Vì sao độ chính xác calo smartwatch có giới hạn?

Vì vậy, sai số có thể xuất hiện ở nhiều tầng: cảm biến thu tín hiệu chưa chính xác, thuật toán diễn giải tín hiệu chưa phù hợp với hoạt động, hoặc hồ sơ cá nhân không phản ánh đầy đủ đặc điểm chuyển hóa của người đeo. Ngay cả khi dữ liệu cảm biến tốt, kết quả cuối cùng vẫn là một phép ước tính dựa trên mô hình chứ không phải phép đo trực tiếp quá trình trao đổi chất.

Smartwatch không đo trực tiếp lượng calo cơ thể tiêu hao

Muốn đo tiêu hao năng lượng với độ chính xác cao trong nghiên cứu, các phương pháp tham chiếu thường dựa vào những đại lượng gắn trực tiếp hơn với chuyển hóa, chẳng hạn trao đổi khí qua đo nhiệt lượng gián tiếp hoặc tổng tiêu hao năng lượng bằng nước đánh dấu kép. Smartwatch đeo ở cổ tay không thực hiện những phép đo này.

Thay vào đó, thiết bị sử dụng các đại lượng thay thế. Fitbit, chẳng hạn, mô tả lượng calo hằng ngày là giá trị được ước tính bằng cách kết hợp chuyển hóa cơ bản (BMR), dữ liệu hoạt động và, trên thiết bị phù hợp, dữ liệu nhịp tim. BMR lại được tính từ các thông tin như chiều cao, cân nặng, giới tính và tuổi.

Điểm khác biệt này rất quan trọng. Gia tốc kế có thể đo chuyển động khá trực tiếp, cảm biến quang học có thể ước tính nhịp tim, nhưng calo là một bước suy luận tiếp theo. Thuật toán phải quyết định một tổ hợp chuyển động, nhịp tim và đặc điểm cá nhân tương ứng với mức tiêu hao năng lượng bao nhiêu.

Do đó, cảm biến nhịp tim hoạt động tốt không đồng nghĩa số calo cũng chính xác tương đương. Tổng quan hệ thống về wearable thương mại cho thấy độ chính xác đối với bước chân và nhịp tim nhìn chung tốt hơn so với tiêu hao năng lượng; đây là một trong những lý do không nên xem kcal như một phép đo trực tiếp.

Thuật toán quyết định cách biến tín hiệu cảm biến thành số calo

Một smartwatch có thể thu thập nhiều loại dữ liệu, nhưng các tín hiệu đó chỉ trở thành con số kcal sau khi đi qua thuật toán. Apple cho biết tùy hoạt động, Apple Watch có thể sử dụng những đầu vào khác nhau như gia tốc kế, cảm biến nhịp tim và GPS; thiết bị cũng lựa chọn dữ liệu phù hợp với loại bài tập đang thực hiện.

Về nguyên lý, thuật toán phải thực hiện một chuỗi suy luận: nhận diện kiểu vận động, đánh giá cường độ, kết hợp phản ứng nhịp tim và các biến cá nhân, sau đó ánh xạ chúng sang mức tiêu hao năng lượng dự kiến. Mỗi bước đều chứa giả định thống kê.

Các hãng không nhất thiết sử dụng cùng phương trình, cùng tập dữ liệu huấn luyện hoặc cùng trọng số cho từng cảm biến. Nghiên cứu năm 2026 về bốn smartwatch thương mại cũng mô tả các thiết bị này là hệ thống kết hợp quang thể tích ký, gia tốc kế và thuật toán độc quyền để ước tính tiêu hao calo.

Vì thế, hai đồng hồ nhận những tín hiệu tương tự vẫn có thể đưa ra hai con số khác nhau mà không nhất thiết một trong hai cảm biến bị hỏng. Sự khác biệt có thể nằm ngay trong cách thuật toán diễn giải cùng một tín hiệu sinh lý.

Dữ liệu cá nhân có thể làm thay đổi kết quả ước tính

Thuật toán cần hồ sơ người đeo vì cùng một kiểu vận động không tạo ra mức tiêu hao năng lượng giống hệt ở tất cả mọi người. Apple xác nhận chiều cao, cân nặng, giới tính và tuổi được sử dụng khi tính lượng calo. Fitbit cũng dùng các biến này để ước tính BMR trước khi kết hợp với dữ liệu hoạt động.

Điều đó tạo ra hai nguồn sai số khác nhau. Thứ nhất, nếu cân nặng hoặc thông tin cá nhân trong tài khoản không còn đúng, đầu vào của thuật toán đã sai trước khi quá trình tính toán bắt đầu. Thứ hai, ngay cả hồ sơ chính xác cũng chỉ cung cấp một số đặc điểm cơ bản; nó không mô tả hoàn toàn sự khác biệt về thành phần cơ thể, mức thể lực hay mối quan hệ riêng của mỗi người giữa nhịp tim và mức tiêu hao năng lượng.

