Wearables বাস্তবতার পরীক্ষায়: রিং ও ঘড়ি আসলে কী পরিমাপ করে

রিং, ঘড়ি ও বুকের বেল্ট নিজের শরীরের ভেতরে উঁকি দেওয়ার প্রতিশ্রুতি দেয়। ডেটা আসলে কতটা কাজের – এবং কীভাবে সেগুলো বুদ্ধিমত্তার সাথে ব্যবহার করবে, অযথা উদ্বিগ্ন না হয়ে।

একটি Wearable আসলে কী পরিমাপ করে

একটি রিং বা ঘড়ি তিনটি কাঁচা তথ্য পরিমাপ করে: একটি মুভমেন্ট সেন্সরের মাধ্যমে ত্বরণ, ত্বকে সবুজ বা লাল আলোর মাধ্যমে রক্তের পরিমাণের পরিবর্তন, এবং ত্বকের তাপমাত্রা। বাকি সব — পদক্ষেপ, ক্যালোরি, ঘুমের পর্যায়, পুনরুদ্ধার মান, স্ট্রেস স্তর — এই তিনটি তথ্য থেকে গণনা।

এই পার্থক্যটিই বোঝার চাবিকাঠি। একটি পরিমাপ করা মানের পরিমাপের নির্ভুলতা থাকে। একটি গণনা করা মানের অতিরিক্তভাবে গণনার পদ্ধতির অনিশ্চয়তা থাকে — এবং সেটি প্রতিটি নির্মাতার কাছে আলাদা এবং সাধারণত প্রকাশ করা হয় না।

আলাদা মানগুলো কতটা সঠিক

Fuller ও সহকর্মীরা ২০২০ সালে সাধারণ ডিভাইসগুলোর উপর আটান্নটি গবেষণা বিশ্লেষণ করেছিলেন। পদক্ষেপ সবচেয়ে নির্ভরযোগ্যভাবে রেকর্ড হয়: বিচ্যুতি সাধারণত দশ শতাংশের কম। বিশ্রামে হৃদস্পন্দনও ভালো, তিন শতাংশের মতো বিচ্যুতি সহ।

শক্তি ব্যয়ের ক্ষেত্রে ছবিটি অনেক খারাপ: এখানে ডিভাইসগুলো মডেল এবং কার্যকলাপের উপর নির্ভর করে বিশ থেকে পঞ্চাশ শতাংশ ভুল ছিল। যে প্রদর্শিত ক্যালোরি সংখ্যা অনুযায়ী খাওয়া ঠিক করে, সে এমন একটি সংখ্যা দিয়ে হিসাব করে যা সন্দেহজনক ক্ষেত্রে কয়েকশো কিলোক্যালোরি ভুল।

হৃদস্পন্দন পরিবর্তনশীলতা সবচেয়ে উপকারী সংকেত হিসেবে

ঘুমে হৃদস্পন্দন পরিবর্তনশীলতা হলো সবচেয়ে বেশি ব্যবহারিক মান বহনকারী তথ্য। Plews ও সহকর্মীরা ২০১৩ সালে সহনশীলতার ক্রীড়াবিদদের মধ্যে দেখিয়েছিলেন যে এর প্রবণতা নিজের অনুভূতির আগেই অতিরিক্ত চাপ নির্দেশ করে — তবে শর্ত হলো সাপ্তাহিক গড় পড়তে হবে, দৈনিক মান নয়।

কারণ রাত থেকে রাতে পরিবর্তন বড়: অ্যালকোহল, একটি দেরির খাবার, আসন্ন সংক্রমণ বা কেবল একটি ছোট রাত এটিকে উল্লেখযোগ্যভাবে পরিবর্তন করে। সাত দিনের প্রবণতাই একটি বক্তব্য বহন করে। এবং দুজন মানুষের মধ্যে পরম মান অর্থহীন — এটি বহুগুণ ভিন্ন হয়।

