Optiseen sensoriteknologiaan pohjautuvan pulssimittarin hyödyntäminen maksimaalisen hapenottokyvyn ja energiankulutuksen arvioinnissa

Abstract

Ihmisten kiinnostus oman hyvinvoinnin ja terveyden mittaamiseen on viime aikoina lisääntynyt. Erityisesti Suomessa on perustettu uusia innovatiivisia hyvinvointi- ja terveysteknologian alan yrityksiä. PulseOn – yksi näistä startupeista – on kehittänyt optiseen sensoriteknologiaan pohjautuvan rannekkeen, jonka avulla voidaan mitata pulssia analysoimalla veren liikettä suonissa. Rannekkeen kautta kerätty data lähetetään älypuhelimeen, jossa se jalostetaan edelleen käyttäjäpalautteeksi.

Tämän tutkimuksen tarkoituksena oli selvittää, miten tarkasti maksimaalista hapenottokykyä (VO2max) ja energiankulutusta voidaan arvioida optisen sensoriteknologian avulla kerätyn pulssi- sekä matkapuhelimella mitatun GPS-datan pohjalta. Yhteensä 24 tervettä miestä (n=13, ikä 36,8 ± 9,1) ja naista (n=11, ikä 35,4 ± 7,2) osallistui kokeelliseen tutkimukseen, jonka tarkoituksena oli simuloida tutkittavan sovelluksen luonnollista käyttötilannetta. Tutkimuksessa oli kaksi osaa: 1) submaksmimaalinen tasavauhtinen kenttätesti ulkona sekä 2) maksimaalinen laboratoriotesti sisällä. Kenttätestissä kerättiin pulssi- ja GPS-dataa vähintään 20 minuutin pituisen juoksulenkin aikana, jonka pohjalta määritettiin VO2max-arvio. Laboratoriossa suoritettiin juoksumatolla uupumukseen johtava nousevan kuormituksen testi, jonka aikana mitattiin pulssidataa, hengityskaasuja sekä veren laktaatti-pitoisuuksia. Pulssidatasta jalostettiin energiankulutuksen arvio, jota vertailtiin stoikiometrisesti hengistyskaasuista määritettyihin vastaaviin arvoihin. Hengityskaasumittauksista määritettiin myös todellinen maksimaalinen hapenottokyky, jota käytettiin referenssimenetelmänä kenttätestin VO2max-arvion tarkkuuden tutkimisessa.

Mitä tarkempaa yksilöllistä tietoa käyttäjästä oli saatavilla, sitä tarkempi oli myös VO2max-arvio. Absoluuttinen prosentuaalinen keskivirhe oli alhaisempi, kun arviointialgoritmissa hyödynnettiin tietoa mitatusta maksimisykkeestä (5,2 %, p=0.059 menetelmien välillä) iän perusteella ennustetun vastaavan arvon sijaan (5,9 %, p=0.028 menetelmien välillä). Energiankulutuksen osalta absoluuttinen prosentuaalinen keskivirhe oli selkeästi alhaisempi keskiraskaalla intensiteetillä aerobisen ja anaerobisen kynnyksen välisellä tehoalueella (6,7 %, p=0.004 menetelmien välillä) kuin kevyellä intensiteetillä ennen aerobisen kynnyksen saavuttamista (16,5 %, p<0.001 menetelmien välillä). Tämän tutkimuksen tulosten perusteella voidaan todeta, että optiseen sensoriteknologiaan pohjautuvaa pulssimittaria voidaan hyödyntää maksimaalisen hapenottokyvyn ja energiankulutuksen arvioinnissa samaan tapaan kuin sykevyön käyttöön perustuvia mittareita.

Quantifying and monitoring well-being and health has become an area of interest recently. In Finland, new innovative companies have been established focusing on developing new wellness and health technologies. PulseOn – one of these startup companies – has developed a pulse rate monitor based on optical sensor technology, which enables measurement of pulse waves from blood flow in capillary vessels. PulseOn wrist band sends pulse data to smartphone, where data is processed and transformed into user feedback.

The purpose of this study was to investigate how accurately it is possible to estimate V02max and energy expenditure based on pulse data collected via optical sensor technology and GPS data via smartphone. In total, 24 healthy men (n=13, age 36,8 ± 9,1) and women (n=11, age 35,4 ± 7,2) participated in an experimental study aiming to simulate natural user experience of the PulseOn device. The study was divided into two parts: 1) the submaximal constant speed field test outdoors and 2) the maximal laboratory test indoors. V02max estimation was established based on pulse and GPS data collected from the field test lasting a minimum duration of 20 minutes. The laboratory test was performed on the treadmill with incremental loads until exhaustion while collecting pulse data, respiratory gases and blood samples in order to define lactate concentration. Energy expenditure estimation was established based on pulse data and compared against stoichiometric reference values calculated from gas exchange measurements. True maximal oxygen consumption was determined from respiratory gases and used as a reference method in evaluating accuracy of V02max estimation.

The more personal user information was available, the more accurate was the VO2max estimation. Mean absolute percentage error was lower, when measured maximal heart rate was included in estimation algorithm (5,2 %, p=0.059 between methods) than using age based estimation of maximal heart rate (5,9 %, p=0.028 between methods). Regarding energy expenditure, mean absolute percentage error was noticeably lower during medium heavy intensity level between aerobic and anaerobic thresholds (6,7 %, p=0.004 between methods) compared to light intensity level before reaching the aerobic threshold (16,5 %, p<0.001 between methods). The results suggest that pulse rate monitors based on optical technology can be utilized in estimating VO2max and energy expenditure in the same way as traditional chest trap based heart rate monitors.