Wearable đo calo tiêu hao như thế nào?

Điểm quan trọng là con số hiển thị trên đồng hồ hay vòng đeo tay là một giá trị ước tính, không phải phép đo trực tiếp lượng calo cơ thể đã tiêu hao. Các nghiên cứu tổng quan cho thấy khả năng ước tính năng lượng tiêu hao của thiết bị đeo biến thiên đáng kể theo thiết bị, loại hoạt động và điều kiện đo.

Wearable bắt đầu từ lượng calo cơ thể tiêu hao khi nghỉ

Trước khi tính phần calo do vận động, thiết bị cần ước tính mức năng lượng cơ thể tiêu hao ngay cả khi không tập luyện.

Đây là phần liên quan đến BMR hoặc RMR, tức năng lượng cần thiết để duy trì các chức năng cơ bản như hô hấp, tuần hoàn và hoạt động của các cơ quan. Các nền tảng như Fitbit và Garmin đều mô tả việc sử dụng dữ liệu hồ sơ cá nhân để ước tính phần năng lượng này.

Các thông tin thường được sử dụng gồm:

·         Tuổi

·         Giới tính

·         Chiều cao

·         Cân nặng

Vì vậy, tổng calo trong ngày có thể tăng ngay cả khi người dùng không thực hiện một buổi tập. Đây cũng là lý do một số thiết bị vẫn hiển thị lượng calo tiêu hao khi người dùng đang nghỉ hoặc ngủ.

Từ nền tảng này, thuật toán tiếp tục ước tính phần năng lượng tăng thêm do hoạt động thể chất.

Cảm biến chuyển động giúp wearable nhận biết bạn đang hoạt động thế nào

Một thành phần quan trọng của wearable đo calo là cảm biến gia tốc, thường là gia tốc kế 3 trục. Cảm biến này ghi nhận sự thay đổi chuyển động của cơ thể theo nhiều hướng.

Từ tín hiệu chuyển động, thuật toán có thể xác định hoặc suy ra các đặc điểm như:

·         Tần suất chuyển động

·         Thời lượng vận động

·         Mức độ vận động

·         Kiểu hoặc mẫu chuyển động

·         Số bước

·         Tốc độ và quãng đường trong một số trường hợp

Sau đó, dữ liệu được đưa vào mô hình tính toán năng lượng tiêu hao.

Ví dụ, cùng là đi bộ nhưng một người có thể đi chậm trong thời gian ngắn, người khác đi nhanh trong thời gian dài. Hai trường hợp tạo ra tín hiệu chuyển động khác nhau nên mức calo ước tính cũng khác.

Tuy nhiên, chuyển động không phải lúc nào cũng phản ánh chính xác cường độ sinh lý của cơ thể. Đây là lý do các thiết bị có thêm cảm biến nhịp tim có thể sử dụng thêm một nguồn dữ liệu để cải thiện mô hình ước tính.

Nhịp tim bổ sung thông tin mà chuyển động đơn thuần không thể cho biết

Nhịp tim giúp wearable có thêm dữ liệu về phản ứng của cơ thể trong lúc vận động.

Khi người dùng tập luyện, cùng một mức chuyển động bên ngoài nhưng mức gắng sức bên trong có thể khác nhau. Dữ liệu nhịp tim vì thế giúp thuật toán phân biệt tốt hơn giữa các mức cường độ trong một số hoạt động.

Fitbit cho biết khi thiết bị có khả năng theo dõi nhịp tim, dữ liệu này được đưa vào ước tính calo, đặc biệt trong quá trình tập luyện. Garmin cũng cho biết một số thiết bị sử dụng thuật toán dựa trên nhịp tim cùng thông tin hồ sơ người dùng để tính calo hoạt động.

Về nguyên lý, quá trình có thể hình dung như sau:

Thông tin cơ thể → mức tiêu hao nền → chuyển động nhịp tim loại hoạt động → thuật toán → calo ước tính

Đây là lý do một bài tập như đạp xe hoặc yoga không nhất thiết được đánh giá tốt chỉ bằng số bước. Khi dữ liệu nhịp tim được ghi nhận, thuật toán có thêm tín hiệu để đánh giá cường độ vận động.

Thuật toán còn thay đổi theo loại hoạt động và dữ liệu cảm biến có sẵn

Không phải mọi wearable đều tính calo bằng cùng một công thức.

Cách tính phụ thuộc vào:

·         Loại thiết bị

·         Cảm biến được tích hợp

·         Có đo được nhịp tim hay không

·         Loại hoạt động

·         Có GPS hay không

·         Có dữ liệu tốc độ hoặc quãng đường hay không

·         Có phụ kiện bổ sung như cảm biến công suất hay không

Garmin, chẳng hạn, mô tả nhiều phương pháp khác nhau: một số hoạt động có thể sử dụng nhịp tim và hồ sơ người dùng; đạp xe có thể sử dụng dữ liệu công suất từ power meter; trong trường hợp không có dữ liệu nâng cao, tốc độ, quãng đường và thông tin cá nhân có thể được dùng để ước tính.

Điều này giải thích vì sao cùng một người nhưng lượng calo hiển thị có thể khác nhau giữa các thiết bị hoặc giữa các loại bài tập.

Một thuật toán cũng không “đo” calo theo cách trực tiếp. Nó lấy tín hiệu cảm biến, đối chiếu với các mô hình sinh lý hoặc dữ liệu huấn luyện/hiệu chuẩn và đưa ra giá trị dự đoán.

