El gimnasio secreto de Apple gracias al que podremos hacer menos ejercicio pero m¨¢s eficaz

En alg¨²n lugar del campus de Cupertino (California, EE UU) empleados de Apple vigilados por m¨¦dicos y enfermeras practican todo tipo de ejercicios [v¨ªdeo] en las cl¨¢sicas m¨¢quinas de musculaci¨®n y cardio y tambi¨¦n en bicicleta o nadando en una piscina infinita. No es nada raro que una empresa del sector tecnol¨®gico disponga de gimnasio; la idea es que los empleados permanezcan m¨¢s tiempo en la oficina porque as¨ª trabajan m¨¢s. Lo que es poco habitual es usar el recinto como laboratorio y a los empleados que lo utilizan, como cobayas (voluntarias) para capturar datos sobre el ejercicio y su efecto en el cuerpo humano.

Eso es lo que Apple ha estado haciendo desde hace a?os: recopilando informaci¨®n sobre c¨®mo ponerse en forma. El objetivo es doble; por un lado mejorar la utilidad de su Apple Watch para los fans del ejercicio f¨ªsico y por otro crear mejores aplicaciones de salud en el iPhone para el resto de nosotros. De la mano de WatchOS 4 ¡ªel sistema operativo que la casa lanzar¨¢ en septiembre para su reloj¡ª y del iOS11 ¡ªla pr¨®xima gran actualizaci¨®n del sistema operativo para los smartphone de Apple¡ª la empresa de la manzana quiere dominar nuestras rutinas de puesta a punto a?adiendo inteligencia y datos como las calor¨ªas que quemamos (con la m¨¢xima exactitud posible), cantidad de agua, n¨²mero de repeticiones, etc¨¦tera, a nuestros ejercicios. Poco queda para que Siri nos diga: "Pepe, solo cinco sentadillas m¨¢s para llegar a las 150 calor¨ªas; si aceleras el ritmo, vale con dos".

El laboratorio de Apple tambi¨¦n dispone de unos 50 monitores de ox¨ªgeno, la mitad de ellos m¨®viles, para capturar los datos metab¨®licos de los empleados durante el ejercicio. De este modo se pretende mejorar los algoritmos que calculan las calor¨ªas que se queman. Sepa que la medici¨®n de calor¨ªas que realiza un dispositivo, o incluso una m¨¢quina de gimnasio, no es otra cosa que una estimaci¨®n. Para saber con exactitud cu¨¢nto se ha quemado durante un ejercicio har¨ªa falta ir a un laboratorio, y ni por esas.

En general, los algoritmos de los smartwatch pensados para la actividad deportiva contemplan estas variables: sexo, edad, peso y altura; sexo, edad, peso, altura y frecuencia cardiaca ¡ªn¨²mero de latidos por minuto¡ª; todo lo anterior y, adem¨¢s, la variabilidad de las pulsaciones (HRV) y el consumo de ox¨ªgeno (el Apple Watch series 2 cuenta tambi¨¦n con aceler¨®metro, giroscopio y sensor de luz ambiental). La HRV, el tiempo que pasa entre las pulsaciones, es importante no solo para conocer con mayor exactitud las calor¨ªas que dejamos en cada ejercicio, sino para saber, por ejemplo, si estamos sometiendo el cuerpo a mucha presi¨®n, lo que permite al dispositivo recomendar los descansos (en el caso del Apple Watch se puede registrar con aplicaciones espec¨ªficas, como Elite HRV, aunque el propio desarrollador explica en su web que la medici¨®n de la frecuencia card¨ªaca en el Apple Watch no es de momento precisa, y por eso no se obtienen resultados fiables de HRV).

El laboratorio gimnasio de Apple est¨¢ mejorando los algoritmos para valorar el rendimiento deportivo, pero tambi¨¦n pretende a?adir inteligencia artificial para que los programas puedan hacer sugerencias sobre c¨®mo obtener los resultados deseados como bajar peso, aumentar resistencia, preparar una prueba concreta (triatl¨®n, Ironman, marat¨®n) o mejorar masa muscular.

Se espera que futuras apps puedan diferenciar entre distintos ejercicios o hasta estilos de nataci¨®n ¡ªbraza, crowl, mariposa...¡ª para calcular el consumo de ox¨ªgeno y las calor¨ªas quemadas con la mayor precisi¨®n. Incluso podr¨¢n incorporar datos como cantidad de agua bebida, respiraci¨®n, ritmo cardiaco, patrones de sue?o y actividad rutinaria de tal modo que apps como Health puedan ayudarnos a detectar fases iniciales de enfermedades como la diabetes o generar datos de utilidad para la comunidad sanitaria.

Sincronizarse con las m¨¢quinas del gimnasio

Entre las mejoras del futuro WatchOS 4 para el Apple Watch est¨¢ GymKit, que permitir¨¢ al dispositivo intercambiar datos con las m¨¢quinas de gimnasio de modo sencillo. El problema estaba en que diferentes sistemas calculan de modo distinto par¨¢metros como calor¨ªas quemadas o kil¨®metros recorridos, e integrar esa informaci¨®n es complicado. Por eso otras empresas de m¨¢quinas de gimnasio o de wearables han intentado crear un est¨¢ndar sin que ninguna consiga imponerse, por lo que en este momento conviven varios protocolos incompatibles. Hasta ahora.

