- Google baut mit PhotoScan auf seiner neuen Gesundheitsfunktion „Insulinresistenz-Trends“ auf
- PhotoScan ist „ein experimentelles Deep-Learning-Framework“, das Körperfett mithilfe der Kamera eines Telefons mit „nahezu DXA-Genauigkeit“ schätzen kann.
- Es ist der Öffentlichkeit noch nicht zugänglich, aber die Forschung „zeigt“.[s] die Machbarkeit solcher Funktionen
Als die Google Pixel Watch 5 wurde letzte Woche zusammen mit einer Reihe neuer Pixel-Telefone auf den Markt gebracht. Eine der interessantesten Neuentwicklungen war die Einführung des Die neue Health Guardian-Toolsuite von Pixel Watch, einschließlich Insulinresistenz-Trends.
Insulinresistenz-Trends zeigt eine monatliche Aufschlüsselung mit Schätzungen darüber, wie Ihr Körper auf Blutzuckerspitzen reagiert – eine entscheidende Komponente bei der Gewichtskontrolle und der Entwicklung von Typ-2-Diabetes.
Die Körperzusammensetzung – Ihr Verhältnis verschiedener Arten von Fett, Skelettmuskeln und Knochen – ist auch ein hervorragender Indikator für die Insulinresistenz und die Stoffwechselgesundheit. Daher werden Körperscans häufig zur Bestimmung der Insulinresistenz eingesetzt. Die Körperkomposition wird oft mit DXA-Scans medizinischer Qualität, bei denen Röntgenstrahlen zum Einsatz kommen, oder mit handelsüblichen Geräten zu Hause gemessen.
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Diese Heimgeräte können das sein beste intelligente Waage oder sogar einige Smartwatches, wie zum Beispiel die Samsung Galaxy Watch Ultra 2. Ohne medizinische DXA-Scanner verwenden sie normalerweise ein Verfahren namens „Bioelektrische Impedanzanalyse“ oder BIA. Ein schwacher elektrischer Strom wird durch den Körper des Benutzers geschickt und bewegt sich mit unterschiedlicher Geschwindigkeit durch Fett, Muskeln und Knochen. Die Geschwindigkeit des elektrischen Stroms hilft dem Gerät, den Anteil jedes Materials im Körper abzuschätzen: eine nützliche Sache, die man auf einem Gesundheitsüberwachungsgerät wie einer Smartwatch haben kann.
Google ist jedoch damit beschäftigt, eine noch genauere Version eines Körperscans zu erforschen, ohne dass spezielle Geräte oder BIA-Kits zum Einsatz kommen – tatsächlich handelt es sich lediglich um eine Smartphone-Kamera und ein integriertes KI-Modell. Diese in der Entwicklung befindliche Funktion wird passenderweise PhotoScan genannt.
Nach zu seinem ForschungsblogGoogle hat PhotoScan entwickelt, indem es Smartphone-Fotos von Probanden mit medizinischen DXA-Scans und anderen Probandeninformationen abgleicht und dann alles durch ein KI-Modell laufen lässt. Das KI-Modell erzielte schließlich eine „starke DXA-Übereinstimmung“ bei der Schätzung des Körperfettanteils und anderer Messwerte, was zu einer „nahezu DXA-Genauigkeit bei der Vorhersage der Insulinresistenz“ führte.
Die Forscher kommen zu dem Schluss, dass „klinische DXA-Bildgebung die genaueste Körperzusammensetzung liefert, aber nicht skalierbar ist, wohingegen tragbare BIA-Sensoren praktisch sind, aber auf den grundlegenden Körperfettanteil beschränkt sind.“
„Unser PhotoScan-Ansatz bietet einen vielversprechenden Mittelweg und schätzt die granulare Körperzusammensetzung aus Standard-Smartphone-Bildern mit nahezu DXA-Genauigkeit.“ Entschuldigung, Samsung — Es sieht so aus, als würden wir in Zukunft von BIA-Sensoren weg und hin zu Smartphone-Kameras zur Berechnung des Körperfettanteils wechseln.
Auch wenn die Technologie noch nicht im Handel erhältlich zu sein scheint, „demonstriert sie doch die Machbarkeit einer Smartphone-basierten Schätzung der Körperzusammensetzung“, und es würde mich wundern, wenn sie nicht auf den Markt kommen würde beste Pixel-Telefone letztlich.
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