TruSport 科学运动体系详解（一）| 华为智能穿戴设备的成绩预测准吗
运动能力或者耐力的评估，对健康及运动训练来说都非常有价值。但想要获得准确且专业的耐力或是运动能力的评估结果，通常都需要在实验室依靠昂贵的设备、复杂的测试流程、专业人员的分析和解读才能获取。
而基于可穿戴技术，已可以实现由实验室到日常场景的专业指标的测量和检测，满足不同人群的需求。对于普通大众来说，可以了解心脏健康水平；而对于跑步爱好者来说，可以评估运动能力和耐力进步的程度，进而为进一步制定训练目标提供依据。
同时，跑者除了关心自身能力水平，也非常关注自身跑步的表现水平。我们经常会听到跑者之间以 330/430 等方式表述完成马拉松的成绩水平，以完成特定距离的最佳成绩的表述是跑者间用于沟通能力水平的一个重要方式。但对于没有完成过特定距离的跑者、或者状态发生变化（如停训或经过长期训练）但还没有测验自己的表现时，应如何方便地知道自己的成绩呢？
在现有的许多研究和论文中，有各种预测和推测的方案和公式，但绝大多数方案都基于实验室的研究，即需要通过实验室的仪器来获得推测公式的代入因子，限制了更广大跑者来进行应用的可能性；另一方面，此类研究多获取的是横断面的数据，而跑者真实的能力会随着训练而产生纵向时间上的变化，因此缺乏此方面的数据。
TruSport 科学运动体系可以实现对跑者长期状态的动态监测，并可基于跑力提供不同距离下的成绩预测，让跑者可以无需实地进行全力测验的前提下，获得符合自身能力状态的准确成绩表现。
那么不少跑者会好奇，真实测试的结果和手表所获得的预测成绩间有多大的误差呢？近期在 2022 年华为开发者大会上，南京体育学院的戴建松教授向我们分享了最新的验证研究结果。该项研究以验证 TruSport 科学运动体系耐力相关指标的精度为目的，历时近 2 年，采集了 176 名不同能力水平跑者的样本数据，覆盖了 3K、5K、10K 和半马的实测成绩，并采用了相关系数、回归分析、组内相关系数、Bland-Altman 等方法进行了综合性分析，以达到更全面严苛判断手表成绩预测精度的目的。
研究结果验证了华为手表成绩预测指标能够精准地预测耐力跑成绩，通过了多种统计学验证手段。从表 1 可以发现，手表预测值与实测成绩间的误差基本都低于 1%，误差处于秒级的水平，误差范围基本在受环境、个体状态短时变化所能的影响范围内。
误差率是判断精度的一个统计方式，而相关系数可以知道数据之间的匹配程度，一般相关系数达到 0.8 就可以认为两组数据有很强的相关性，而本次研究结果均达到了 0.99 的水平。
Bland-Altman 图是进行数据一致性评价的统计方法，通常认为达到至少 95% 的数据位于 LoA 置信区间（下图上下两根红线之间的区域）代表数据一致性非常好、对每个样本的预测是精准的。而该项研究显示有高达 98.5% 的数据位于 LoA 置信区间，说明只有极少数跑者的预测成绩和实测值之间有所差别，这也可能和跑者当天测试状态环境因素等影响有所关联。
