ChatGPT仅凭照片就能准确估算体脂率

ChatGPT仅凭照片估算体脂率，准确度惊人，堪比专业设备DEXA。

ChatGPT仅凭一张照片，就能准确估算出你的体脂率(Body Fat Percentage，简称BFP)吗？出乎意料的是，答案是肯定的。这项技术能仅靠一张图片，就接近临床扫描的精度吗？事实证明，它能达到的精准度，或许远超你的想象。这意味着，当今最顶尖的AI模型，或许已经能够相当准确地评估一个人的体脂状况。而这一点，在健康管理领域，意义非凡。

根据我初步进行的测试显示，GPT-4o通过分析照片来估算体脂率的能力，竟然能够与DEXA扫描这种被视为评估体脂的“金标准”专业工具相媲美。这是第一次简单测试的结果，已然令人侧目。

为什么这项能力如此重要？原因在于，BFP直接衡量人体脂肪含量(以及由此可推算出除脂肪外的身体成分，即去脂体重)。相比于常被使用的身体质量指数(Body Mass Index，简称BMI)，BFP是衡量一个人健康状况更精确、也更具有指导意义的指标。然而，通常情况下，获取准确的BFP数据需要依赖专业的测量工具或方法，这些手段往往价格不菲且不如BMI那样容易获取。

在我作为一名力量教练的训练经历中，我曾学到一点：一双经过专业训练的眼睛，凭借经验丰富的直觉判断，有时能像其他测量方法一样，大致准确地估算一个人的体脂率。因此我推测，凭借其出色的图像分析能力，ChatGPT也许也能胜任这项任务，通过照片实现对BFP的估算。

于是，我决定进行一次实验来验证这个想法。我将知名专家Menno Henselmans编写的《体脂率视觉指南》(包含男性和女性不同体脂水平的范例图片)中的图像，导入了ChatGPT进行分析。接着，我将AI给出的体脂率估算值，与指南中提供的原始参考数值进行了详细对比。

实验结果出炉了：对于男性样本，体脂率估算值的中位有符号误差为+0.8%，这意味着AI的估算结果略微偏高；而中位绝对误差则为2.4%。

对于女性样本，中位有符号误差为+3.5%，表明AI的估算结果普遍高于实际值；中位绝对误差为5.7%。值得注意的是，在体脂率百分比偏高的女性样本中，AI的估算值存在一定程度的低估。不过，需要了解的是，由于生理差异，女性的体脂率通常比男性更难以通过视觉准确判断。

考虑到DEXA扫描这类昂贵且专业的测量方法，其误差通常也在2%左右，GPT-4o能达到2.4%的中位绝对误差，这已经可以说是相当出色的表现了。更令人印象深刻的是，GPT-4o总能准确地将每个体脂样本划入大致正确的体脂类别区间，无论是体脂极低的“备赛状态”健美选手，还是体脂较高的“二级肥胖”(obese II)人群，分类准确率都很高。

需要强调的是，尽管结果喜人，但这绝不构成医学诊断。然而，一张简单的照片加上ChatGPT的分析，或许能为你提供一个相当不错的起点，帮助你初步了解自身的体脂状况，进而更有效地管理和改善健康。相较于已显过时且不够精确的BMI，以及昂贵且不易普及的DEXA，ChatGPT或许正代表着一种新兴的、更易得且相对准确的体脂评估“中间方案”。

本文译自 annaleptikon，由 BALI 编辑发布。