超越BMI: 用智能手机图像评估心脏代谢风险

摘要

谷歌研究团队展示了名为PhotoScan的深度学习方法的可行性，该方法通过智能手机照片估算身体成分，并在临床研究环境中以与DXA扫描相当的准确性预测胰岛素抵抗。胰岛素抵抗是代谢疾病的关键驱动因素，常在糖尿病发病前数年出现。研究指出，HOMA-IR评分大于2.9视为胰岛素抵抗。团队强调，结合身体成分指标如Android-to-Gynoid脂肪比和内脏脂肪与皮下脂肪比，可提供更全面的代谢风险评估。DXA扫描虽精确但昂贵且不适合日常筛查，而PhotoScan提供了潜在替代方案。