Kalorienmessung am Handgelenk: Wearables liegen oft 15 bis 25 Prozent daneben
Veröffentlicht am: 01.10.2026 um 17:30 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Aktuelle Analysen befassen sich kritisch mit dem Nutzen der massenhaften Datenerhebung durch Fitness-Wearables und hinterfragen deren Einfluss auf die Selbstwahrnehmung der Nutzer. Während die Branche technisch immer ausgereiftere Sensoren präsentiert, mahnen Experten zur Vorsicht bei der Interpretation der generierten Werte.
Die Philosophie der totalen Vermessung
Ein prominentes Beispiel für diesen Trend ist das Unternehmen Whoop, das knapp 15 Jahre nach seiner Gründung mit 10 Milliarden US-Dollar bewertet wird. Das Fitness-Armband verzichtet bewusst auf ein Display und konzentriert sich rein auf das Tracking von Gesundheitsdaten.
Die Firmenphilosophie spiegelt sich in Aussagen des Gründers Will Ahmed wider, der die Bedeutung subjektiver Gefühle gegenüber harten Daten als nachrangig einstuft. Das Gerät liefert abstrakte Werte wie eine „Schlafleistung von 74 %“ oder eine „Tagesbelastung von 14,2 von 21 Punkten“.
Prominente Nutzer und Investoren wie Michael Phelps, Cristiano Ronaldo und Nico Rosberg sowie öffentliche Sichtungen bei Mitgliedern des britischen Königshauses wie Prinz William haben den Status solcher Tracker als Lifestyle-Objekt gefestigt.
Wissenschaftliche Skepsis gegenüber der Messgenauigkeit
Trotz der hohen Marktbewertungen und der weiten Verbreitung zeigen wissenschaftliche Untersuchungen deutliche Grenzen der Technik auf. Eine systematische Übersichtsarbeit, die 158 Publikationen zu neun Wearable-Marken auswertete, kam zu dem Ergebnis, dass zwar Schrittzahl und Herzschlag unter Laborbedingungen zuverlässig erfasst werden, die Messung des Energieverbrauchs jedoch bei keiner Marke präzise funktioniert.
Analysen von Geräten der Marken Apple, Fitbit, Garmin und Samsung ergaben beim Kalorienverbrauch einen typischen prozentualen Fehler im Median von etwa 15 bis 25 %. Dabei kam es sowohl zu Über- als auch zu Unterschätzungen.
Ein im September 2024 veröffentlichter Bericht in der Fachzeitschrift Arteriosclerosis, Thrombosis, and Vascular Biology bestätigte zudem die fortlaufenden Ungenauigkeiten beim Schlaftracking.
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Viele Geräte rekonstruieren Schlafphasen lediglich aus Herzschlag und Atmung, ohne die tatsächliche Gehirnaktivität zu messen. Werte wie der „Schlafscore“ werden daher oft als herstellereigene Schulnoten eingestuft.
Medizinische Funktionen und technische Hürden
Einige Hersteller streben eine stärkere medizinische Ausrichtung an. Die Huawei Watch D3 etwa verfügt über eine CE-Kennzeichnung als Medizinprodukt für die Langzeit-Blutdruckmessung und nutzt dafür ein aufpumpbares Luftpolster im Armband. In einer Umfrage unter Erwachsenen über 40 Jahren hielten 92 % eine solche Langzeitüberwachung für sinnvoll, wenngleich die Daten eine ärztliche Beratung nicht ersetzen können.
Andere Geräte, wie die Waage Withings Body Scan 2, versuchen über bioelektrische Impedanzanalysen die Körperzusammensetzung und das Gefäßalter zu bestimmen. Fachleute aus der Biochemie und Allgemeinmedizin bezweifeln jedoch die Zuverlässigkeit solcher Modellrechnungen für Heimgeräte.
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Auch bei etablierten Produkten wie der Samsung Galaxy Watch 9 zeigen sich Einschränkungen: Bestimmte Gesundheitsfunktionen sind nur in Kombination mit Smartphones desselben Herstellers nutzbar, und die erhobenen Werte sind nicht medizinisch zertifiziert.
Neue Formfaktoren und KI-gestützte Auswertungen
Der Markt erweitert sich zunehmend um alternative Formfaktoren wie Smart Rings. Der Pearl Smart Ring wird als preiswertes Modell ohne Abonnement-Modell angeboten, während der Ultrahuman Ring Pro für 499 Euro mit einer Akkulaufzeit von bis zu 33 Tagen im Turbo-Modus wirbt. Bei Tests zeigten sich jedoch auch hier Schwächen, etwa bei der automatischen Trainingserkennung oder der Widerstandsfähigkeit der Oberflächen.
Ein wesentlicher Trend des Jahres 2026 ist die Integration künstlicher Intelligenz zur Dateninterpretation. Google rollte Ende September 2026 die Funktion „Health Guardian“ für verschiedene Pixel-Watch-Modelle aus.
Diese KI-Anwendung analysiert Trends wie Insulinresistenz auf Basis von Herzfrequenzvariabilität, Schlafarchitektur und Aktivitätsmustern. Es wird jedoch explizit darauf hingewiesen, dass diese Systeme nicht zur Früherkennung von Prädiabetes oder zur Echtzeit-Blutzuckerüberwachung geeignet sind, da optische Sensoren hier an physikalische Grenzen stoßen.
