【CNMO科技动静】于康健监测范畴，评估身体身分凡是需要依靠繁杂的影像学查抄，如X射线阐发（DXA扫描），以相识身体贮存脂肪的方式及部位。8月20日，有外媒发文称，Google Research的研究团队正于开发一项名为PhotoScan AI的新技能，旨于经由过程智能手机摄像头提供一种更简朴、更便捷的身体身分追踪方式。这并不是“减肥APP”的滤镜，而是一项严谨的研究项目。

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PhotoScan体系经由过程AI阐发一组身体的2D图象来估算身体身分。研究团队起首使用来自DXA扫描的数据练习模子，丈量指标包括总体体脂程度、焦点与腰腿脂肪比（A/G比）以和器官脂肪与皮下脂肪比（V/S比）。随后，这些数据与MRI扫描数据联合，再经由过程智能手机摄像头拍摄的现实照片举行进一步优化。终极，该模子的视觉体脂估算精度优在可穿着装备上的生物电阻抗阐发（BIA）传感器，并于A/G及V/S比率的估算上一样体现精彩——而BIA传感器没法提供这些数据。

Google Research还有摸索了PhotoScan是否有助在猜测胰岛素抵挡等代谢状态，这一范畴好像是google近期重点存眷的标的目的。研究职员发明，插手PhotoScan数据后，猜测模子的正确性获得显著晋升，成果与临床DXA扫描险些持平。比拟之下，智能腕表的BIA数据并未改善猜测效果。

AI

Google Research暗示，PhotoScan旨于弥补当前技能空缺，提供一种更容易得到的身体身分估算要领：DXA临床影像精度最高但没法年夜范围推广；可穿着装备的BIA传感器便捷但精度有限。PhotoScan技能提供了一种折衷方案——可从尺度智能手机图象中估算邃密的身体身分，精度靠近DXA程度。

虽然该技能今朝仍处在研究原型阶段，但google暗示将来有望用在胰岛素抵挡和其贰心代谢康健危害的非侵入性筛查。google还有规划将PhotoScan与可穿着数据、血糖读数和其他康健信息相联合，以构建更周全的代谢康健图景。

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