谷歌正在研发一项名为PhotoScan的新技术，利用智能手机摄像头和人工智能模型估测身体成分，据称其精度接近医用DXA扫描。这项研究发布在谷歌的官方博客上，尚未向公众开放。

据TechRadar报道，PhotoScan被描述为“一个研究性的深度学习框架”，能够通过手机拍摄的照片估算体脂率，并达到“接近DXA的精度”。DXA扫描是一种使用X射线的医用身体成分检测方法，通常被认为是衡量体脂、肌肉和骨骼比例的“金标准”。

目前市面上的智能手表和智能体脂秤大多采用生物电阻抗分析（BIA）技术，通过向人体发送微弱电流来估算身体成分。谷歌的研究人员认为，BIA传感器虽然方便，但只能提供基本的体脂百分比，而DXA虽准确但难以普及。PhotoScan则试图在这两者之间找到平衡，利用普通智能手机图像实现接近DXA的精细身体成分估算。

这项研究的背景是谷歌在上周发布Pixel Watch 5时推出的健康功能“胰岛素抵抗趋势”。该功能通过逐月数据估算人体对血糖升高的反应，与2型糖尿病和体重管理密切相关。身体成分也是衡量胰岛素抵抗和代谢健康的重要指标，因此谷歌将PhotoScan视为一种更易扩展的评估手段。

研究人员通过将受试者的手机照片与医学级DXA扫描结果及其他数据输入AI模型进行训练，最终使模型在预测体脂百分比和胰岛素抵抗方面达到“接近DXA的准确度”。他们在博客中写道：“我们的PhotoScan方法提供了一个有前景的中间方案，能从标准智能手机图像中估算精细身体成分，精度接近DXA。”

不过，这项技术目前仍处于研究阶段，谷歌尚未公布其商用时间表。研究人员仅表示，该成果“证明了基于智能手机的身体成分估算的可行性”。TechRadar的报道推测，这项功能未来有可能出现在谷歌Pixel手机上，但这一说法尚未得到官方证实。