Vì sao wearable đo calo có thể sai khá nhiều?

Đây là giới hạn quan trọng nhất khi đọc con số calo trên smartwatch hoặc fitness tracker.

Năng lượng tiêu hao thực tế là một đại lượng khó ước tính chỉ từ tín hiệu ở cổ tay. Tổng quan hệ thống về các thiết bị wearable thương mại cho thấy trong các nghiên cứu kiểm định, ước tính năng lượng tiêu hao có sai số lớn hơn đáng kể so với việc đếm bước hoặc đo nhịp tim.

Một tổng quan khác về thiết bị đeo cổ tay ghi nhận sai số tuyệt đối trung bình của năng lượng tiêu hao vượt 30% đối với các thương hiệu được đánh giá trong những nghiên cứu được đưa vào tổng quan.

Sai số còn thay đổi theo loại hoạt động. Một mô hình có thể hoạt động tương đối tốt trong điều kiện chạy trên máy nhưng kém phù hợp hơn với đạp xe, tập sức mạnh hoặc những hoạt động có chuyển động cổ tay không phản ánh trực tiếp mức gắng sức.

Một số yếu tố có thể làm kết quả lệch gồm:

·         Hồ sơ tuổi, giới tính, chiều cao hoặc cân nặng không chính xác

·         Đeo thiết bị không đúng vị trí

·         Tín hiệu nhịp tim bị gián đoạn hoặc sai

·         Hoạt động có chuyển động bất thường

·         Hoạt động tĩnh nhưng đòi hỏi nhiều sức lực

·         Hoạt động mà cổ tay ít chuyển động dù cơ thể đang làm việc

·         Khác biệt giữa thuật toán của từng hãng và từng thế hệ thiết bị

Vì vậy, 1 con số calo trên wearable không nên được hiểu là giá trị tuyệt đối của năng lượng cơ thể đã tiêu hao.

Nên đọc số calo trên wearable như thế nào?

Cách sử dụng hợp lý nhất là xem calo như một chỉ số theo dõi xu hướng, thay vì một phép đo chính xác tuyệt đối.

Nếu cùng một thiết bị được sử dụng ổn định, người dùng có thể theo dõi:

·         Ngày nào vận động nhiều hơn

·         Buổi tập nào có cường độ cao hơn

·         Mức hoạt động thay đổi thế nào theo tuần

·         Xu hướng vận động dài hạn

·         Sự khác biệt giữa các loại hoạt động

Điều quan trọng là không nên suy luận kiểu “đồng hồ báo đốt 500 kcal nên tôi chắc chắn đã tiêu hao đúng 500 kcal”.

Đặc biệt, không nên dùng một con số calo đơn lẻ để quyết định chính xác lượng thức ăn cần bù lại. Sai số của bản thân thuật toán có thể khiến phép tính năng lượng vào – ra bị lệch đáng kể.

Để tăng chất lượng dữ liệu, nên:

1.    Cập nhật chính xác tuổi, giới tính, chiều cao và cân nặng

2.    Đeo thiết bị đúng vị trí và ổn định

3.    Bật theo dõi nhịp tim khi thiết bị hỗ trợ

4.    Chọn đúng loại bài tập khi bắt đầu buổi tập

5.    Sử dụng GPS hoặc cảm biến bổ sung khi hoạt động cần dữ liệu đó

6.    Đánh giá xu hướng trong nhiều ngày thay vì một lần đo

Wearable hữu ích nhất khi trả lời câu hỏi “mức vận động của tôi đang thay đổi thế nào?”, chứ không phải “tôi đã đốt chính xác bao nhiêu calo?”

Tóm lại, wearable đo calo bằng cách kết hợp mức tiêu hao năng lượng nền thông tin cơ thể dữ liệu chuyển động nhịp tim và các tín hiệu hoạt động khác rồi đưa chúng qua thuật toán để tạo ra một giá trị ước tính. Nhịp tim có thể bổ sung thông tin về cường độ sinh lý mà cảm biến chuyển động không phản ánh đầy đủ, nhưng vẫn không biến thiết bị đeo thành máy đo calo trực tiếp. Do sai số phụ thuộc vào thiết bị và loại hoạt động, con số calo nên được dùng chủ yếu để theo dõi xu hướng và mức độ vận động.

Wearable có đo trực tiếp lượng calo tiêu hao không?

Không. Thiết bị đeo thông thường ước tính năng lượng tiêu hao dựa trên dữ liệu cơ thể và cảm biến, thay vì trực tiếp đo toàn bộ năng lượng mà cơ thể sử dụng.

Vì sao wearable vẫn báo calo khi không tập?

Vì tổng calo thường bao gồm cả năng lượng cơ thể tiêu hao khi nghỉ để duy trì các chức năng cơ bản. Phần này được ước tính từ các thông tin như tuổi, giới tính, chiều cao và cân nặng.

Đo nhịp tim có làm số calo chính xác hơn không?

Dữ liệu nhịp tim cung cấp thêm thông tin về phản ứng của cơ thể khi vận động và có thể cải thiện ước tính trong một số tình huống. Tuy nhiên, nó không đảm bảo con số calo hoàn toàn chính xác.

Có nên tin tuyệt đối số calo trên smartwatch không?

Không. Nên xem đây là giá trị ước tính để theo dõi xu hướng, đặc biệt khi so sánh dữ liệu của cùng một thiết bị qua thời gian.