Một nghiên cứu PLOS One công bố ngày 29/7/2026 minh họa giới hạn này. Trong 58 người trưởng thành thực hiện bài đạp xe có kiểm soát và đeo bốn mẫu smartwatch, tỷ lệ mỡ cơ thể có liên quan đáng kể với sai số ước tính năng lượng, đồng thời mức ảnh hưởng khác nhau giữa thiết bị. Nghiên cứu không tìm thấy ảnh hưởng chính rõ ràng của nhóm màu da Fitzpatrick trong mẫu này, nên không thể quy mọi sai số cảm biến cho màu da. Kết quả cũng chỉ áp dụng trực tiếp cho nhóm người và giao thức được nghiên cứu, chứ không phải bằng chứng rằng tỷ lệ mỡ sẽ tạo cùng một mức sai số trong mọi hoạt động.

Như vậy, cập nhật đúng tuổi, chiều cao và cân nặng có thể giúp mô hình có đầu vào tốt hơn, nhưng không biến phép ước tính thành phép đo tuyệt đối.

Loại vận động và chất lượng tín hiệu khiến sai số thay đổi

Gia tốc kế ở cổ tay nhìn thấy chuyển động của cổ tay rất rõ, nhưng không phải mọi hoạt động tiêu hao nhiều năng lượng đều tạo ra mẫu chuyển động tương ứng. Đạp xe, một số bài tập sức mạnh hoặc hoạt động phải giữ tay cố định là những ví dụ mà chuyển động cổ tay có thể phản ánh chưa đầy đủ khối lượng vận động. Các chế độ tập luyện có thể bổ sung nhịp tim hoặc GPS để cải thiện ước tính, nhưng kết quả vẫn phụ thuộc vào khả năng thuật toán nhận diện đúng tình huống.

Dữ liệu nhịp tim cũng không miễn nhiễm với điều kiện đo. Apple lưu ý độ vừa của dây đeo, lượng máu tưới dưới da, thời tiết lạnh, một số hình xăm và chuyển động đều có thể ảnh hưởng đến cảm biến quang học. Các chuyển động nhịp nhàng như chạy hoặc đạp xe thường thuận lợi hơn cho việc đo nhịp tim so với những chuyển động không đều như quần vợt hay đấm bốc.

Khi nhịp tim là một đầu vào của mô hình tính calo, sai lệch ở tầng cảm biến có thể truyền tiếp sang kết quả năng lượng. Tuy nhiên, lỗi cảm biến chỉ là một phần của vấn đề: ngay cả tín hiệu nhịp tim đúng vẫn phải được thuật toán chuyển thành mức tiêu hao năng lượng phù hợp với từng hoạt động và từng người.

Điều này phù hợp với một phân tích gộp gồm 60 nghiên cứu và 104 kích thước hiệu ứng. Độ chính xác của thiết bị đeo cổ tay và cánh tay thay đổi theo loại hoạt động, nhiều nhóm kết quả có mức không đồng nhất lớn với I² trên 75%. Việc kết hợp cảm biến sinh lý như nhịp tim với gia tốc kế thường làm giảm sai số, nhưng không loại bỏ được sai số ước tính năng lượng.

Nghiên cứu về độ chính xác calo smartwatch cho thấy điều gì?

Không tồn tại một con số kiểu “smartwatch luôn sai ±10%” có thể áp dụng cho mọi hãng, mọi hoạt động và mọi người. Các nghiên cứu cho kết quả khá khác nhau chính vì thiết bị, giao thức thử nghiệm, dân số và phương pháp tham chiếu không giống nhau.

Một tổng quan hệ thống gồm 65 bài nghiên cứu ghi nhận MAPE — sai số phần trăm tuyệt đối trung bình — đối với tiêu hao năng lượng lớn hơn 30% ở tất cả các thương hiệu được đánh giá trong tập bằng chứng của tổng quan. Nhóm tác giả kết luận rằng chưa thiết bị được thử nghiệm nào thể hiện độ chính xác tốt một cách nhất quán đối với tiêu hao năng lượng.

Tuy vậy, sai số không phải lúc nào cũng vượt 30%. Trong một nghiên cứu ngoài trời trên 20 người trưởng thành trẻ có cân nặng bình thường, ba smartwatch được so với đo nhiệt lượng gián tiếp. Khi đi bộ, MAPE dao động từ 9,9% đến 32,0% tùy thiết bị; khi chạy, mức này khoảng 11,9% đến 24,4%. Chính sự dao động giữa thiết bị và hoạt động cho thấy một mức sai số duy nhất không thể đại diện cho toàn bộ smartwatch.

