Um estudo que cruzou 17 investigações científicas e seis dispositivos contra equipamentos médicos de referência responde, finalmente, a uma das perguntas mais feitas pelos entusiastas da saúde e do bem-estar relativamente aos dispositivos wearable. As conclusões são mais complexas do que se poderia esperar.

Uma pessoa a segurar num smartphone, que mostra métricas, e outra a segurar um wearable, um smartwatch

Os wearables tornaram-se companheiros quase inseparáveis do dia a dia de milhões de pessoas. Prometem monitorizar o sono, a frequência cardíaca, a saturação de oxigénio no sangue (SpO2) e até o stress. Tudo isso, a partir do pulso ou do dedo, de forma descomplicada.

Apesar da forma como se vendem, saber qual das muitas alternativas disponíveis no mercado é a melhor e se os dados que apresentam são realmente fiáveis é uma questão que pesa no momento da decisão de compra.

Para desconstruir esta dúvida, a plataforma Kygo Health compilou e analisou 17 estudos científicos publicados entre 2023 e 2025, colocando seis nomes que assinam alguns dos dispositivos mais populares – Oura Ring, Apple Watch, Whoop, Garmin, Fitbit e Withings – frente a frente com medições médicas de referência, como polissonografia, ou exame do sono, e eletrocardiograma (ECG).

O resultado do estado atual da tecnologia wearable é surpreendente, com a principal conclusão do estudo a resumir a sua complexidade: não existe um único vencedor, um que seja 100% competente em todas as categorias.

Rapariga a usar um wearable, smartwatch

Qual o melhor wearable, por categoria?
💤 O sono é a métrica mais contestada

Além de ser a métrica mais estudada, o sono é, também, a mais polémica. Três grandes estudos chegaram a conclusões distintas, o que desde logo obriga a uma leitura cuidadosa dos dados.

Estudo Brigham and Women’s Hospital (2024) – financiado pela Oura:

  • Oura Ring Gen 3 – k=0,65 (“substancial”), deteção de sono profundo: 79,5%
  • Apple Watch Series 8 – k=0,60, deteção de sono profundo: 50,5%
  • Fitbit Sense 2 – k=0,55, deteção de sono profundo: 61,7%

Estudo Universidade de Antuérpia (2025) – independente:

  • Apple Watch Series 8 – k=0,53, melhor deteção de sono REM (68,6%)
  • Fitbit Sense – k=0,42
  • Fitbit Charge 5 – k=0,41
  • WHOOP 4.0 – k=0,37, mas melhor deteção de sono profundo (69,6%)
  • Withings ScanWatch – k=0,22
  • Garmin Vivosmart 4 – k=0,21

Estudo sul-coreano (2023) – independente

  • Google Pixel Watch e Galaxy Watch 5 – k entre 0,4 e 0,6
  • Fitbit Sense 2 – k entre 0,4 e 0,6
  • O Oura Ring e o Apple Watch ficaram numa posição mais modesta (k entre 0,2 e 0,4)

Sono

🫀 Oura Ring brilha na HRV e frequência cardíaca em repouso

Fora do debate do sono, há um domínio onde os dados são mais consensuais. Um estudo independente da Ohio State University e do Air Force Research Lab (2025), com 13 participantes e 536 noites de dados, avaliou a variabilidade da frequência cardíaca (em inglês, HRV) noturna e a frequência cardíaca em repouso, usando uma banda peitoral Polar H10 com ECG como referência.

HRV noturna:

  • Oura Gen 4 – CCC=0,99 (“quase perfeito”), erro médio de 5,96%
  • Oura Gen 3 – CCC=0,97, erro de 7,15%
  • WHOOP 4.0 – CCC=0,94, erro de 8,17%
  • Garmin Fenix 6 – CCC=0,87, erro de 10,52% (hardware desatualizado)
  • Polar Grit X Pro – CCC=0,82, erro de 16,32%

Frequência cardíaca em repouso:

  • Oura Gen 4 – CCC=0,98, erro de 1,94%
  • Oura Gen 3 – CCC=0,97, erro de 1,67%
  • WHOOP 4.0 – CCC=0,91, erro de 3,00%
  • Polar Grit X Pro – CCC=0,86, erro de 2,71%

Importa ressalvar que o Garmin Fenix 6 foi excluído desta análise por problemas de sincronização de timestamps.

Pessoa a correr durante o pôr do sol; apenas os pés visíveis

🏃 Apple Watch lidera na frequência cardíaca em movimento e SpO2

Quando o corpo está em movimento, o Apple Watch assume a liderança. A banda peitoral Polar continua a ser o padrão de referência absoluto, mas entre os wearables de pulso, o relógio da Apple destaca-se claramente.

Frequência cardíaca ativa (WellnessPulse Meta-Analysis, 2025):

  • Polar H10 (banda peitoral para referência) – r=0,99 vs. ECG
  • Apple Watch – 86,3% de precisão, r=0,80 vs. ECG
  • Fitbit – 73,6%
  • Garmin – 67,7%, r=0,52 vs. ECG

SpO2:

  • Apple Watch Series 7 – erro médio absoluto de 2,2%
  • Garmin Fenix 6 Pro – ~4,5%
  • Withings ScanWatch – ~4,8%
  • Garmin Venu 2s – erro de 5,8%, subestimou valores em 67,4% das leituras

⚖️ Passos e calorias são as métricas mais fracas

Nem tudo são boas notícias para os wearables. Na contagem de passos e na estimativa de calorias, os erros são consideráveis e nenhum dispositivo deve ser tomado como referência absoluta.

Contagem de passos:

  • Garmin – 82,6% de precisão
  • Apple Watch – 81,1%
  • Fitbit – 77,3%

Nesta categoria, o Oura Ring registou 50,3% de erro no mundo real, e apenas 4,8% de prcisão em condições controladas de laboratório.

Estimativa de calorias:

  • Apple Watch – 71% de precisão
  • Fitbit – 65,6%
  • Polar – ~50–65%
  • Garmin – 48%

O estudo ressalva que nenhum wearable deve ser usado como contador de calorias preciso, especialmente durante exercício de alta intensidade.

Duas pessoas a mexerem no seu wearable, dois smartwatches

O que é que isto significa para o utilizador comum?

A conclusão mais honesta deste exercício de análise é que os wearables são ferramentas de estimativa, não de medição clínica, com exceção de algumas funcionalidades específicas com aprovação regulatória, como a deteção de fibrilhação auricular no Apple Watch e no Samsung Galaxy Watch, ou a notificação de apneia do sono no Apple Watch Series 9 e Ultra 2.

Em resumo, e com base nos estudos independentes disponíveis:

  • Sono e HRVOura Ring Gen 4 é a escolha mais sólida
  • Sono profundo – WHOOP 4.0 destaca-se na deteção
  • Frequência cardíaca em movimento e SpO2Apple Watch lidera
  • Contagem de passos e VO2 máximoGarmin é o mais preciso
  • Calorias – nenhum dos dispositivos analisados pelos estudos é verdadeiramente fiável

A ciência alerta para um ponto frequentemente ignorado: a precisão dos sensores PPG é afetada pelo tom de pele, e a maioria dos estudos foi conduzida em populações maioritariamente caucasianas, uma lacuna de investigação que as marcas e a comunidade científica ainda têm de colmatar.

Por agora, a melhor estratégia continua a passar por conhecer as forças e limitações do dispositivo que se usa, aproximando-o às métricas que mais queremos medir, e não receber os dados como absolutos.