связи между точностью оценки и составом тела. У участников с более высоким процентом жировой ткани отклонение было выше, а относительная точность – ниже. Исследователи связывают это с особенностями алгоритмов, которые используют частоту сердечных сокращений и данные акселерометров для расчета энергозатрат. По их мнению, многие такие модели разрабатываются на выборках с преимущественно более низкой долей жировой ткани и могут недостаточно учитывать различия в гемодинамике, составе тела и механической эффективности движений.
Ученые также указали несколько ограничений работы. Исследование проводилось только на одном виде нагрузки – велотренировке, поэтому результаты, по их мнению, нельзя напрямую распространять на повседневную физическую активность и другие виды спорта.
В августе 2026 года группа ученых из США представила исследование, в котором оценила точность ИИ-функций четырех приложений для подсчета калорий, определяющих состав еды по фотографии. Анализ 102 приготовленных блюд показал, что все протестированные приложения в среднем занижали их энергетическую ценность примерно на 33% – на 252–345 килокалорий относительно рассчитанного фактического содержания. Наиболее нестабильными оказались оценки содержания жиров и белков.
Подписывайтесь на наши каналы: в MAX – Vademecum и Vademecum Live, в Telegram – Vademecum и Vademecum Live.
