【Data Validation】 Google Pixel WatchとFitbit（心拍数編）

2023年8月1日 10:21

　閲覧ありがとうございます。データサイエンティストの杉尾です。主にデジタルバイオマーカーの開発プラットフォームである（SelfBase）の機能開発や、そこで収集されたデータの解析を担当しております。

　今回は、Googleから発売されている「Google Pixel Watch（以下 Pixel Watch）」と「Fitbit」の比較記事です。比較と言えど、機能の比較などではなく、取得されるデータの違いを実際に取得したデータを可視化し、見ていきたいと思います。また、この比較によって生じる差異はどちらかを劣勢と位置づけるものではなく、あくまで、システム仕様的に生じる差を正確に把握し、データ分析に活かすためのものであります。

検証内容

検証データ項目

　我々の方では、以下の項目を検証しました。
なお、各項目を「全日・活動時・睡眠時」ごとにも比較しております。

　なお、この記事では、赤字の項目に関して可視化されたサンプルをご用意しています。他の項目も見たい！もっと詳細が知りたい！といった場合は、弊社（SelfBase）までお問い合わせ下さいませ。

　今回は、心拍数に関する比較です。

他にも、睡眠と歩数に関する記事を用意しています。

実験の詳細

実験期間：6/8 ~ 6/20
実験した人の属性：男性、30~40歳
それぞれの機器
- Fitbit：Charge 5
- Google Pixel Watch：Bluetooth/Wi-Fi版
データ計測上の仕様など
- 右手首：Fitbit、左手首：Pixel Watchで計測
- 実験期間のうち、装着率80%以上、両デバイス間の装着率の差異が1%未満の日付のデータを使用
- 相関係数：スピアマン順位相関係数
  - 記事用の簡単化のため、トレンドや時系列性を考慮するなどの計算過程は省略
- 誤差：fitbit - pixel

検証結果

図の説明

　以下に、今回利用しているグラフのサンプルとその簡単な内容を載せています。

　では、以下から、各項目のデータ比較内容に入っていきます。

心拍数

　結論、心拍数は、全日・活動時・睡眠時のどの場合でも、かなり高い相関を持っており、そのデータの誤差による分析への影響はかなり小さいと考えられます。
　相関係数は、全日で0.928、活動時で0.88、睡眠時で0.909でした。どれも高い数値になっていますが、傾向としては、睡眠時＞活動時のようです。これは身体が安静状態であるかどうかによるものだと思われます。
　プロットを詳しく見ると、例えば、図3の上の図において、Fitbitの方が低心拍数帯の発生頻度が高く、Pixel Watchの方が高心拍帯の発生頻度が高いように見えます。また、図3の下の図では、左上にデータが分布しているように、例えばPixel Watchの心拍数が120の時にFitbitの心拍数は60が計測されるなどの差が見てとれます。図5の睡眠時のデータだとより顕著に傾向が見えますね。これは装着している手の違いによる差なのか、原因の追求まではまだ至っていません。つまり、（このデータ・実験においては）低心拍数帯はFitbit、高心拍数帯はPixel Watchの方が多く計測する傾向があるように見えます。

　図6は、1日の心拍数の推移を示したものになります。上記のグラフや相関係数からも全体的に大きな誤差は生じていないですが、部分部分では数値的な誤差は生じています。多少の誤差は起こるもので、防くことはできないです。しかし、切片がズレてしまっているなど、常に生じている大きな誤差ではありませんでした。

まとめ

　今回は、Googleから発売されている「Google Pixel Watch」と「Fitbit」の比較を行いました。繰り返しになりますが、この比較によって生じる差異はどちらかを劣勢と位置づけるものではなく、あくまで、システム仕様的に生じる差を正確に把握し、データ分析に活かすためのものであります。
　今回の実験では、心拍数・心拍変動・歩数・睡眠など多くの項目を検証しました。そしてこの記事では、心拍数のデータに着目しています。
　結果は、両デバイスから計測されたデータは、高い相関を持っており、違和感のあるズレの少ない状態になっていました。細かく見れば、計測値のズレが生じている箇所があったものの、その取得値の傾向からして一貫性のある誤差のように見てとれました。それらには計測状態による誤差も含まれるため、さらなる実験により、各デバイスの傾向を把握し、品質の高いデータ分析に活かしていきたいと思います。

最後に

　弊社では、デジタルバイオマーカーを作成するために、多くのウェアラブルデバイス・医療機器を扱い、データの取得・分析を実施しています。その上で、欠かせないのは、機器同士のデータの比較や既存の医療機器とのバリデーションです。それぞれの機器にはシステム上の仕様や扱われる環境（使われ方）による誤差の発生の仕方の癖があります。それらを比較検証し、自社サービス及びデジタルバイオマーカー作成のための分析に活かしております。上記の内容は、一部に過ぎないので、より詳細をお聞きになられたい場合は、弊社までお問い合わせ下さい。