Are Wearables Reliable? Separating Science from Marketing in Health Monitoring

En los últimos 10 años hemos pasado de la contabilidad de pasos a monitorizar variables fisiológicas complejas. Actualmente, existe un auge de los wearables, sobre todo en población deportista, pero surge una pregunta importante: ¿realmente estos dispositivos son fiables o responden más al marketing que a evidencia científica?

Pulseras y relojes como Apple Watch, Amazfit, Oura Ring, Whoop, Garmin han popularizado conceptos como la variabilidad de la frecuencia cardíaca (HRV), estrés, calidad de sueño, etc. Todo esto se engloba dentro de una categoría creciente conocida como biohacking, basada en la monitorización y la optimización de parámetros relacionados con la salud.

Sin embargo, no todas las métricas tienen la misma precisión ni el mismo respaldo científico. Estos dispositivos no miden la salud en sentido clínico, sino variables fisiológicas que pueden actuar como biomarcadores digitales del estado del organismo.”

¿Cuáles son las métricas con mayor respaldo científico?

No todos los datos que poseemos en los dispositivos tienen la misma validez. Para gestionar nuestra salud con rigor, debemos distinguir entre las métricas de medición directa y las de estimación algorítmica.

La clave no está en la cantidad de datos, sino en la validez fisiológica y la interpretación contextual de cada métrica. Se diferencian en dos bloques principales.

La Frecuencia Cardíaca en Reposo, es una de las métricas más fiables que ofrecen actualmente los relojes y pulseras inteligentes. Es el número de pulsaciones por minuto cuando el cuerpo está en reposo. En general, valores más bajos se correlacionan con mejor condición cardiovascular y mejor capacidad para la recuperación. Si estos datos aumentan de forma mantenida respecto a nuestros valores habituales, puede ayudarnos a detectar estados de estrés, falta de descanso o fatiga.

Otra de las métricas más populares es la HRV, hace referencia a las pequeñas variaciones de tiempo entre un latido y otro. Actualmente, la HRV medida durante el sueño o justo al despertar es una de las herramientas más útiles, especialmente para análisis longitudinal dentro del mismo individuo, para monitorizar el estado de recuperación y la actividad del sistema nervioso autónomo, que regula funciones tan importantes como el estrés y el descanso.

Por otro lado, aunque pueda parecer una métrica simple, el conteo de pasos sigue siendo una de las tecnologías más validadas en este tipo de dispositivos. La evidencia científica ha demostrado que mantener niveles elevados de actividad física diaria se asocia con un menor riesgo cardiovascular, menor sedentarismo y una reducción de la mortalidad por diferentes causas.

Para terminar, muchos wearables actuales también ofrecen una estimación del VO₂max, un indicador relacionado con la capacidad aeróbica y la eficiencia con la que nuestro cuerpo utiliza el oxígeno durante el ejercicio. Aunque estos dispositivos no sustituyen a una prueba clínica de esfuerzo con análisis de gases, que sigue siendo el método más preciso, la evolución del VO₂max a lo largo del tiempo puede aportar información útil sobre nuestra condición física y salud cardiovascular.”

Cautela con las métricas

En este segundo bloque se encuentran métricas útiles desde un punto de vista conductual, pero con menor validez fisiológica directa.

Muchas funciones son estimaciones algorítmicas y no son mediciones reales y esto conlleva a un margen de error que el usuario debería de conocer:

Por lo tanto, el dispositivo es un asistente, no es un juez. Si te sientes bien, pero el reloj te dice que has descansado mal o que no estás recuperado, prioriza siempre tus sensaciones y las tendencia de los datos sólidos frente a estos números estimados.

Los datos más útiles para entender nuestra salud son...

Uno de los principales errores en el uso de pulseras / relojes inteligentes es confundir precisión tecnológica con relevancia clínica. Que un dispositivo mide una variable con buena reproducibilidad no significa necesariamente que esa variable tenga utilidad diagnóstica.