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体内脂肪过多（称为肥胖症）是心脏病、中风、2型糖尿病和肾病等严重健康问题的公认原因。
但衡量一个人的真实健康风险并不总是容易的。身体质量指数（BMI）等传统工具无法提供完整信息。
BMI无法区分脂肪和肌肉，也不能显示脂肪在体内的具体位置。
麻省总医院布里格姆系统及其合作伙伴的一项新研究找到了更优方法。研究人员利用人工智能（AI）通过全身扫描快速准确地测量身体不同部位的脂肪。
他们的研究结果发表在《内科学年鉴》杂志上，表明并非所有脂肪同样危险。脂肪在体内的位置在疾病风险中起着关键作用。
研究团队希望这种新方法能用于筛查人们因其他原因已进行的扫描中的隐藏健康风险。
“我们希望这能催生一种新工具，重新利用医院现有的MRI和CT扫描，找出那些脂肪分布危险可能需要帮助预防糖尿病和心脏病的人，”研究联合负责人文尼特·K·拉古博士表示。
为测试这一想法，团队使用了英国生物银行的数据，这是一个包含英国数十万人健康信息的大型研究项目。他们分析了33,000多名从未被诊断患有糖尿病或心脏病的成年人的全身MRI扫描。这些人被随访了约四年。
通过AI，研究人员研究了扫描中的不同类型脂肪和肌肉。他们发现，深藏在腹部、围绕器官（称为内脏脂肪）的脂肪以及肌肉内部的脂肪都与糖尿病和心脏病风险显著升高相关。即使在考虑BMI和腰围后，这一关联仍然成立。
在男性中，另一个风险因素是低肌肉量。骨骼肌较少的男性更可能患上这些健康问题，但这种关联在女性中并未发现。
研究结果表明，使用AI分析身体扫描比传统方法能让医生更清晰地了解某人的健康风险。存储在器官周围和肌肉内部的脂肪似乎比存储在身体其他部位的脂肪更有害。
研究人员表示，需要更多研究来确认这些发现，并确保AI工具在实际医院环境中有效。但如果得到验证，该技术可以帮助医生更早发现高风险人群，并为他们提供个性化预防方案。
该研究发表在《内科学年鉴》。
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