Ciudad de México.- Para muchos entusiastas del ejercicio, consultar las calorías quemadas en un smartwatch al finalizar una rutina es una práctica habitual; sin embargo, la ciencia ha comenzado a cuestionar seriamente estos datos. Según expertos de la Universidad de Harvard, estas cifras suelen ser sorprendentemente imprecisas, con tasas de error que oscilan entre el 30% y el 80%. Esto sucede porque el software de los relojes realiza una estimación basada en la frecuencia cardíaca y el movimiento de la muñeca, factores que no miden de forma directa la energía real consumida por el cuerpo humano.

Ante esta problemática, el laboratorio de Patrick Slade, profesor de bioingeniería en Harvard, ha desarrollado una solución denominada OpenMetabolics. Se trata de un sistema de código abierto que utiliza el aprendizaje automático para interpretar la actividad muscular de las piernas y convertirla en un gasto calórico real. A diferencia de los rastreadores comerciales, este dispositivo de investigación ha demostrado en pruebas de laboratorio que puede duplicar la precisión de los monitores de frecuencia cardíaca y podómetros convencionales, ofreciendo un panorama mucho más fiel a la biología del usuario.

INNOVACIÓN BASADA EN EL MOVIMIENTO DE LAS EXTREMIDADES INFERIORES

El corazón de esta tecnología, dirigida por el investigador Haedo Cho, radica en un modelo de aprendizaje automático que analiza los datos de movimiento continuo capturados por el giroscopio y el acelerómetro de un teléfono inteligente. Al enfocarse en los balanceos y desplazamientos de las piernas, el sistema logra extraer valores de gasto energético mucho más exactos que los obtenidos desde la muñeca. Lo más destacado es que el equipo de Harvard logró simplificar este proceso para que funcione únicamente con los sensores internos de un smartphone, eliminando la necesidad de equipos médicos costosos o personalizados.

Para validar este avance, el equipo reclutó a 30 participantes de diversas edades, tallas y condiciones físicas, quienes realizaron actividades cotidianas como caminar, andar en bicicleta y subir escaleras. A diferencia de otros estudios realizados en condiciones controladas de laboratorio, este experimento se diseñó para capturar la vida real. Cho implementó incluso un “modelo de corrección de artefactos de movimiento de bolsillo”, que garantiza que la precisión de los datos no se vea afectada por el rebote del teléfono en distintos tipos de ropa o ángulos de guardado.

Finalmente, los investigadores enfatizaron que el uso de teléfonos inteligentes como herramienta de medición tiene un impacto social profundo, especialmente en zonas desatendidas donde los relojes inteligentes no son comunes pero los móviles sí prevalecen. Este enfoque no solo ayuda a los corredores y deportistas a evitar la discrepancia entre el esfuerzo percibido y los datos del dispositivo, sino que permite a la comunidad científica generar estudios de mayor calidad sobre los resultados de salud derivados de la actividad física a nivel global.

Información por El Heraldo de México