The Pitfalls of Health Data and the Need for a Mindful Approach
📈🤖 Can Data Alone Lead to a Healthier You? 🤔🏋️♀️ As we usher in the New Year, our screens are ablaze with enticing advertisements for fitness trackers, smart scales, health apps, and a plethora of digital innovations.
📺💪 Promising to pave the path to a happier, healthier existence, these technological marvels vie for our attention. And why not?
Recent surveys reveal that a staggering one-third of our New Year’s resolutions revolve around exercise, weight loss, or healthier eating habits. 📊🥗 Enter the $45 billion fitness tracking industry, with its colossal advertising budgets.
Their message is clear: data is the key to unlocking a better life. And it seems to work like a charm!
Each January, fitness app downloads shoot up by a whopping 36%, reflecting our collective aspiration for improvement. Meanwhile, personalized nutrition companies have multiplied like rabbits, boasting over 400 contenders in the race for dietary excellence.
And let’s not forget the 12 million folks who’ve boldly ventured into the realm of DNA sequencing, courtesy of 23andMe. 📲🧬 But here’s the kicker: the data isn’t delivering on its grand promises.
🤨📉 Despite all our efforts, diabetes diagnoses continue to skyrocket, with at least 1.4 million Americans receiving the dreaded news each year. Obesity rates have swelled from 31% to a concerning 42% over the past decade, and life expectancy is taking a nosedive.
📉📈📉 So, what’s the deal? To put it bluntly, the data isn’t up to snuff.
📊❌ Many individuals report packing on the pounds, even as their nifty gadgets insist they’re running a calorie deficit. Some activity trackers exaggerate our physical efforts by a whopping 10% or more, potentially tacking on an extra 10 pounds annually.
Then there’s the pressing issue of bias, with certain heart rate monitors falling short on effectiveness when it comes to darker skin tones. 🏃♂️📈 But it gets worse when we attempt to monitor our dietary habits.
We might forget to log those sneaky snacks or struggle to estimate portion sizes, but the data we’re working with is fundamentally flawed. Nutritional labels are legally permitted to be off by as much as 20%, and shocking research reveals that some restaurant dishes contain twice the calories advertised.
🍟🍔 Yet, the larger predicament lies in our devices not monitoring the right aspects of our lives. Consider sleep trackers.
They claim to measure your sleep quality, but do they take into account the impact of that afternoon latte or the rowdy neighbors next door? Nope, they merely estimate the duration and depth of your slumber—information you probably already know, and without a tangible impact on the quality of your rest.
😴🌙 To empower us effectively, data must check three crucial boxes: accuracy, relevance, and actionability. Take DNA testing, for example.
It’s undeniably valuable for assessing specific genetic risks and devising appropriate treatment or prevention strategies. Yet, if a recreational test hints at an unpreventable condition like Parkinson’s, it’s information we can do little with.
Similarly, my smartwatch informing me that my foot spends 200 milliseconds on the ground with each step does little to enhance my jog in the park. Data often lulls us into a false sense of control, leaving us befuddled, sidetracked, or downright disheartened.
🧬⌚ Enter the potential saviors, new AI technologies like ChatGPT. They can summarize our data in a more digestible format.
But here’s the rub: it’s a futile endeavor if the data we’re collecting in the first place is off-kilter. These tools are also prone to making inaccurate claims, and relying on them to interpret flawed data could lead to further distortions, akin to a high-tech game of telephone.
🤖📚 However, let’s not misconstrue the message: data isn’t the adversary. When harnessed correctly, it can be transformative.
Continuous glucose monitors, for instance, have revolutionized the management of type 1 diabetes by entrusting machines with the daily chore of maintaining blood sugar levels. Many initially adopt platforms like Strava, designed to track running, biking, and hiking, purely for the numbers.
Yet, they often discover an unexpected boon: a supportive community that keeps them motivated. 🏃♀️🚴♂️ The solution doesn’t entail banishing health data altogether.