Dữ liệu năm 2026 tiếp tục cho thấy khác biệt giữa thiết bị. Trong bài đạp xe có kiểm soát, sai lệch trung bình so với đo nhiệt lượng gián tiếp là khoảng 21,6 kcal với Apple Watch Series 8, 68,6 kcal với Garmin Forerunner 955 và 56,8 kcal với Samsung Galaxy Watch 5. Fitbit Sense 2 có sai lệch trung bình 3,1 kcal sau khi áp dụng bộ lọc dữ liệu, nhưng kết quả này phụ thuộc đáng kể vào việc loại các giá trị ngoại lai; nghiên cứu ghi nhận một số ước tính Fitbit vượt xa giá trị tham chiếu. Những số liệu này không nên dùng để xếp hạng chung các thương hiệu vì thử nghiệm chỉ bao phủ một nhóm người và một giao thức đạp xe cụ thể.

Ngoài sai số của thiết bị, cách tiến hành nghiên cứu cũng làm kết quả khó so sánh trực tiếp. Nhóm INTERLIVE nhận thấy các nghiên cứu validation về tiêu hao năng lượng khác nhau đáng kể về đối tượng, điều kiện kiểm tra, xử lý dữ liệu và phân tích thống kê; dữ liệu trong điều kiện sinh hoạt tự do cũng còn hạn chế. Vì vậy, độ chính xác quan sát được trong phòng thí nghiệm không tự động chuyển thành một mức chính xác cố định trong đời sống hằng ngày.

Nên dùng số calo trên smartwatch theo cách nào?

Giá trị hợp lý nhất của con số kcal là một chỉ báo ước tính có tính nhất quán tương đối, không phải một phép đo tuyệt đối. Cách sử dụng này thừa nhận sai số nhưng vẫn tận dụng được khả năng theo dõi liên tục của thiết bị.

1.    Ưu tiên xu hướng hơn con số đơn lẻ: So sánh các buổi tập hoặc các ngày khi bạn sử dụng cùng thiết bị, cài đặt và cách đeo sẽ có ý nghĩa hơn việc coi từng giá trị kcal là chính xác tuyệt đối

2.    Không quy đổi máy móc kcal trên đồng hồ thành lượng năng lượng phải ăn bù: Sai số vài chục phần trăm trong một số điều kiện có thể khiến phép cân đối dựa trên một con số duy nhất lệch đáng kể

3.    Giữ hồ sơ cá nhân cập nhật: Cân nặng, chiều cao, tuổi và giới tính là đầu vào thực tế của các thuật toán trên những nền tảng lớn; dữ liệu lỗi thời có thể làm giảm chất lượng ước tính

4.    Đeo đúng và chọn đúng loại bài tập: Dây đeo vừa vặn, cảm biến tiếp xúc ổn định và chế độ tập phù hợp giúp thiết bị có dữ liệu đầu vào tốt hơn; một số hệ thống còn cho phép hiệu chỉnh để cải thiện các phép ước tính liên quan

5.    Không xem hai thiết bị khác nhau như hai “máy đo kcal” tương đương: Khác biệt thuật toán có thể làm số tuyệt đối khác nhau ngay cả khi cùng theo dõi một người và một hoạt động

6.    Khi cần đo tiêu hao năng lượng với độ chính xác phục vụ nghiên cứu hoặc quyết định chuyên môn, không nên dùng riêng smartwatch tiêu dùng làm phương pháp tham chiếu: Các khuyến nghị validation chuyên môn vẫn đối chiếu wearable với những phương pháp như đo nhiệt lượng gián tiếp, buồng đo nhiệt lượng hoặc nước đánh dấu kép.

Giới hạn của độ chính xác calo smartwatch không xuất phát từ một lỗi duy nhất. Con số cuối cùng được tạo bởi cả chuỗi gồm cảm biến, nhận diện hoạt động, thuật toán chuyển đổi, dữ liệu cá nhân và những giả định về mối quan hệ giữa tín hiệu sinh lý với tiêu hao năng lượng. Sai số ở bất kỳ mắt xích nào cũng có thể ảnh hưởng đến kcal hiển thị.

Các nghiên cứu đối chiếu cho thấy mức sai số thay đổi đáng kể giữa thiết bị, loại vận động và nhóm người, vì vậy cách diễn giải phù hợp là xem số calo như một ước tính để theo dõi xu hướng và mức vận động tương đối, thay vì coi đó là số kcal cơ thể chắc chắn đã tiêu hao.