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運動生理週訊(第488期)

可穿戴活動追蹤器的可靠性(May 15, 2022)

王順正、林玉瓊

　　透過手腕攜帶裝置 (wrist-based sensors) 追蹤跑步活動的可穿戴活動追踪器 (Wearable activity trackers) 已經相當普遍。

　　大部分的跑步可穿戴攜帶裝置，都是透過三軸加速度計、脈搏血氧計、光學心率傳感器、溫度計、氣壓計、磁力計等硬體傳感器，配合不斷改進的演算法 (其中大多數有專利保護)，讓運動與其他相關變項可以估計與監測。例如步數、心跳率 (HR)、睡眠節律、能量消耗 (EE)、最大攝氧量 (VO₂max)、血氧飽和度、單次和累積的「訓練效果 (training effect)」等 (右圖。Shei等，2022)。由於這些可穿戴活動追蹤器，被廣泛應用於促進健康、跑步與各項健身訓練的評估，因此驗證與釐清評量變項的準確性、可靠性，對於消費者來說就顯得非常重要。

　　依據2020年全球網絡索引 (2020) 資料，大多數可穿戴活動追踪器用戶，趨向使用他們的設備來追踪步數 (60%)、心率 (44%)、消耗卡路里 (42%)、睡眠監測 (40%)。用戶的體能狀態 (47%) 和掌控他們的健康 (45%) 是他們使用可穿戴技術的主要原因。除此之外，用戶表示希望在未來追踪更多健康參數，包括血壓 (53%)、心跳 (51%)、血糖 (45%)、心臟問題 (42%) 和壓力問題 (42% )。Shei等 (2022) 依據上述文獻資料，進行可穿戴活動追蹤器各項測量標準 (metric)，進行一般接受度的專家評估，發現最大攝氧量 (VO₂max)、訓練負荷 (Training Load)、睡眠和壓力 (Sleep & Stress) 是不被普遍接受的變項，心跳則是被廣泛接受的變項。

　　Shei等 (2022) 在研究論文中，也整合九篇相關學術論文，透過可穿戴活動追踪器記錄各種生理變項 (攝氧量、能量消耗、心跳率、步數、訓練強度) 的實際測量數據，依據平均絕對百分比誤差 (mean absolute percentage error, MAPE)，以MAPE在3% (實驗室驗證)、或10% (日常生活驗證) 以下為範圍，做為預測準確狀況的專家評級標準。

　　依據相關資料整理的結果，Shei等 (2022) 整理出使用者、專家對於可穿戴活動追蹤器的測量變項評估比較資料。下表即是用戶對於測量變項使用度、研究 (專家學者) 提出如何最好地利用這些可穿戴活動追踪器設備的建議。整體來說，可穿戴活動追蹤器裝置可以追蹤多項指標變項，心跳率變項是較有量測信度與效度的一項指標；訓練負荷 (訓練效果) 變項則是最受使用者與專家質疑的指標。

可穿戴活動追踪器檢測變項的使用、專家建議、專家評級比較表。

變項	現行做法	專家建議	專家評級
攝氧量與最大攝氧量	․運動員/業餘運動員使用率較高。 ․外行人的多餘功能。	․需要更多的個別化以提高準確性。 ․高估/低估的可能性。 ․需要向非專業人士解釋這項測量是什麼以及為什麼對他們很重要。	★ ★ ☆ ☆ ☆
熱量消耗	․47%使用者用來測量體能。 ․42%使用者做為卡路里記錄器。 ․能夠收集活動資料是一個主要的使用因素。	․高估/低估的可能性。 ․通過目標設定、移動提醒和社會支持選項，臨床醫生可能發現穿戴裝置有助於幫助患者初步監測卡路里消耗和完成的身體活動，以確定所需的行為改變。	★ ★ ★ ☆ ☆
步數計算	․60%使用者用來追踪步數。 ․能夠收集活動資料是一個主要的使用因素。	․品牌之間和品牌內部的準確性差異取決於活動形式。 ․有助於隨著時間追踪步數以嘗試超越用戶的個人最佳狀態。 ․如果沒有達到預設步數可能會令人沮喪。	★ ★ ★ ☆ ☆
心跳率(HR)	․44%使用者用來追踪心跳。	․隨著增加運動強度正確性會降低。 ․胸戴式的正確性最佳。 ․有助於隨著時間追踪心跳率來監控生病或過度訓練。 ․有助於隨著時間監控心跳率在進行類似活動時，以查看是否有任何偏離正常的情況。	★ ★ ★ ★ ☆
心跳率變異	․外行人的多餘功能。 ․想要追踪心臟資料，但想要的是血壓和心跳率的資料而不是心跳率變異。	․需要更多的個別化以提高準確性。 ․胸戴式的準確度最佳。 ․使用者的心跳率變異應該追踪24小時的心跳率方能算出，但目前很多裝置的電量不足支援長時間追踪。 ․需要向非專業人士解釋這項測量是什麼以及為什麼對他們很重要。	★ ★ ☆ ☆ ☆
訓練負荷	․運動員/業餘運動員使用率較高。 ․47%使用者用來測量體能。	․需要更多的個別化以提高準確性。 ․高估/低估的可能性。 ․如果訓練負荷的估算是於運動特定的則能有較高的準確性。 ․除非與訓練員或教練一起工作，外行人不知道他們應該做多少訓練來達成他們的目標/生活型態，如果僅依賴穿戴裝置產生傷害的危險性較大。	★ ☆ ☆ ☆ ☆
睡眠	․40%使用者用來追踪睡眠。	․目前缺乏驗證標準。 ․高估熟睡時數，低估清醒時刻。 ․有助於比較幾晚睡眠的數據，並記錄所進行的活動和睡眠期間的食物/飲料消耗，以及第二天的能量水平，然後依需求做出改變。	★ ★ ★ ☆ ☆

　5星：卓越的可信度；
　4星：好的可信度；
　3星，中等可信度；
　2星：可信度差；
　1 星：可信度很差。

　　在使用可穿戴活動追踪器時，使用者看到數據，若無法了解數據背後的意義，指標變項的數據可能無法提供給使用者任何建議；如果可穿戴活動追踪器公司，能夠為消費者提供更個別化的功能，可以識別每個用戶的特定健康基線，在不正常時提供警訊，將使這些可穿戴活動追踪器對健康領域更具價值。除此之外，運動員需要的可穿戴活動追蹤器變項，可能需要更有運動科學基礎依據。

　　可穿戴活動追踪器已經是健康、健身的普遍工具，同時也是各級運動員不可或缺的訓練工具，但仍受限於變項測量結果的信度與效度。消費者、健康專業人士、專家學者與可穿戴活動追踪器設備研發人員，應繼續推動相關技術，朝著更高的可靠性、有效性邁進。在相關科學研究、商品行銷上往往是一種拉鋸，好的科學並不一定是好的商品行銷，然而好的商品行銷也並不一定是好的科學。

引用文獻

Global web index (2020). Digital healthcare report: understanding the evolution and digitization of healthcare. https://www.coursehero.com/file/61053204/Digital-Healthcare-Reportpdf/

Shei, R.-J., Holder, J. G., Oumsang, A. S., Paris, B. A., & Paris, H. L. (2022). Wearable activity trackers–advanced technology or advanced marketing? European Journal of Applied Physiology, 21, 1-16.