谷歌最近公布了一项新技术：用手机拍两张照片，就能估算一个人的体脂率。

不用专门的体脂秤，只需要一张正面照、一张侧面照，AI就能从照片里提取人体结构信息，估算身体脂肪分布。

这套技术叫PhotoScan，目前还是研究原型。

谷歌团队先拿3.5万人的数据训练AI。这批数据包含人体MRI图像和DXA测出的身体成分数据，相当于让AI学习人的外形和真实体脂之间到底有什么关系。

随后，团队又找来677名成年人，用真实的手机照片继续训练和测试模型。

最终，在一批132人的独立验证数据中，PhotoScan估算体脂率的平均绝对误差约为2.13个百分点。

比如一个人通过医用级DXA设备测出的真实体脂率是30%，PhotoScan给出的结果平均可能相差约2个百分点。

而且PhotoScan还能做到普通体脂秤很难做到的事：

- 估算A/G ratio：腹部脂肪和臀腿脂肪的比例，可以粗略理解为脂肪更偏苹果型还是梨型分布；
- 估算V/S ratio：内脏脂肪和皮下脂肪的比例，反映脂肪有多少集中在器官周围。

这也是谷歌研究这项技术的重要原因。

BMI只能根据身高和体重计算一个数字，同样BMI的人，脂肪分布可能完全不同：有人主要集中在臀腿和皮下，有人则大量堆积在腹部和内脏周围，后者通常对应更高的代谢风险。

研究人员进一步测试发现，只用年龄、性别、BMI等基础信息判断胰岛素抵抗时，模型AUROC为0.692；加入PhotoScan从照片估算出的身体成分后，可以提高到0.760。

直接使用医院DXA数据时，则是0.773。

换句话说，拍两张照片，AI还能从外形估算代谢健康相关的身体成分指标。

当然，目前PhotoScan仍处于研究阶段，独立验证样本也只有132人，还不能完全代替医院检查。

如果后续能在更大规模人群中验证，以后一部手机拍两张照片，就可能估算身体成分了。#体脂率 #健身 #脂肪