剑桥大学的研究人员已经开发出一种在可穿戴设备上准确测量整体健康状况的方法 - 并且比目前的消费智能手表和健身监视器更强大 - 而无需佩戴者锻炼。

通常，准确测量VO2max的测试(整体健康状况的关键衡量标准以及心脏病和死亡风险的重要预测指标)需要昂贵的实验室设备，并且大多仅限于精英运动员。

新方法使用机器学习来预测VO2max(身体进行有氧运动的能力)，而无需GPS测量等上下文信息。

在迄今为止同类研究中规模最大的研究中，研究人员使用可穿戴传感器收集了芬兰研究中11，000多名参与者的活动数据，七年后再次测试了一部分参与者。研究人员利用这些数据开发了一个预测VO2max的模型，然后在进行标准实验室运动测试的第三组中进行验证。与基于实验室的测试相比，该模型显示出高度的准确性，优于其他方法。

目前市场上的一些智能手表和健身监测器声称可以提供VO2max的估计值，但由于支持这些预测的算法尚未发布并且随时可能发生变化，因此尚不清楚预测是否准确，或者锻炼制度是否随着时间的推移对个人的VO2max有任何影响。

剑桥开发的模型稳健、透明，仅根据心率和加速度计数据提供准确的预测。由于该模型还可以检测随时间推移的适应性变化，因此它还可用于估计整个人群的健身水平和识别生活方式趋势的影响。研究结果发表在npj Digital Medicine杂志上。

VO2max 的测量被认为是体能测试的“黄金标准”。例如，专业运动员通过测量他们在运动到疲惫时消耗的氧气来测试他们的 VO2max。在实验室中还有其他测量健康状况的方法，例如对运动测试的心率反应，但这些方法需要跑步机或健身自行车等设备。此外，剧烈运动对某些人来说可能是一种风险。

“VO2max不是衡量健康的唯一指标，但它是耐力的重要指标，并且是糖尿病，心脏病和其他死亡风险的有力预测指标，”剑桥医学研究委员会(MRC)流行病学部门的合著者Soren Brage博士说。“然而，由于大多数VO2max测试都是在相当健康的人身上进行的，因此很难从那些身体不健康并且可能有心血管疾病风险的人那里获得测量结果。

“我们想知道是否有可能使用来自可穿戴设备的数据准确预测VO2max，这样就不需要运动测试，”剑桥计算机科学与技术系的共同主要作者Dimitris Spathis博士说。“我们的核心问题是可穿戴设备是否可以测量野外的健康状况。大多数可穿戴设备提供心率、步数或睡眠时间等指标，这些指标是健康的代理，但与健康结果没有直接关系。

该研究是两个部门之间的合作：MRC流行病学部门的团队提供了人口健康和心肺健康方面的专业知识以及芬兰研究(英格兰东部一项长期开展的公共卫生研究)的数据，而计算机科学与技术系的团队则为移动和可穿戴数据提供了机器学习和人工智能方面的专业知识。

该研究的参与者连续佩戴可穿戴设备六天。传感器每秒收集 60 个值，在处理之前会产生大量数据。“我们必须设计一个算法管道和适当的模型，可以压缩大量数据并使用它来做出准确的预测，”Spathis说。“数据的自由生活性质使这种预测具有挑战性，因为我们试图用嘈杂的低水平数据(可穿戴传感器)预测高层次的结果(适应性)。

研究人员使用一种称为深度神经网络的AI模型从原始传感器数据中处理和提取有意义的信息，并从中预测VO2max。除了预测之外，经过训练的模型还可用于识别特别需要与健身相关的干预的亚人群。

将芬兰研究中11，059名参与者的基线数据与七年后的随访数据进行了比较，这些数据来自2，675名原始参与者的子集。来自英国生物银行验证研究的第三组181名参与者接受了基于实验室的VO2max测试，以验证算法的准确性。机器学习模型在基线(2%同意)和后续测试(82%同意)中与测得的VO72max分数非常一致。

“这项研究完美地展示了我们如何利用流行病学，公共卫生，机器学习和信号处理的专业知识，”共同主要作者Ignacio Perez-Pozuelo博士说。

研究人员表示，他们的研究结果证明了可穿戴设备如何准确测量健身，但如果商业可穿戴设备的测量结果可信，则需要提高透明度。

“原则上，许多健身监视器和智能手表都提供VO2max的测量值，但很难评估这些说法的有效性，”Brage说。“这些模型通常不会发布，算法可能会定期变化，使人们很难确定他们的健康状况是否真的有所改善，或者其他算法是否只是在估计它。

“智能手表上与健康和健身相关的一切都是估计值，”Spathis说。“我们对建模是透明的，而且我们大规模地做到了。我们表明，通过结合嘈杂的数据和传统的生物标志物，我们可以获得更好的结果。此外，我们所有的算法和模型都是开源的，每个人都可以使用它们。

“我们已经证明，你不需要在实验室进行昂贵的测试来获得真正的健康测量 - 我们每天使用的可穿戴设备可以同样强大，如果他们背后有正确的算法，”资深作者Cecilia Mascolo教授说。“有氧健身是一个如此重要的健康标志，但直到现在我们还没有办法大规模测量它。这些发现可能对人口健康政策产生重大影响，因此我们可以超越身体质量指数(BMI)等较弱的健康代理。