Instead, it beckons us to embark on a data diet. It’s perfectly fine to use data to glean general trends, such as tracking your steps as a gauge of overall activity.
However, the data should serve as a means to an end, not an end in itself. The gentleman I recently witnessed flailing his arms during a meeting whenever his smartwatch buzzed might have been tricking his device into thinking he was on the move.
Yet, he wasn’t actively improving his health or boosting his happiness. 📉💼😅 When you’re exhausted, your smartwatch’s perception of a great night’s sleep and an intense exercise regimen matters little.
What you truly need is more rest. Regardless of how much data you amass, you’re the one responsible for preparing a nutritious dinner, putting your phone aside, hitting the sack, or gulping down that extra glass of water.
💤🍽️📱 This mindful approach to health data is gaining traction. Last summer, the U.S.
Army decided to exempt high-performing soldiers from body-fat requirements. Instead, they began evaluating recruits based on how swiftly they ran or how many pushups they could complete.
Similarly, professional runners are increasingly stashing away their smartwatches, opting to train based on how their bodies feel rather than fixating on the numbers. 🏃♂️🏋️♂️ Likewise, it’s imperative to carefully deliberate on the data you pursue and employ.
Impulsively purchasing the latest data-driven gizmo may provide a false sense of control while diverting you from your true objectives. If you’re committed to taking charge of your health this year, remember that sometimes, when it comes to data, less is more.
🤔💡 Samantha Kleinberg, the Farber Chair Associate Professor of Computer Science at Stevens Institute of Technology, and author of “Why: A Guide to Finding and Using Causes,” urges us to tread carefully in our data-driven journey towards a healthier lifestyle. 🧑🔬📚 📧🗣️ LETTER TO THE EDITOR: Do you have a strong opinion on this essay?
We want to hear from you!
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データだけで健康な生活に導くことはできるでしょうか？ 新年を迎えるにつれ、私たちのスクリーンは魅力的なフィットネストラッカーやスマートスケール、健康アプリ、さまざまなデジタル革新の広告で溢れています。 これらの技術の驚異的な発展が、私たちの注目を集めています。なぜなら、最新の調査によれば、新年の抱負のうち約三分の一が運動、体重減少、または健康的な食習慣に関連していることが明らかになっているからです。これに45億ドルもの広告予算を投入して競い合うフィットネストラッキング産業が登場しています。
彼らのメッセージは明確です：データはより良い生活を実現する鍵です。そして、それはまるで魔法のように機能するようです！ 毎年1月、フィットネスアプリのダウンロード数は36％も増加し、私たちの改善への共同の願望を反映しています。一方、個別の栄養会社はウサギのように増殖し、食事の卓越性を競い合っており、競争相手は400社以上にも及んでいます。 そして、23andMeのおかげでDNAシーケンシングの領域に大胆に足を踏み入れた1200万人の人々を忘れてはいけません。しかし、問題はここにあります：データはその大きな約束を実現していません。
私たちの努力にもかかわらず、糖尿病の診断は急増し続けており、少なくとも年間140万人のアメリカ人が恐れられる知らせを受けています。肥満率は過去10年間で31％から懸念すべき42％まで増加し、寿命も急落しています。 では、一体どうしたのでしょうか？率直に言えば、データが不足しているのです。
