VO2Max является мощным показателем долголетия: каждые 1 мл/кг/мин увеличение VO2 max снижает риск смерти на 9 процентов. VO2Max обычно определяют с использованием респираторной маски и интенсивных упражнений, таких как беговая дорожка или езда на велосипеде. Но переносные устройства, такие как Apple Watch, оценивают кардиофитнес (их версию VO2 max) с точностью до 1,2 мл/кг/мин, не требуя маски и интенсивных физических упражнений . Как они это делают?
В этой статье объясняется научная основа определения VO2 max, как работает кардиофитнес-алгоритм Apple Watch (на основе опубликованных подробностей из статей 2021 и 2023 годов), а также конкретные данные исследования, которые использовались для подтверждения его точности.
Начало: как VO2Max измеряется в лаборатории
Прежде чем разбираться в том, как алгоритм Apple Watch оценивает VO2Max, мы должны сначала определить, как на самом деле VO2Max измеряют в лаборатории.
VO? Max определяется как максимальный объем O? (кислорода), какой организм может использовать во время интенсивных тренировок. Это измерено во время сердечно-легочного теста с нагрузкой (CPET). Во время CPET вы носите респираторную маску при выполнении упражнений (например, езды на велосипеде или беговой дорожки) на постоянно растущей интенсивности. С увеличением интенсивности работы ваше тело потребляет больше O? (кислорода), выбрасывает больше CO? (углекислого газа), и ваше сердцебиение повышается.
В какой-то момент интенсивность тренировки становится столь высокой, что мышцам нужно больше кислорода, чем ваше сердце и легкие могут обеспечить. Тогда ваши мышечные клетки вынуждены переходить из аэробного режима на анеробный, так что CO? продолжает увеличиваться, а O? перестает расти. По крайней мере, это «идеализированная» тестовая ситуация на практике O? ли фактически не выйти на плато, и тест может завершиться, когда соотношение CO? к O? достигает 1,1, когда пациент испытывает одышку, когда на ЭКГ имеются признаки напряжения и т.п.
Весь этот процесс создает диаграмму из девяти панелей, которая показывает разные комбинации потребленного O?, выброшенного CO?, интенсивность физической нагрузки (в Вт), частота сердечных сокращений, частота дыхания, насыщение крови кислородом и так далее.
На панели 3 вы можете увидеть, как O? (красный) и CO? (синий) возрастают с увеличением интенсивности упражнений (черный). Приблизительно через 11 минут две линии расходятся (это анаэробный порог). Панель 5 показывает, что частота сердечных сокращений увеличивается примерно пропорционально O?.
Кардиофитнес – это оценка VO2Max от Apple Watch
Как вы это сделали, если бы вы хотели оценить VO2Max без фактического измерения O? и CO?? Вы можете использовать два факта:
- Частота сердечных сокращений и O? пропорциональны: по мере увеличения частоты сердечных сокращений вы потребляете больше кислорода.
- Вы можете оценить работу (в ваттах), если знаете темп и массу тела человека.
В медицинской литературе были предложены различные методы, и, как мы увидим, алгоритм Apple выглядит более сглаженной версией использующих нейронные сети в сочетании с обычными биофизическими дифференциальными уравнениями (ODE).
Кардио-фитнес-тест Rockport: простой метод с 1987 года
В 1987 году для оценки VO2 Макс был предложен тест на физическую ходьбу Rockport. Испытуемые выполняли несколько тестов ходьбы на 1 милю как можно скорее. Была указана частота сердечных сокращений и время завершения в линейную регрессию, которая дала эту формулу для расчета VO2Max на основе веса, возраста, пола каждого субъекта самое быстрое время и пульс:
VO2max = 6,9652 + (0,0091 вес) — (0,0257 возраст) + (0,5955 пол) — (0,2240 раз) — (0,0115* частота сердечных сокращений)
Точность была хорошей (r=0,92 в начальном исследовании). Как мы увидим в следующей главе, Apple, кажется, использует аналогичную научную основу, но с более сглаженным алгоритмом.
Apple Watch оценивает кардиофитнес с помощью частоты сердечных сокращений и GPS в качестве входных данных
Apple Watch требует двух вещей для оценки кардиофитнеса:
- Тренировка на свежем воздухе для ходьбы/бега/пешего туризма на ровной поверхности (5% или менее).
