3D身体体积扫描仪利用人工智能帮助预测代谢综合征风险

梅奥诊所的研究人员正在利用人工智能(AI)和先进的3D身体体积扫描仪(最初为服装行业开发)来帮助医生预测代谢综合征的风险和严重程度。根据《欧洲心脏杂志-数字健康》发表的研究结果，这些工具的组合为医生提供了一种比体重指数(BMI)和腰臀比等其他疾病风险指标更精确的替代方法。

代谢综合征可导致心脏病发作、中风和其他严重健康问题，影响超过三分之一的美国人口和全球四分之一的人口。这种疾病缺乏广泛接受的筛查策略。然而，研究人员发现，使用3D身体体积扫描仪结合成像技术和梅奥诊所开发的算法可以帮助临床医生提供更准确的方法来识别患有这种综合征的人以及有患上这种综合征的风险的人。

代谢疾病的影响给患者带来了困难。除了心脏病发作和中风之外，患有代谢综合征的人更容易患上糖尿病、认知疾病和肝病。当出现以下五种情况中的至少三种时，临床上就会诊断出患有代谢综合征：腹部肥胖、高血压、高甘油三酯、低度脂蛋白胆固醇和高空腹血糖。

“我们需要一种可靠、可重复的代谢综合征风险和严重程度测量方法，”梅奥诊所研究员、该研究的第一作者BetsyMedinaInojosa医学博士说。“体重指数测量和测量体脂和肌肉的生物阻抗秤对许多人来说并不准确，其他类型的扫描也并不普及。我们的研究表明，这种人工智能模型也可能是一种工具，可以指导临床医生和患者采取行动，寻求更适合其代谢健康的结果。”

为了开发该工具，研究人员对1,280名志愿者进行了AI模型的训练和验证，这些志愿者接受了包括3D身体体积扫描、标准化临床问卷、血液测试和传统体形测量在内的评估。另外133名志愿者通过SelectResearch的一款名为myBVI的移动应用拍摄了正面和侧面图像，以进一步测试该工具评估他们是否患有代谢综合征的能力，如果是，则评估严重程度。

患有代谢综合征的人通常身材呈苹果形，这意味着他们的大部分体重集中在腹部。代谢综合征的诊断主要围绕实验室检查、血压和体形测量，但目前尚无广泛接受的常规筛查策略，因为这些测量结果并不总是可用或以相同的方式可重复。

“这项小型研究发现，使用3D成像技术对患者的身体体积指数进行数字测量，可以高度准确地测量腹部和胸部等不健康内脏脂肪沉积的关键区域的形状和体积。”罗彻斯特梅奥诊所预防心脏病学主任兼研究资深作者FranciscoLopez-Jimenez医学博士说道。“扫描还记录了臀部和腿部的体积——这是与肌肉质量和‘健康’脂肪相关的指标。无论是通过大型固定3D扫描仪还是移动应用程序获取的有关这些关键部位的身体体积的3D信息，都可以通过成像而不是侵入性测试来准确地标记代谢综合征的存在和严重程度。展望未来，下一步将是扩大研究对象样本，以涵盖更多多样性。”

梅奥诊所和研究人员对本新闻稿中提到的技术有经济利益。梅奥诊所将利用其获得的所有收入来支持其在患者护理、教育和研究方面的非营利使命。