ঘুম: সতর্ক দৃষ্টিতে পড়া

ঘুম ও জাগা চেনার ক্ষেত্রে ভালো ডিভাইসগুলো এখন ব্যবহারযোগ্য। হালকা, গভীর ও স্বপ্নের ঘুমে বিভাজন কিন্তু নয়: ঘুম গবেষণাগারে পলিসমনোগ্রাফির সাথে তুলনায় এটি পর্যায়ভেদে কেবল প্রায় অর্ধেক থেকে দুই-তৃতীয়াংশ ক্ষেত্রে মেলে।

তাই একটি কম গভীর ঘুমের মান একটি নির্ণয় নয়, একটি অনুমান। যে এটি দেখে খারাপ ঘুমায়, সে ডিভাইস থেকে উপকারের চেয়ে ক্ষতি বেশি পাচ্ছে। ঘুমের মান তখনই কার্যকর হয় যখন তুমি এটিকে তোমার আচরণের পাশে রাখো — অ্যালকোহল, ব্যায়ামের সময়, ঘুমানোর সময়।

একটি Wearable যেভাবে কার্যকর হয়

তিনটি নিয়ম পার্থক্য তৈরি করে। প্রথমত: নিজেকে শুধু নিজের সাথে তুলনা করো, অন্যদের সাথে কখনো নয়। দ্বিতীয়ত: সপ্তাহ পড়ো, দিন নয় — একটি একক রাত বা একটি একক স্কোর কার্যত কিছুই বলে না। তৃতীয়ত: প্রতিটি সংখ্যাকে একটি কার্যক্রমের পাশে রাখো, নইলে এটি ফলহীন থাকে।

এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ নিয়ম: যদি ডিভাইস আর তোমার শরীরের অনুভূতি আলাদা হয়, তোমার শরীরের অনুভূতিই সঠিক। একটি Wearable আচরণের আয়না, রোগ নির্ণয়ের যন্ত্র নয়। দীর্ঘস্থায়ী ক্লান্তি, ঘুমে শ্বাস বন্ধ হওয়া বা হৃদস্পন্দনের সমস্যায় চিকিৎসকের কাছে যাওয়া উচিত — এই বিষয়বস্তু কোনো চিকিৎসা পরামর্শের বিকল্প নয়।

YUTHI App তোমাকে কীভাবে সাহায্য করে

YUTHI Apple Health থেকে ডেটা নেয়, যেকোনো ডিভাইস থেকেই আসুক — এবং তোমার নিজে লেখা বিষয়গুলির পাশে রাখে। ঠিক এখানেই উপকার: শুধু সংখ্যা নয়, বরং অ্যালকোহল, ব্যায়াম, ক্যাফেইন এবং মেজাজের পাশে সংখ্যা।

Vito এবং Vita দৈনিক নম্বরের বদলে সাপ্তাহিক প্রবণতা দেখায় এবং বলে যখন একটি সংখ্যার যথেষ্ট ভিত্তি নেই। আর তারা প্রেক্ষাপট দেয় একটি ডিভাইস আসলে কী পরিমাপ করতে পারে — একটি অনুমানিত ক্যালোরি সংখ্যাকে তারা অনুমান হিসেবেই দেখায়, তথ্য হিসেবে নয়।

সূত্র

• Fuller D, Colwell E, Low J, et al. Reliability and Validity of Commercially Available Wearable Devices for Measuring Steps, Energy Expenditure, and Heart Rate: Systematic Review. JMIR Mhealth Uhealth. 2020;8(9):e18694.
• Plews DJ, Laursen PB, Stanley J, Kilding AE, Buchheit M. Training adaptation and heart rate variability in elite endurance athletes: opening the door to effective monitoring. Sports Med. 2013;43(9):773-781.
• Chinoy ED, Cuellar JA, Huwa KE, et al. Performance of seven consumer sleep-tracking devices compared with polysomnography. Sleep. 2021;44(5):zsaa291.
• Shcherbina A, Mattsson CM, Waggott D, et al. Accuracy in Wrist-Worn, Sensor-Based Measurements of Heart Rate and Energy Expenditure in a Diverse Cohort. J Pers Med. 2017;7(2):3.