Los relojes inteligentes y las pulseras de actividad física subestiman el gasto calórico real hasta en un 40%, según una revisión de estudios de validación publicada en Journal of Sports Sciences en 2024. El problema no es marginal: afecta a millones de usuarios que ajustan su dieta o rutina de ejercicio basándose en datos incorrectos.
La medición de calorías en wearables se basa en algoritmos que estiman el gasto energético a partir de frecuencia cardíaca, pasos y acelerómetros. Pero esos modelos fueron calibrados con poblaciones específicas (adultos jóvenes, peso promedio, sin patologías) y fallan cuando el usuario se aleja de ese perfil. Un estudio de la Universidad de Stanford comparó 12 dispositivos comerciales contra calorimetría indirecta (el estándar de oro en laboratorio) y encontró errores de hasta 93% en actividades como levantamiento de pesas o ciclismo de alta intensidad.
El problema del ejercicio de fuerza y las actividades cotidianas
Los dispositivos rinden peor en ejercicios anaeróbicos (pesas, sprints, HIIT) que en actividades aeróbicas continuas como caminar o correr. La razón: los algoritmos fueron entrenados principalmente con datos de caminata y trote, donde la relación entre pulso y gasto energético es más lineal. En cambio, levantar 50 kilos en sentadillas eleva el pulso sin quemar tantas calorías como el dispositivo supone.
Según un informe de la Asociación Americana del Corazón publicado en 2023, los wearables tampoco capturan bien el gasto energético de actividades cotidianas como limpiar, cocinar o cargar peso, que representan hasta el 30% del gasto diario total en adultos sedentarios.
Qué hacer con los datos de tu reloj
Los expertos recomiendan usar los wearables como herramienta de tendencia (para ver si aumentaste o disminuiste actividad semana a semana), no como medidor absoluto. Un estudio de la Universidad de Iowa publicado en Medicine & Science in Sports & Exercise en 2024 sugiere aplicar un margen de error del 20 al 30% al dato de calorías que muestra el dispositivo.
La industria prometió mejoras con sensores ópticos de nueva generación y modelos de machine learning entrenados con bases de datos más diversas. Pero hasta ahora, ningún dispositivo comercial superó el 85% de precisión en condiciones reales de uso, según datos de validación independientes publicados en Nature Digital Medicine.
La pregunta que queda abierta es si los usuarios ajustarán sus expectativas o si seguirán confiando ciegamente en el número que parpadea en la pantalla cada noche.
Fuente original: https://www.xataka.com/categoria/medicina-y-salud