❌ 多くの人々が、彼らの便利なガジェットがカロリー摂取不足であると主張するにもかかわらず、体重が増えると報告しています。一部のアクティビティトラッカーは、実際の運動努力を10％以上も誇張してしまい、年間10ポンド以上の余分な重さを追加する可能性があります。 それに加えて、特定の心拍数モニターは、肌の色が濃い場合に効果が不十分であるという深刻な問題があります。しかし、食事習慣をモニタリングしようとする際に問題がさらに悪化します。
私たちはこっそりとしたおやつを記録し忘れたり、食事の量を見積もるのに苦労したりするかもしれませんが、私たちが扱っているデータは基本的に不正確です。栄養ラベルは法的に最大で20％まで誤差が許容されており、一部のレストランの料理は広告されているカロリーよりも2倍多いことが衝撃的な研究で明らかにされています。 しかし、より大きな問題は、私たちのデバイスが私たちの生活の正しい側面をモニタリングしていないことです。睡眠トラッカーを考えてみてください。
それらはあなたの睡眠の質を測定すると主張しますが、午後のラテや隣人の騒音の影響を考慮に入れているのでしょうか？いいえ、それらは単にあなたの睡眠の期間と深さを推定するだけです—あなたがおそらくすでに知っている情報であり、あなたの休息の質には具体的な影響を与えません。 私たちを効果的に力付けるために、データは3つの重要な要件を満たす必要があります：正確性、関連性、実行可能性。たとえばDNAテストを考えてみましょう。
特定の遺伝的リスクを評価し、適切な治療または予防戦略を考案するために、それは明らかに価値があります。しかし、娯楽用のテストがパーキンソン病などの予防できない状態を示唆する場合、それは我々が何もできない情報です。 同様に、私のスマートウォッチが私の足が1歩ごとに地面に200ミリ秒滞在していることを教えてくれたとしても、公園でのジョギングを向上させるのにはあまり役立ちません。データは私たちをしばしば偽のコントロール感に陥らせ、私たちを困惑させたり、逸れさせたり、完全に落胆させたりします。
⌚ 潜在的な救世主、ChatGPTのような新しいAI技術が登場します。これらのツールはデータをより分かりやすい形式で要約できます。 しかし、問題はここにあります：最初に収集しているデータが間違っている場合、これは無駄な努力です。これらのツールはまた、不正確な主張をする傾向があり、誤ったデータを解釈するためにそれらに依存することは、高度な電話ゲームに似た歪みを生み出す可能性があります。
ただし、メッセージを誤解しないでください：データは敵ではありません。適切に利用すれば、変革的なものとなります。 たとえば、連続血糖モニターは、血糖値の日常的な管理を機械に任せることで、1型糖尿病の管理を革新しました。多くの人々は最初、ランニング、自転車、ハイキングを追跡するために設計されたStravaのようなプラットフォームを純粋に数字のために採用しています。
それにもかかわらず、彼らはしばしば予想外の利点を見つけます：彼らをモチベーションを高めるサポートコミュニティ。 解決策は、健康データを完全に追放することではありません。
代わりに、データダイエットに取り組むことを勧めています。全体の活動の目安として歩数を追跡するようにデータを使用することは完全に問題ありません。 ただし、データは目的手段であるべきであり、それ自体の目的ではありません。最近目撃した紳士が、スマートウォッチが振動するたびに腕を振ることでデバイスを騙していたかもしれません。
しかし、彼は健康を改善するか幸福を高めるわけではありませんでした。疲れているとき、スマートウォッチが見たとおりの素晴らしい夜の睡眠や激しい運動プログラムはあまり重要ではありません。 本当に必要なのはもっと休息です。どれだけデータを蓄積しても、栄養価の高い夕食を準備したり、携帯電話を置いたり、寝床に入ったり、余分な水を飲んだりするのはあなた自身です。
️ 健康データへのこの注意深いアプローチは広まりつつあります。昨年夏、米軍は高成績の兵士を体脂肪要件から免除しました。 代わりに、新兵をどれだけ速く走ったかや何回腕立て伏せをしたかに基づいて評価し始めました。同様に、プロのランナーたちはますますスマートウォッチをしまい、数値にこだわる代わりに体の感覚に基づいてトレーニングすることを選んでいます。
同様に、追求し、使用するデータを慎重に熟考することが非常に重要です。最新のデータ駆動型ガジェットを衝動的に購入することは、真の目標から逸れ、偽のコントロール感を提供する可能性があります。 今年こそ健康を管理する決意をした場合、データについては、時にはデータが少なければ少ないほど良いことを覚えておいてください。
コンピューターサイエンスのファーバーチェアアソシエイトプロフェッサーであり、『Why: A Guide to Finding and Using Causes』の著者であるSamantha Kleinbergは、私たちのデータ駆動型の健康的なライフスタイルへの旅路で慎重に進むよう私たちに促しています。 ️ 編集者への手紙：このエッセイについての強い意見はありますか？ 私たちはあなたからのご意見をお待ちしております！
NOW IN Spanish
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¿Puede solo la información llevarnos a una vida más saludable? ️♀️ A medida que recibimos el Año Nuevo, nuestras pantallas se llenan de atractivos anuncios de monitores de actividad física, básculas inteligentes, aplicaciones de salud y una multitud de innovaciones digitales.
