可穿戴式监护仪的心率测量因活动而不是肤色而异
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地测量各种肤色的心率，但是当设备在每天不同类型的心率测量中时，设备之间的准确性开始发生巨大变化活动。
研究人员称，随着可穿戴技术越来越多地用于监测患者的健康状况并收集用于临床研究和医疗保健的数字生物标记物，这项研究强调需要更好地了解其准确性并确定测量误差如何影响研究结论并为医学决策提供依据。 。
研究结果于2月10日在线发表在NPJ Digital Medicine杂志上。
杜克大学生物医学工程学助理教授杰西琳·邓恩说：“我们开始这项研究的原因是，无论是在研究方面还是从轶事上都看到了一些证据，表明可穿戴设备对肤色较深的人效果不佳。” “人们会将胸带上的读数与他们的智能手表进行比较，并获得不同的心率值。制造这些设备的公司没有提供关于它们在肤色上的工作情况的任何指标，因此我们希望收集有关他们的工作表现如何，并找出可能无法正常工作的潜在情况。”
该研究招募了53位具有不同肤色的人来测试这6种不同的设备。为了建立准确的基线，每个参与者都戴着心电图（ECG）贴片以测量他们在每次活动中的真实心率。
健身追踪器目前使用称为光电容积描记法（PPG）的过程来测量心率。这涉及从设备底侧接触手腕皮肤的脉搏血氧饱和度传感器发出特定波长的光，通常显示为绿色。当光照射到组织时，脉搏血氧仪会测量光吸收的变化，然后设备会使用此数据生成心率测量值。
“以前的研究表明，与浅色皮肤相比，深色皮肤中不正确的PPG心率测量频率高出15％，”邓恩说。 “这是因为深色皮肤的黑色素含量较高，黑色素吸收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设备在各种类型的活动中的表现。邓恩说：“有证据表明，整天在办公桌前打字的人比手腕动作更稳定的人的读数差。” “我们知道这些设备会遭受运动伪影问题的困扰，但尚不清楚到什么程度。”
Dunn和她的实验室测试了研究级和商业级可穿戴设备，以跟踪各种皮肤类型，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Xiaomi Midband等商用设备，以及包括Empatica E4和Biovotion等研究设备。
在实验的第一轮中，参与者将Empatica戴在一只手腕上，将Apple Watch戴在另一只手腕上。他们首先静坐四分钟以测量自己的基准心率，然后再练习一分钟的深呼吸。然后他们走了五分钟，然后回到了坐着的休息站两分钟。最后，他们执行了打字任务一分钟。在第二轮中，参与者穿着Fitbit时重复了这些步骤，在第三轮中，他们佩戴了Garmin，Xiaomi和Biovotion。
这项研究的第一作者研究生布琳娜·本特说：“尽管我们没有发现不同肤色在可穿戴式HR测量准确性上的统计学差异，但这并不能消除过去对技术公平性的担忧。” “可穿戴设备软件会经常更新，并且以前的担忧似乎已在当前软件版本中得到解决。”
尽管静息状态下的心率测量要比运动期间更准确，但是在所有肤色运动期间，每种被测设备的心率都比ECG高。研究小组还发现，商用设备在测量心率方面比研究设备更为准确。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动，它可能会摆动并捕获运动伪影。
总体而言，Apple Watch展示了所有测试设备中最准确的测量结果，其次是Garmin。
“我们发现，在涉及腕部运动的活动中，准确性的下跌幅度更大，这种运动可能会引起诸如打字的运动伪影，并且在深呼吸期间，准确性下跌了，这可能表明设备锁定了周期性行为（例如呼吸），而不是心律。”邓恩说。 “起初，我们惊讶于商用设备更加精确，但它们也拥有庞大的用户群，因此它们能够使用大量数据来清理信号并改善算法。可穿戴设备的研究仅使用原始数据，这对于研究人员和临床医生来说很重要。”
她补充说，这项研究指出了改进临床和研究用设备的方法。
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的结果，因此，如果这些设备的工作方式存在差异，就需要对其进行识别。”
“我们已经证明我们具有足够的准确性，我们并不担心这些设备的肤色会导致差异，但是我们希望这能吸引那些制造可穿戴设备的公司分享更多信息的呼吁有关如何评估设备的信息，以便可以更容易地识别和纠正差异。”邓恩说。
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