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Fitbit: valutazione della frequenza cardiaca sotto sforzo. Il nostro studio (parte seconda)

Autore
TSW XP Lab

Data
04.08.16

Vi abbiamo di recente raccontato dell’esperienza fatta all’interno dei laboratori TSW con Fitbit Charge HR ed Empatica E4. Abbiamo discusso dell’affidabilità di questi strumenti rispetto alla rilevazione del  battito cardiaco in condizioni di riposo (leggi l’articolo precedente: Fitbit valuta accuratamente la frequenza cardiaca? Il nostro studio), anticipandovi che avremmo condotto successivamente uno studio realizzato in condizioni di sforzo fisico. Eccoci!

L’attività cardiaca di 7 partecipanti è stata monitorata per 6 minuti di attività fisica di moderata intensità (114 bpm di media). Per ridurre gli artefatti da movimento, abbiamo scelto di utilizzare una cyclette che, riducendo i movimenti del braccio (rispetto ad esempio alla corsa), semplifica il compito dello strumento nella rilevazione della frequenza cardiaca (Brown et al, 2007; Sung et al, 2007, Milenkovic er al 2006).

In prima battuta, il nostro obiettivo è stato quello di valutare se vi fossero differenze significative in termini di affidabilità di prestazione tra rilevazioni effettuate a riposo e quelle effettuate durante l’attività fisica.

In Figura 1 sono rappresentati i risultati, espressi in termini di differenze di rilevazioni tra Empatica E4 e Fitbit Charge HR, rispetto ad uno strumento medicale professionale (Procomp Infiniti), che utilizza la medesima tecnica di rilevazione del battito (PPG – fotopletismografia),

differenze di frequenza cardiaca rispetto a ProComp InfinitiFigura 1. Differenze (in valore assoluto) di frequenza cardiaca rispetto a ProComp Infiniti (A riposo Vs sotto sforzo).

Come si può evincere dalla Figura 1, a riposo, entrambi gli strumenti  si discostano dalla misurazione effettuata dallo strumento di riferimento (Procomp Infiniti) di poco più di 4 bmp.

Nella condizione di sforzo moderato, invece,  l’errore aumenta. Il numero di errori prodotto da Empatica E4 si accosta intorno ai 7 bpm, mentre il Fitbit Charge HR  intorno ai 9 bpm.

In seconda battuta abbiamo valutato la totalità delle frequenze cardiache derivanti dai due studi, indipendentemente dal fatto che queste pervenissero dalla condizione a riposo oppure sotto sforzo. Abbiamo diviso in due gruppi le rilevazioni raccolte nei due studi sulla base del valore mediano (85 bpm) e abbiamo verificato se vi fossero differenze tra il gruppo di frequenze cardiache basse (compreso tra 45 e 85 bpm) e frequenza cardiache alte (compreso tra 85 e 145).

Risultato: il rischio di rilevare una frequenza cardiaca statisticamente inferiore a quella reale aumenta proporzionalmente al crescere della  frequenza cardiaca (Figura 2). Inoltre il Fitbit Charge HR tende a sottostimare maggiormente i reali valori del battito cardiaco.

basse frequenze vs alte frequenze rispetto a ProComp InfinitiFigura 2. Differenze di frequenza cardiaca rispetto a ProComp Infiniti (Basse frequenze Vs Alte frequenza).

In questo studio abbiamo valutato l’attendibilità dei dati provenienti da due strumenti simili per quanto riguarda la tecnologia impiegata (PPG), ma diversi per quanto riguarda il contesto di utilizzo e il prezzo di vendita.Tutto ciò è stato reso possibile rapportando le misurazioni effettuate dai due strumenti ad uno strumento medicale affidabile.

Il nostro mestiere è migliorare l’esperienza delle persone nella loro interazione quotidiana nei i contesti (digitali e non) e con gli oggetti più disparati.

L’esperienza non passa solamente attraverso un’interfaccia, ma risiede altresì in uno stato assai più profondo, proprio dell’oggetto stesso.

Fornire, come in questo caso, una precisa quantificazione dell’errore prodotto da Fitbit Charge HR e Empatica E4, significa agire ad un livello assai più profondo.

Non bastano una bella interfaccia e dei dati ben visibili per fruire di una buona esperienza. Bisogna anche sapere se questi dati sono attendibili, perché la nostra esperienza parte proprio da qui! La qualità dei feedback è il punto di partenza dell’esperienza.

Siamo convinti che una maggior consapevolezza della qualità reale del dato possa fornire una marcia in più per arrivare a soddisfare pienamente le esigenze degli utenti.

 

Bibliografia

Brown, I., & Adams, A. A. (2007). The ethical challenges of ubiquitous healthcare. International Review of Information Ethics8(12), 53-60.

Milenković, A., Otto, C., & Jovanov, E. (2006). Wireless sensor networks for personal health monitoring: Issues and an implementation. Computer communications29(13), 2521-2533.

Sung, G. Y., Jang, M. G., Jung, M. Y., Kim, S. H., Park, S. J., & Park, S. H. (2007). Recent trend in the ubiquitous life-care technology. Electronics and Telecommunications Trends22(5), 24-34.

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