Quão fiável é a estimativa VO2 Max da Garmin (por exemplo, ao utilizar um relógio Garmin 230 com HRM)?

tldr;

p>p>Seu palpite está provavelmente correcto. Você está fora do algoritmo de pontos de dados que Garmin provavelmente usa para construir uma previsão do seu Vo2max com base nos seus dados, mas (mais importante) em todos os outros usuários e provavelmente em alguma revisão de literatura para ajudar as coisas ao longo.

Versão longa

P>Primeiro batimento é na verdade o cérebro por trás do método de Garmin. Veja este white paper para uma visão detalhada sobre como funciona (https://assets.firstbeat.com/firstbeat/uploads/2017/06/white_paper_VO2max_30.6.2017.pdf)

p>Or isto para uma explicação menos nerd (VO2max Fitness Level - Firstbeat).

Não detalham o algoritmo (por razões óbvias). No entanto é muito provavelmente baseado em alguma forma de aprendizagem da máquina, muito possivelmente alguma forma de redes neurais. Essas funcionam essencialmente por ser uma tela relativamente em branco - se você fizer uma pergunta (como prever um VO2max baseado em um conjunto de dados xyz), inicialmente ele vai produzir lixo. Você então diz a ele o quão longe ele estava do valor real - e ele usará essa informação para essencialmente fazer uma religação a si mesmo. Se você alimentar os dados novamente, ele irá emitir lixo novamente (mas provavelmente menos), então você pode dizer o quão errado ele estava novamente, ele se melhora, você alimenta mais dados etc.... até que você obtenha resultados relativamente confiáveis. Você precisa de muitos dados para que isso funcione, e você precisa ser capaz de dizer se estava perto da resposta "real" ou não.

Neste caso, o que está alimentando o algoritmo para que ele possa melhorar são os 1000s de pessoas que fazem login em milhas usando os produtos Garmin. A qualidade desses dados varia - mas há maneiras de saber o que é mais confiável e não (por exemplo, alguém correndo ~42km no limiar anaeróbico provavelmente está correndo uma maratona, e assim provavelmente deu perto de um esforço máximo, assim os dados provavelmente estão chegando perto do seu vo2max real). O perfil de algumas pessoas provavelmente tem algum tipo de maneira de inserir os resultados reais do teste Vo2max. Você tem a idéia.

Agora como você adivinhou, a maioria das pessoas correm em superfícies relativamente planas. Algumas fazem trilhas, mas então a qualidade/velocidade das trilhas varia muito. Garmin também registra a altitude, então eles provavelmente têm maneiras de contabilizar os ganhos de elevação, mas eles não podem fazer muito para inferir qual foi a qualidade do pavimento (ou não pavimento) em que você correu. Isto significa que os dados da Garmin são provavelmente mais precisos para usos "típicos". Além disso, você está em tempos quentes e húmidos. Mais uma vez, a Garmin não pode realmente explicar isso também - pode não estar nos dados de entrada que eles usam para o algo (você pode alimentá-lo com os dados que você gostaria e aprenderá com isso se houver uma correlação entre os resultados e os dados de entrada, no entanto, nessa escala pode ficar caro para calcular tudo isso, então você tem que selecionar os dados mais importantes e deixar de fora o resto).

Então você pode ter alguns fatores pessoais impactando isso também. Talvez você tenha um baixo Vo2max para suas habilidades gerais. Outros factores têm impacto no desempenho - como a economia corrente. Não se trata SOMENTE de vo2max. Se você faz na maioria das vezes com menor intensidade/longa duração, você pode não desenvolver o vo2max especificamente tanto quanto você pensa...

Para um exemplo não relacionado - o reconhecimento facial funciona em princípios similares (para a aprendizagem da máquina). O reconhecimento facial inicial foi muito menos eficaz inicialmente em pessoas asiáticas, em grande parte porque os desenvolvimentos iniciais desses algos foram feitos em países ocidentais e a rede neural ficou bastante decente no reconhecimento de caucasianos brancos, mas não muito boa em outras etnias. Eu suspeito que desde que a China está monitorando o mijo da maioria das pessoas nos dias de hoje, isso mudou. Mas isso mostra que embora capazes, esses algos de aprendizagem estão sujeitos a um viés sutil.

Em uma nota final - eu não acho que você deveria ser tão desdenhoso com tudo isso só porque isso não se aplica bem a você. A maioria das coisas na vida são desenhadas para algum tipo de uso e poucas coisas são universalmente boas em todos os casos. Se você treinar para se tornar um chef de sushi bem conhecido, você provavelmente vai ficar muito bom em fazê-los, mas não é provável que você tenha o melhor bolo da cidade. O que você está pedindo - uma tecnologia que lhe diz alguma característica fisiológica precisa que é difícil até mesmo de medir diretamente no laboratório sem fazer nenhuma medição direta, em qualquer condição, não é realista para onde a tecnologia está hoje.