- Частота сердечных сокращений должна увеличиться более чем на 30% от частоты сердечных сокращений в покое. Например, если частота сердечных сокращений в покое составляет 60 ударов в минуту, а максимальная частота пульса – 180 ударов в минуту, вам нужно достичь частоты сердечных сокращений 96 ударов в минуту или выше, чтобы получить оценку VO2Max.
Они свидетельствуют о том, что они оценивают как работу, так и реакцию сердечного ритма на физические упражнения — сродни фундаментальной науке на тест Рокпорта.
Оценка VO2Max с помощью физиологических ODE и нейронных сетей
В 2023 году исследователи из Apple опубликовали статью об использовании биофизических обычных дифференциальных уравнений (ODE) для оценки пригодности с помощью переносных устройств, а также репозиторий с открытым кодом с некоторыми нейронными сетями Torch. Это дает представление о том, как современные алгоритмы глубокого обучения можно использовать для усовершенствования базовых научных знаний теста Rockport.
Статья начинается с определения частоты сердечных сокращений и кислородной реакции на физическую нагрузку с помощью набора обычных дифференциальных уравнений (ODE) :
Здесь I(t) – это интенсивность тренировки в момент времени t, f(I(t)) – мгновенная потребность в кислороде, D(t) – потребность в кислороде в момент времени t, и HR(t) – частота сердечных сокращений у момент времени t. А, В, альфа, бета – это изученные параметры.
Первое уравнение показывает нам, как потребность в кислороде изменяется с течением времени, чтобы соответствовать мгновенной потребности от интенсивности тренировки. Второе уравнение говорит нам, как ускорить частоту сердечных сокращений до темпа, необходимого для удовлетворения потребности в кислороде. Он включает факторы, описывающие, насколько быстро может адаптироваться сердце (A), насколько трудно достичь максимального пульса (бета) и сколько времени требуется для отдыха до частоты сердечных сокращений в покое (альфа).
Фитнес каждого человека в определенное время характеризуется семью физиологическими параметрами: A, B, альфа, бета, f, HRmin и HRmax.
Вместо того, чтобы непосредственно оценивать эти параметры, исследователи научили нейронную сеть , которая прогнозирует состояние человека. вся реакция сердечного ритма на физическую нагрузку с учетом латентного вектора z. В документе не указана размерность z, но в открытый код z является 32-мерным вектором. Они научили дополнительные нейронные сети предусматривать каждый физиологический параметр как функцию этого скрытого фактора: A(z), B(z), альфа(z) и т.д.
Потом эти физиологические характеристики были введены в линейную регрессию для прогнозирования VO2 Max. Ошибка была около 5% (неплохо). Что интересно, так это то, что модель интерпретируется в результате прохождения через физиологическое ODE. Например, можно увидеть очевидную корреляцию между прогнозируемыми значениями A, B, альфа и бета и VO2 Max на графиках ниже:
Кардиофитнес-алгоритм Apple Watch подтвержден в исследовании с участием 221 участника
Сама Apple провела исследование для проверки своего алгоритма, в котором приняли участие 534 участников для разработки и 221 для проверки. Ее алгоритм был удивительно точным со средней погрешностью от 1,2 до 1,4 мл/кг/мин и коэффициентом надежности (ICC) около 0,86–0,89.
Вы можете увидеть график фактического VO2Max (ось x) и оценку Apple Watch (ось y). Это очень хорошо! 
Однако алгоритм имеет ограничения для людей с определенными заболеваниями и принимающих определенные лекарства. Apple из собственного отчета:
Другие заболевания также могут снизить точность VO2 максимальных оценок на Apple Watch. К ним относятся заболевания или устройства, отделяющие частоту сердечных сокращений от движения или физические упражнения (например, боли, аритмии, кардиостимуляторы или сердечно-вспомогательные устройства); медицинские условия, сильно ограничивающие толерантность к физическим нагрузкам, не позволяя пациентам достичь частоты сердечных сокращений, близких к прогнозируемой максимальной частоте сердечных сокращений (например, заболевания периферических артерий); и медицинские условия, значительно усложняющие передвижение, например, заболевание скелета или нервно-мышечной системы, что влечет за собой неэффективность (например, рассеянный склероз или детский церебральный паралич).
По материалам: empirical health
