Unser Doktorand David Camargo beschäftigt sich mit der Vorhersage des Energieverbrauchs und der Blutlaktatkonzentration mithilfe moderner Wearable-Technologien. In seiner ersten Publikation stellt er Ergebnisse der EARnergy-Studie vor, die wir kürzlich in Scientific Reports veröffentlicht haben.

Portable Geräte werden zunehmend zur Erfassung körperlicher Aktivität und des Energieverbrauchs (Energy Expenditure, EE) eingesetzt. Bislang ist jedoch nur unzureichend untersucht, inwieweit sich der Energieverbrauch anhand von Herzfrequenz (HR) und Beschleunigungsdaten (ACC), die gleichzeitig im Gehörgang erfasst werden, zuverlässig vorhersagen lässt. In dieser Studie wurde daher die Schätzung des Energieverbrauchs mithilfe der In-Ear-Sensoren cosinuss One und Two untersucht.

Vierundzwanzig gesunde Erwachsene (12 Frauen, 12 Männer; Alter: 26,91 ± 2,91 Jahre) absolvierten einen Laufbandtest im Labor sowie einen Outdoor-Gehtest mit Bergaufgehen, Bergabgehen und schnellem Bergaufgehen. Der Energieverbrauch wurde mittels indirekter Kalorimetrie (MetaMax 3B) bestimmt, während Herzfrequenz und Beschleunigungsdaten kontinuierlich mit beiden Sensoren aufgezeichnet wurden. Die anhand der Labordaten entwickelten linearen Mixed-Effects-Modelle wurden anschließend auf die Outdoor-Daten derselben Teilnehmenden angewendet.

Die beste Modellgüte zeigten Modelle, die Herzfrequenz, Beschleunigungsdaten und das biologische Geschlecht kombinierten (marginales R² = 0,79 bzw. 0,80 für One und Two). Beim Gehen im Freien zeigte sich kein signifikanter systematischer Vorhersagefehler, allerdings variierte die Genauigkeit zwischen den verschiedenen Belastungsbedingungen (MAPE: 22–37 % für One; 22–38 % für Two). Bei den weiblichen Teilnehmenden waren die Zusammenhänge stärker ausgeprägt, während die Ergebnisse bei den männlichen Teilnehmern weniger konsistent waren.

Insgesamt zeigen beide Sensoren erste vielversprechende Ergebnisse für die Schätzung des Energieverbrauchs auf Gruppenebene. Für eine weiterführende Validierung sind jedoch größere und heterogenere Stichproben erforderlich.

Wenn Sie sich für die vollständige Publikation interessieren, finden Sie diese unter folgendem Link: https://doi.org/10.1038/s41598-026-64756-6 

Reference:
Camargo, D., Zellhuber, I., Weber, M., Schönfelder, M. Feasibility of energy expenditure estimation during outdoor walking using multimodal in-ear sensors: a preliminary validation study against indirect calorimetry. Sci Rep 16, 23724 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-64756-6