OpenMetabolics: Stima del dispendio energetico usando uno smartphone portato in tasca

Perché il tuo telefono potrebbe cambiare le regole della salute

Mantenersi attivi è uno dei modi più semplici per proteggere la salute, eppure fatichiamo ancora a misurare quanto realmente si muove il nostro corpo ogni giorno. I tracker e i contapassi offrono stime approssimative, ma spesso non rilevano brevi esplosioni di attività e valutano male lo sforzo. Questo studio presenta OpenMetabolics, un nuovo modo di usare uno smartphone normale portato nella tasca dei pantaloni per stimare quanta energia si consuma nella vita quotidiana, offrendo potenzialmente a chiunque abbia un telefono l’accesso a un monitoraggio dell’attività di qualità comparabile a quello di laboratorio.

Trasformare i telefoni in tasca in misuratori di attività

L’idea centrale di OpenMetabolics è che le gambe svolgono la maggior parte del lavoro nelle attività comuni come camminare, salire le scale, correre e andare in bicicletta. Quando un telefono sta in tasca, i suoi sensori di movimento integrati percepiscono ogni oscillazione della gamba. I ricercatori hanno costruito un sistema che osserva questo movimento delle gambe e lo usa per stimare quanta energia stanno consumando i muscoli. Invece di affidarsi a semplici conteggi di passi o a zone di frequenza cardiaca, il sistema studia il modello di movimento di ogni passo e lo collega all’uso di energia misurato in precedenti esperimenti di laboratorio.

Dal movimento grezzo al consumo energetico

Per far funzionare il tutto, il team ha dovuto prima tradurre il movimento spesso disordinato del mondo reale in qualcosa da cui un computer potesse apprendere. Hanno progettato algoritmi che allineano la posizione del telefono con quella della coscia, suddividono il movimento in singoli passi di camminata o corsa e riducono ogni passo a una descrizione compatta di come si è mossa la gamba. Hanno quindi addestrato un modello di machine learning—composto da molti piccoli alberi decisionali—su dati provenienti da 36 persone che hanno svolto attività in laboratorio mentre il loro reale dispendio energetico veniva misurato con attrezzature respiratorie specializzate. Questo modello ha appreso la relazione tra il movimento della gamba, la dimensione del corpo e l’uso di energia, permettendo poi di stimare l’energia consumata per ogni passo anche fuori dal laboratorio.

Superare i dispositivi indossabili popolari nelle strade reali

Successivamente i ricercatori hanno messo alla prova OpenMetabolics in ambienti quotidiani. I volontari hanno camminato, corso, salito scale, pedalato e camminato in salita all’aperto indossando un sistema respiratorio a zaino per misurazioni di riferimento, insieme a dispositivi comuni: uno smartwatch, un cardiofrequenzimetro, un pedometro, un sensore di movimento fissato alla coscia e un telefono fissato alla coscia. In queste attività il sistema basato sullo smartphone OpenMetabolics ha fornito le stime energetiche più accurate, con circa la metà dell’errore cumulativo rispetto a molti strumenti esistenti. Si è comportato particolarmente bene durante la camminata reale su marciapiedi e scale, dove i semplici contapassi e i dispositivi da polso spesso confondono la camminata lenta e leggera con la salita più faticosa o la camminata in pendenza.

Risollevare il problema delle tasche mosse

Ovviamente, le persone normalmente non portano il telefono fissato alla coscia. Nella vita reale i telefoni si muovono all’interno di tasche larghe, creando un “rumore di movimento” che può confondere i sensori. Per risolvere questo problema, il team ha registrato dati di camminata da persone che indossavano diversi tipi di abbigliamento—jeans, pantaloni da tuta, pantaloncini comuni e pantaloncini sportivi—mentre portavano un telefono in tasca e un altro saldamente fissato alla coscia. Hanno addestrato un semplice modello di correzione che impara il movimento aggiuntivo tipico dovuto allo spostamento del telefono nella tasca e lo sottrae. Questo ha ridotto gli errori di movimento di oltre un quarto e ha rimosso la maggior parte del bias nelle stime energetiche tra i diversi tipi di abbigliamento. Quando i ricercatori hanno simulato centinaia di combinazioni di persone e vestiti, i dati corretti del telefono in tasca sono risultati altrettanto accurati quanto quelli di un telefono fissato saldamente.

Vedere la vita quotidiana con dettagli fini

Infine, il team ha condotto uno studio domestico della durata di una settimana in cui i partecipanti hanno semplicemente portato uno smartphone dello studio in tasca durante le ore di veglia. OpenMetabolics ha prodotto una stima energetica per quasi ogni passo, rivelando ricchi schemi distribuiti su giorni e settimane. Ha catturato quanto il movimento fosse concentrato attorno agli orari di pendolarismo, come i livelli di attività varino tra individui e come l’uso di energia cali la domenica rispetto ai giorni feriali—coincidendo con le tendenze osservate in studi di popolazione più ampi. Poiché l’intero sistema è implementato come app e i dati e il codice sono condivisi apertamente, in principio può essere usato con grandi gruppi di persone in molti contesti, comprese comunità che non hanno accesso a costosi dispositivi medici.

Cosa significa per la salute di tutti i giorni

Per i non esperti, la conclusione è semplice: questo lavoro mostra che uno smartphone comune in tasca può monitorare da vicino quanta energia si consuma, passo dopo passo, sfidando attrezzature di laboratorio specializzate e superando molti dispositivi indossabili popolari. Rendendo i metodi e il software open source, gli autori sperano che ricercatori, clinici e gruppi di sanità pubblica possano condurre studi ampi e a basso costo che chiariscano finalmente come il movimento nel mondo reale influenzi la salute, il rischio di malattia e il successo delle terapie. A lungo termine, strumenti come OpenMetabolics potrebbero aiutare a personalizzare i consigli sull’esercizio, guidare la progettazione urbana, supportare programmi di gestione del peso e riabilitazione e portare monitoraggi dell’attività di alta qualità a persone che non hanno mai posseduto un fitness tracker.

Citazione: Cho, H., Slade, P. OpenMetabolics: Estimating energy expenditure using a smartphone worn in a pocket. Commun Eng 5, 35 (2026). https://doi.org/10.1038/s44172-026-00604-9

Parole chiave: attività fisica, dispendio energetico, sensori dello smartphone, salute indossabile, andamento della camminata