PhotoScan: Insulinresistenz per Smartphone-Foto erkennen

Seeing beyond BMI: Estimating cardiometabolic risk with smartphone imagery

Forscher von Google Research stellen PhotoScan vor, ein investigatives Deep-Learning-Framework, das aus normalen 2D-Smartphone-Fotos Körperzusammensetzungsmetriken wie Körperfettanteil, Android-zu-Gynoid-Fettverhältnis und viszerales-zu-subkutanem Fettverhältnis schätzt. In einer unabhängigen Validierungskohorte erreichte das Modell eine höhere Genauigkeit bei der Vorhersage von Insulinresistenz als Smartwatch-basierte bioelektrische Impedanzanalyse (BIA) und näherte sich der Genauigkeit von DXA-Scans an. Die Forscher trainierten das Modell mit Daten von über 35.000 UK-Biobank-Teilnehmern und feinabstimmten es mit einer Kohorte von 677 Erwachsenen.