Перейти к содержанию

Медицинский справочник

Насколько точно смарт-часы измеряют расход калорий?

В исследовании PLOS ONE оценки расхода энергии при физической активности с помощью Apple Watch, Garmin, Samsung и Fitbit сравнивались с непрямой калориметрией COSMED K5. Медианная абсолютная процентная ошибка находилась в диапазоне приблизительно 15–25%.

Индекс научной достоверности
72/100
Средне-высокая достоверность
Уровень доказательности: Прямое сравнительное исследование устройств
Что означает эта оценка?

Четыре распространенных потребительских устройства напрямую сравнивались с портативной непрямой калориметрией, близкой к золотому стандарту. Факторами, снижающими оценку, являются ограниченная выборка, контролируемые условия физических упражнений и невозможность прямой генерализации на энергозатраты в реальной жизни.

Что изучало исследование?

Исследовалось, насколько близок расход калорий, рассчитываемый Apple Watch Series 8, Fitbit Sense 2, Samsung Galaxy Watch 5 и Garmin Forerunner 955 во время физической активности, к показателям непрямой калориметрии COSMED K5. Кроме того, оценивалось влияние процентного содержания жира в организме и тона кожи на погрешность измерений.

Как оно проводилось?

В качестве эталона использовались измерения метаболической системы COSMED K5, пока участники носили часы. После фильтрации качества количество анализируемых сопоставлений на устройство составило 52 для Apple, 51 для Garmin, 50 для Samsung и 44 для Fitbit.

Что было обнаружено?

У трех устройств среднее систематическое смещение оценки калорий было статистически значимым. Средние отклонения составили +21,6 ккал для Apple, +68,6 ккал для Garmin и +56,8 ккал для Samsung. Хотя среднее смещение у Fitbit после фильтрации казалось небольшим, семь исключенных выбросов составляли около 13% испытаний Fitbit. Медианная абсолютная процентная ошибка устройств находилась приблизительно в диапазоне 15–25%. По мере увеличения процента жира в организме величина ошибки также возрастала.

Ограничения исследования

Лабораторный протокол не отражает все движения повседневной жизни. Протестированные модели могут со временем получать обновления программного обеспечения/алгоритмов. Оценка калорий не сводится к одной лишь цифре; тип активности, физиология и сигнал датчика влияют на модель.

Что это значит клинически?

Умные часы могут быть полезны для отслеживания привычек активности и трендов; однако отдельные цифры расхода энергии вроде «сегодня я сжег ровно 742 ккал» не так надежны, как клиническая калориметрия. В частности, при контроле веса потребление калорий в точном соответствии с показаниями устройства может быть ошибочным.

Чего мы еще не знаем?

Требуется больше исследований относительно точности устройств нового поколения, их эффективности в условиях свободной жизнедеятельности и того, насколько индивидуальная калибровка способна снизить погрешность.

Источник

Kostrna J, Oparina E, Palacios C, et al. Body fat, skin tone, and the accuracy of smartwatch caloric expenditure estimates. PLOS ONE. 2026;21(7):e0353261. DOI: 10.1371/journal.pone.0353261. Дата публикации: 29 июля 2026.

Материалы по теме: Умные часы и точность данных о здоровье · VO₂max и кардиореспираторный фитнес · Longevity Check-up

Автор и медицинский рецензент: Dr. Kerem Çağlayan · Все научные исследования

Подробная оценка

Краткий ответЧасы полезны для отслеживания шагов, пульса и динамики активности; однако в оценке расхода энергии они оставляют существенную погрешность в зависимости от индивидуальных особенностей человека.

Почему важен состав тела?

Тот факт, что в исследовании погрешность расхода энергии при физической активности была связана с процентным содержанием жира в организме, показывает, что алгоритмы не обладают одинаковой точностью при различном составе тела.

Заключение

Интерпретация данных носимых устройств как данных тренда, а не «точных калорий», является более правильным подходом с клинической точки зрения и для контроля веса.

Примечание к медицинской оценке: Этот материал подготовлен с целью интерпретации научных данных; он не является персональной диагностической или лечебной рекомендацией.

Медицинская редакционная информация

Материал медицински проверен и одобрен Dr. Kerem Çağlayan. Он предназначен для общей информации и не заменяет индивидуальную диагностику или лечение.

Материал

CliNext – Политика конфиденциальности и Информационный текст в рамках Закона о защите персональных данных (KVKK)

Информирование о системе клинического мониторинга CliNext, медицинских записях пациентов, общении через WhatsApp, обработке данных о состоянии здоровья, оценках с поддержкой искусственного интеллекта и правах в рамках Закона о защите персональных данных (KVKK).

Правило 80% в здоровом питании: устойчивая модель питания вместо идеальной диеты

Медицинская тема

Правило 80% в здоровом питании: устойчивая модель питания вместо идеальной диеты

Должен ли каждый прием пищи в здоровом питании быть безупречным? Мы оцениваем подход 80% с точки зрения средиземноморского типа питания, ультраобработанных продуктов, устойчивости и клинического питания.

Может ли вакцина против опоясывающего лишая снизить риск деменции? Естественные эксперименты, Shingrix и исследования болезни Альцгеймера

Медицинская тема

Может ли вакцина против опоясывающего лишая снизить риск деменции? Естественные эксперименты, Shingrix и исследования болезни Альцгеймера

Связь между вакциной против опоясывающего лишая и более низким риском деменции подтвердилась в данных из Уэльса, Канады и США. Мы анализируем силу естественных экспериментов, их ограничения и клиническое значение.