导读 约翰霍普金斯大学的工程师发现，一种新的人工智能工具可以通过简单分析一个人的年龄、身高、体重、种族和教育水平来预测他的腰围大小。该工...
约翰霍普金斯大学的工程师发现，一种新的人工智能工具可以通过简单分析一个人的年龄、身高、体重、种族和教育水平来预测他的腰围大小。
该工具惊人的精确度可以帮助医生评估患者罹患糖尿病、心脏病、中风和其他肥胖相关疾病的风险，而这些疾病通常使用臭名昭著的身体质量指数或BMI(即根据人的身高和体重计算得出的)来评估。
该研究结果最近发表在《糖尿病与代谢综合征：临床研究与评论》上。
“腰围与糖尿病和心脏病等健康风险密切相关，但在临床上并不经常测量，”通讯作者、彭博电气和计算机工程及生物医学工程杰出教授 Rama Chellappa 表示。“我们的方法使医生能够更轻松地预测患者的肥胖风险，而无需直接测量他们的腰围，这可以节省时间并提高肥胖相关疾病风险评估的准确性。”
这种高精度机器学习方法由约翰霍普金斯大学工程与医学人工智能实验室的研究人员开发，无需实物测量即可预测腰围。这种创新方法在约 95% 的时间内都能在一个狭窄的范围内正确估计腰围，为评估肥胖相关健康风险提供了可靠的工具。
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