Fitness-Tracker liefern bei Übergewicht falsche Messwerte - bis jetzt

Anstrengung: hoch. Anzeige: niedrig. Wer mehr wiegt, wird von Fitness-Trackern oft falsch erfasst. Doch jetzt gibt es bald wohl eine Lösung - entwickelt für den Alltag, getestet im Labor und bald nutzbar per App.

Tracker brauchen Update bei Übergewicht

Fitness-Armbänder gehören längst zum Alltag vieler Menschen. Sie zählen Schritte, dokumentieren Aktivitäten und schätzen den Energieverbrauch. Doch bei Menschen mit Adipositas liefern sie häufig unzuverlässige Daten - etwa weil sich Gehstil, Geschwindigkeit und Körperhaltung unterscheiden. Wer sich auf die angezeigten Werte verlässt, bekommt ein verzerrtes Bild.

Ein Team der Northwestern University in Chicago hat dieses Problem jetzt gezielt adressiert: Mit einem neuen Algorithmus speziell für Smartwatches lässt sich der Kalorienverbrauch von Personen mit starkem Übergewicht deutlich präziser berechnen. Die Studie dazu ist unter dem Titel "Developing and comparing a new BMI inclusive energy burn algorithm on wrist-worn wearables" in Scientific Reports (Studie als PDF) erschienen.

Aktivitätstracker könnten Menschen mit Adipositas wichtige gesundheitliche Einblicke liefern, aber die meisten Geräte erfassen ihre Werte bislang ungenau. Ohne einen verlässlichen Algorithmus für Geräte am Handgelenk wissen wir schlicht nicht genau, wie viel Bewegung und Energieeinsatz Menschen mit Adipositas im Alltag wirklich leisten.

Alshurafa leitet das HABits Lab an der Northwestern University, das den neuen Algorithmus entwickelt und umfassend getestet hat. Das Modell wurde gezielt für den Einsatz auf handelsüblichen Smartwatches abgestimmt, ist quelloffen verfügbar (Projektseite) und lässt sich unabhängig überprüfen. Noch in diesem Jahr soll auf Basis der Methode eine App erscheinen - sowohl für iOS als auch für Android.

Der neue Algorithmus wurde im Vergleich mit elf bereits etablierten Modellen getestet, die typischerweise in der wissenschaftlichen Forschung zum Einsatz kommen. In einer Testgruppe trugen die Teilnehmenden sowohl ein handelsübliches Fitness-Armband als auch professionelle Hardware wie Brustgurte oder Systeme zur Atemgasmessung, um den tatsächlichen Kalorienverbrauch zu messen und mit den Algorithmus-Schätzungen zu vergleichen. Dabei erreichte das neue Modell in realitätsnahen Alltagssituationen eine Genauigkeit von über 95 % im Vergleich mit den "Goldstandard"-Messmethoden wie der Atemgasanalyse.

Persönlicher Anlass

Anstoß für das Projekt war eine persönliche Erfahrung: In einem Fitnesskurs sah Alshurafa, wie sich seine übergewichtige Schwiegermutter enorm anstrengte - doch auf dem digitalen Klassen-Leaderboard rangierte sie ganz unten. "Dieser Moment hat mich geprägt", sagt er. "Fitness darf sich nicht wie eine Falle anfühlen - gerade für diejenigen, die sie am dringendsten brauchen."


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