Aprovechando su poder tecnol¨®gico, Apple ha firmado con las compa?¨ªas que instalan el 80% de las m¨¢quinas de gimnasio en el mercado ¡ªTechnogym, Matrix, LifeFitness, Cybex, Star Trac, Stair Master y Schwinn¡ª, por lo que a partir de septiembre las habr¨¢ que sincronicen datos con el Apple Watch sin equ¨ªvocos, aunque para aprovechar esta ventaja ser¨¢ necesario esperar a la renovaci¨®n del parque actual.

El principal producto del gimnasio secreto de Apple ser¨¢n sus nuevos programas, ya que a partir de los datos recogidos las apps podr¨¢n integrar diferentes ejercicios o la actividad cotidiana adem¨¢s de realizar sugerencias concretas para mejorar nuestras rutinas de ejercicio. Si el dispositivo detecta que hemos subido muchas escaleras podr¨¢ rebajar nuestra dosis de prensa de piernas en el gimnasio aumentando en cambio otros ejercicios; o si hemos andado kil¨®metros a?adir¨¢ esa informaci¨®n a la rutina de preparaci¨®n de la prueba en la que trabajamos. En suma: las futuras apps trabajar¨¢n con los datos recogidos por los wearables para personalizar nuestras tablas de ejercicios; una tarea que hasta ahora pertenec¨ªa a los entrenadores personales.

Para Beatriz Crespo, fundadora de Freedom and Flow Company y entrenadora personal, no hay opciones para el futuro de su profesi¨®n. ¡°La recogida e interpretaci¨®n de datos es clave en los pr¨®ximos cinco a?os¡±. Crespo estuvo el a?o pasado en una presentaci¨®n de Apple en Londres para el sector y cree que el nuevo Apple Watch ¡°es como un ferrari que recoge una enorme cantidad de datos; el reto [para la compa?¨ªa de la manzana] es encontrar expertos en la interpretaci¨®n de esos datos, pero para nosotros es una ola que hay que surfear o se nos llevar¨¢¡±. Sin embargo no teme por su empleo: ¡°Al principio da miedo, pero es un avance brutal y puede convertirse en una herramienta fundamental para los profesionales¡±. Su empresa, como otras del sector, trabaja en integrar la avalancha de datos que proporcionar¨¢n los wearables en sus sistemas de trabajo.

Seg¨²n Dar¨ªo Pescador, autor del libro Operaci¨®n Transformer sobre biohacking, la clave es medirse. "Es un efecto psicol¨®gico conocido (efecto Hawthorne) el que cuando algo se mide, se hace consciente y es m¨¢s f¨¢cil cambiarlo; puede ser algo tan sencillo como medir el contorno de tu cintura, pero los sensores en los wearables, combinados con una medida continua, nos van a dar muchos m¨¢s datos". Para el especialista, sensores como los que contiene el nuevo Apple Watch, o el Ionic de Fitbit, ofrecen muchas ventajas ya que no s¨®lo miden tus pulsaciones sino que permiten estimar la concentraci¨®n de ox¨ªgeno en sangre para calcular cu¨¢nta grasa est¨¢s quemando, si debes apretar el paso o aflojar mientras corres, o detectar si sufres de apnea del sue?o.

Otra posible mejora est¨¢ en los deportes de fuerza. "Cuando haces un press de banca con una barra un entrenador personal experimentado te puede decir si el peso es excesivo solo con mirarte, pero el aceler¨®metro en su smartwatch puede medir a qu¨¦ velocidad mueve la barra y calcular as¨ª el peso m¨¢ximo que puede levantar, las repeticiones que es capaz de hacer y hasta d¨®nde puede forzarse ese d¨ªa", explica Pescador. El algoritmo adecuado permite un seguimiento de calidad comparable al de un entrenador humano, aunque las aplicaciones a¨²n no est¨¢n disponibles y todo depende del usuario que introduce a mano los datos, algo que no funciona: la medida tiene que ser autom¨¢tica.

La combinaci¨®n de sensores que se llevan puestos y el an¨¢lisis Big Data de los ejercicios, tanto de gimnasio como cotidianos, ciertamente promete. La dificultad est¨¢ en conectar ambos extremos, los datos con los resultados deseados, y generar algoritmos y programas ¨²tiles. Esta era la tarea del misterioso gimnasio secreto de Apple, de sus 13 m¨¦dicos, 30 auxiliares sanitarios y m¨²ltiples especialistas en ejercicio y fitness, as¨ª como de sus 50 monitores de ox¨ªgeno. Despu¨¦s del verano podremos empezar a analizar sus resultados en la pr¨¢ctica: fitness con inteligencia artificial de la mano de la manzana.