可穿戴式监测器的心率测量值因活动而异，而不是因肤色而异
杜克大学(Duke University)的生物医学工程师已经证明，虽然智能手表和健身追踪器等不同的可穿戴技术可以准确测量各种肤色的心率，但当它们在不同类型的日常活动中测量心率时，设备之间的准确性就会出现巨大差异。
随着可穿戴技术越来越多地用于监测患者的健康和收集数字生物标志物临床研究研究人员表示，在医疗保健领域，这项研究强调了更好地理解其准确性的必要性，并确定测量误差如何影响研究结论并为医疗决策提供信息。
研究结果发表在该杂志的网络版上NPJ数字医学。
“我们开始这项研究是因为我们在研究和轶事中看到了一些证据，这些证据表明可穿戴设备对肤色较深的人来说效果不佳皮肤杜克大学生物医学工程助理教授Jessilyn Dunn说。“人们会将胸带上的读数与智能手表上的读数进行比较，结果会有所不同心率值。制造这些设备的公司没有公布任何关于它们在不同肤色下的效果如何的指标，所以我们想收集关于它们效果如何的证据，并确定它们可能不佳的潜在情况。”
这项研究招募了53名不同肤色的人来测试这六种设备。为了建立一个准确的基线，每个参与者在每次活动中都戴着心电图贴片来测量他们的真实心率。
目前，健身追踪器使用一种被称为光电容积描记术(PPG)的方法来测量心率。这涉及到从手机底部的脉搏血氧计传感器发出特定波长的光，通常是绿色的设备就在它接触手腕皮肤的地方。当光线照射组织时，脉搏血氧计测量光吸收的变化，然后该设备使用这些数据来产生心率测量。
邓恩说:“之前的研究表明，与浅色皮肤相比，深色皮肤的PPG心率测量不准确的频率要高15%。”“这是因为深色皮肤的黑色素含量更高，而黑色素会吸收PPG使用的光的波长。”
作为研究的第二个重点，邓恩和她的团队测量了这些设备在各种类型的活动中的表现。邓恩说:“有证据表明，整天坐在办公桌前打字的人往往比手腕运动更稳定的人阅读能力更差。”“我们知道这些设备存在运动伪影问题，但不清楚到什么程度。”
邓恩和她的实验室测试了研究级和商业级可穿戴设备追踪不同的皮肤类型、用户活动和设备类型如何影响心率测量的准确性。他们测试了包括Apple Watch 4、Fitbit Charge 2、Garmin Vivosmart 3和小米Midband在内的商用设备，以及包括Empatica E4和Biovotion在内的研究设备。
在第一轮实验中，参与者一只手腕戴着Empatica，另一只手腕戴着Apple Watch。他们首先静坐四分钟，测量基线心率，然后练习一分钟的有节奏深呼吸。然后他们步行五分钟，然后回到一个坐着休息的地方休息两分钟。最后，他们执行了一分钟的打字任务。在第二轮测试中，参与者戴着Fitbit重复这些步骤，在第三轮测试中，他们戴着Garmin、小米和Biovotion。
该研究的第一作者、研究生Brinnae Bent说:“虽然我们没有发现不同肤色的可穿戴HR测量精度在统计上有显著差异，但这并不能否定过去对技术公平的担忧。”“可穿戴设备软件经常更新，目前的软件版本似乎已经解决了之前的问题。”
尽管在休息时的心率测量比在活动时更准确，但在所有肤色的物理活动期间，每个测试设备都报告了比ECG更高的心率。研究小组还发现，商用设备在测量心率方面比研究设备更准确。保持传感器与皮肤的接触也可以提高设备性能，因为如果传感器太松了，它可以四处摆动并捕捉运动伪影。
总体而言，Apple Watch的测量精度在所有测试设备中最高，其次是Garmin。
“我们发现，在涉及手腕运动的活动中，比如打字，精度下降得更大，而在深呼吸时，我们看到精度下降，这可能表明设备锁定了循环行为，比如呼吸，而不是心邓恩说。“我们最初对商用设备更准确感到惊讶，但它们也有庞大的用户基础，所以它们能够使用大量数据来清理信号并改进算法。研究可穿戴设备只是使用原始数据，这对研究人员和临床医生来说很重要。”
她补充说，这项研究为改善临床和研究用途的设备指明了道路。
邓恩说:“我们希望使用这些设备来测量数字生物标志物并预测疾病结果，所以如果这些设备的工作方式存在差异，我们需要识别它们。”
邓恩说:“我们已经证明，我们有足够的准确性，所以我们不担心这些设备中存在肤色差异，但我们希望这能呼吁生产可穿戴设备的公司分享更多关于他们如何评估设备的信息，这样就可以更容易地识别和纠正差异。”
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