Nabil Alshurafa, docent en onderzoeker in preventieve geneeskunde en informatica aan de Northwestern University, vond inspiratie voor zijn onderzoek bij zijn schoonmoeder. Ondanks haar harde labeur in de fitness stelde hij vast dat haar activity tracker weinig activiteit registreerde.
De algoritmes van doorsnee activity trackers zijn ontwikkeld voor personen met een gemiddelde lichaamsbouw. Mensen met een hoger lichaamsgewicht bewegen vaak anders, waardoor bestaande trackers hun inspanning minder goed herkennen. Dat werkt demotiverend voor wie obees is en toch moeite doet om gezond in beweging te zijn.
Alshurafa en zijn team gingen aan de slag en ontwikkelden een nieuw open-source smartwatch-algoritme dat de werkelijke activiteit en het juiste, nauwkeurige energieverbruik van mensen met obesitas meet. Het nieuwe algoritme, getest in zowel laboratoria als realistische omstandigheden, behaalt meer dan 95% nauwkeurigheid.
De onderzoekers willen het algoritme later dit jaar gratis beschikbaar maken als app voor Android en iOS.
