超越BMI：Google用智能手机影像预测代谢风险

Seeing beyond BMI: Estimating cardiometabolic risk with smartphone imagery

胰岛素抵抗往往在糖尿病确诊前数年就已潜伏，而传统的BMI指标难以捕捉这一风险。Google团队推出了PhotoScan框架，利用深度学习技术，仅凭普通智能手机拍摄的照片，就能精准估算体脂率、Android-to-Gynoid脂肪比（A/G ratio）以及Visceral-to-Subcutaneous脂肪面积比（V/S ratio）。研究在UK Biobank数据上预训练，并在独立队列中验证，结果显示PhotoScan在预测胰岛素抵抗方面，其准确度已接近临床金标准DXA扫描，且远优于智能手表上的生物电阻抗分析（BIA）。这项技术为大规模、非侵入性的代谢健康筛查提供了极具潜力的新路径。