Prometiendo allanar el camino hacia una existencia más feliz y saludable, estas maravillas tecnológicas compiten por nuestra atención.
¿Y por qué no?
Las encuestas recientes revelan que aproximadamente una tercera parte de nuestros propósitos de Año Nuevo giran en torno al ejercicio, la pérdida de peso o hábitos alimenticios más saludables. Entra en juego la industria de seguimiento de la salud, valorada en 45 mil millones de dólares, con sus enormes presupuestos publicitarios.
Su mensaje es claro: los datos son la clave para desbloquear una vida mejor.
¡Y parece funcionar como un encanto!
Cada enero, las descargas de aplicaciones de fitness aumentan en un sorprendente 36%, reflejando nuestra aspiración colectiva por mejorar. Mientras tanto, las empresas de nutrición personalizada se han multiplicado como conejos, presumiendo de más de 400 contendientes en la carrera hacia la excelencia dietética.
Y no olvidemos a los 12 millones de personas que se aventuraron valientemente en el mundo de la secuenciación de ADN, cortesía de 23andMe.
Pero aquí está el detalle: los datos no cumplen sus grandes promesas.
A pesar de todos nuestros esfuerzos, los diagnósticos de diabetes siguen aumentando, con al menos 1.4 millones de estadounidenses recibiendo la temida noticia cada año. Las tasas de obesidad han aumentado del 31% a un preocupante 42% en la última década, y la esperanza de vida está en picada.
Entonces, ¿qué pasa?
Para decirlo claramente, los datos no están a la altura.
❌ Muchas personas informan que están ganando peso, incluso cuando sus ingeniosos dispositivos insisten en que están en déficit calórico. Algunos monitores de actividad exageran nuestros esfuerzos físicos en un 10% o más, lo que podría sumar fácilmente 10 libras adicionales al año.
Luego está el problema apremiante del sesgo, con ciertos monitores de ritmo cardíaco quedando cortos en efectividad cuando se trata de tonos de piel más oscuros.
♂️ Pero empeora cuando intentamos monitorear nuestros hábitos alimenticios.
Podemos olvidar registrar esos tentempiés furtivos o tener dificultades para estimar el tamaño de las porciones, pero los datos con los que estamos trabajando son fundamentalmente defectuosos. Las etiquetas nutricionales tienen permitido legalmente un margen de error de hasta un 20%, y sorprendentes investigaciones revelan que algunos platos de restaurantes contienen el doble de calorías de las anunciadas.
Sin embargo, el problema más grande radica en que nuestros dispositivos no están monitoreando los aspectos correctos de nuestras vidas.
Consideremos los rastreadores de sueño.
Ellos afirman medir la calidad de tu sueño, ¿pero tienen en cuenta el impacto de ese café de la tarde o de los vecinos ruidosos de al lado? No, solo estiman la duración y profundidad de tu sueño, información que probablemente ya conoces y que no tiene un impacto tangible en la calidad de tu descanso.
Para empoderarnos de manera efectiva, los datos deben cumplir tres criterios clave: precisión, relevancia y capacidad de acción.
