Помимо ИМТ: фенотипирование состава тела с помощью смартфонов для оценки кардиометаболического риска.

arXiv:2603.27017v2 Тип объявления: замена Аннотация: Индекс массы тела (ИМТ) — широко доступный, но неточный показатель кардиометаболического здоровья. Хотя оценка истинного состава тела превосходит другие методы, такие как двухэнергетическая рентгеновская абсорбциометрия (DXA), они не масштабируемы. Мы решаем эту проблему, разрабатывая и валидируя «PhotoScan» — метод оценки состава тела по изображениям, полученным с помощью смартфона. Мы предварительно обучили модель глубокого обучения на участниках UK Biobank (N=35 323) и доработали ее на недавно набранной клинической когорте (когорта PhotoBIA, N=677) с разнообразной этнической принадлежностью, возрастом и распределением жировой ткани, достигнув высокой точности по сравнению с DXA для общего процента жира в организме (BF%, MAE = 2,15%), соотношения жира андроидного и гиноидного типов (A/G, MAE = 0,11) и соотношения площади висцерального и подкожного жира (V/S, MAE = 0,09). Обобщаемость модели была продемонстрирована на независимой когорте исследования метаболического здоровья (когорта MetabolicMosaic, N=132 участника), достигнув MAE 2,13% для BF%, 0,09 для A/G и 0,09 для V/S. Затем мы оценили клиническую полезность этих показателей в когорте MetabolicMosaic, прогнозируя инсулинорезистентность (ИР). Добавление показателей состава тела, полученных с помощью PhotoScan, к базовой демографической модели (возраст, пол, ИМТ) значительно улучшило классификацию инсулинорезистентности (площадь под кривой рабочей характеристики приемника «AUROC» 76,0% против 69,2%, тест ДеЛонга p=0,002, индекс чистой переклассификации «NRI» 0,593). Что особенно важно, этот доступный метод с использованием смартфона показал результаты, почти эквивалентные добавлению клинически значимых данных DXA к базовой демографической модели (AUROC 77,3% против 69,2%, тест ДеЛонга p=0,004, NRI 0,748). Эти результаты демонстрируют, что фенотипирование на основе смартфона выявляет клинически значимые сигналы риска, которые не обнаруживаются с помощью ИМТ и антропометрических данных, предлагая масштабируемую альтернативу DXA для стратификации кардиометаболического риска.

Источник: arxiv.org