Tomemos la prueba de ADN, por ejemplo.
Es innegablemente valiosa para evaluar riesgos genéticos específicos y diseñar estrategias de tratamiento o prevención adecuadas. Sin embargo, si una prueba recreativa insinúa una condición incontrolable como el Parkinson, es información con la que poco podemos hacer.
De manera similar, mi reloj inteligente informándome que mi pie pasa 200 milisegundos en el suelo con cada paso no hace mucho para mejorar mi trote en el parque.
A menudo, los datos nos inducen a una falsa sensación de control, dejándonos perplejos, distraídos o desanimados.
⌚ Aquí es donde entran en juego los posibles salvadores, las nuevas tecnologías de inteligencia artificial como ChatGPT. Pueden resumir nuestros datos de una manera más digerible.
Pero aquí está el problema: es un esfuerzo inútil si los datos que estamos recopilando en primer lugar están desequilibrados.
Estas herramientas también son propensas a hacer afirmaciones inexactas y depender de ellas para interpretar datos defectuosos podría llevar a distorsiones adicionales, similar a un juego de teléfono de alta tecnología.
Sin embargo, no malinterpretemos el mensaje: los datos no son el adversario. Cuando se utilizan correctamente, pueden ser transformadores.
Los monitores continuos de glucosa, por ejemplo, han revolucionado el manejo de la diabetes tipo 1 al confiar en las máquinas la tarea diaria de mantener los niveles de azúcar en sangre.
Muchos adoptan inicialmente plataformas como Strava, diseñadas para rastrear correr, andar en bicicleta y hacer senderismo, puramente por los números.
Sin embargo, a menudo descubren un beneficio inesperado: una comunidad de apoyo que los mantiene motivados. ♀️♂️ La solución no implica eliminar por completo los datos de salud.
En cambio, nos insta a emprender una “dieta de datos”.
Es perfectamente aceptable usar datos para obtener tendencias generales, como rastrear tus pasos como una medida de actividad general.
Sin embargo, los datos deben servir como un medio para un fin, no como un fin en sí mismos. El caballero que recientemente vi agitando los brazos durante una reunión cada vez que su reloj inteligente vibraba podría estar engañando a su dispositivo haciéndole pensar que estaba en movimiento.
Sin embargo, no estaba mejorando activamente su salud ni aumentando su felicidad.
Cuando estás exhausto, la percepción de tu reloj inteligente sobre una gran noche de sueño y un riguroso régimen de ejercicio importa poco.
Lo que realmente necesitas es más descanso. Independientemente de cuántos datos acumules, eres el responsable de preparar una cena nutritiva, apartar el teléfono, acostarte o tomar ese vaso extra de agua.
️ Este enfoque consciente de los datos de salud está ganando tracción.
El verano pasado, el ejército de EE. UU.
decidió eximir a los soldados de alto rendimiento de los requisitos de grasa corporal.
En su lugar, comenzaron a evaluar a los reclutas en función de cuán rápido corrían o cuántas flexiones podían hacer.
De manera similar, los corredores profesionales están guardando cada vez más sus relojes inteligentes, optando por entrenar según cómo se sienten sus cuerpos en lugar de obsesionarse con los números. ♂️️♂️ Del mismo modo, es imperativo reflexionar cuidadosamente sobre los datos que persigues y utilizas.
Comprar impulsivamente el último dispositivo impulsado por datos puede proporcionar una falsa sensación de control mientras te desvía de tus objetivos reales.
Si estás comprometido a tomar el control de tu salud este año, recuerda que a veces, cuando se trata de datos, menos es más.
Samantha Kleinberg, catedrática asociada de la Cátedra Farber de Ciencias de la Computación en el Instituto de Tecnología Stevens y autora de “Por qué: Una guía para encontrar y usar causas”, nos insta a tener cuidado en nuestro viaje hacia un estilo de vida más saludable impulsado por los datos.
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