综述：移动应用数字人体测量学与参考方法的比较：一项范围综述

时间：2025年4月8日

来源：European Journal of Clinical Nutrition

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这篇综述聚焦移动应用数字人体测量学（DAM），对比其与参考方法在估计人体测量维度、身体体积（BV）和身体成分等方面的重复性与准确性。多数研究中，DAM 平均水平重复性和准确性较高，但个体分析和追踪变化时准确性欠佳，为后续研究提供方向。

引言

在生命科学和健康医学领域，准确测量人体相关指标对了解身体状况、评估健康风险、制定个性化医疗和健身方案等至关重要。传统的人体测量参考方法，如用卷尺测量身体周长、用校准秤测量体重、用身高计测量身长、水下称重法（UWW）测量身体体积（BV）、双能 X 线吸收法（DXA）测量体脂百分比等，在临床和科研中应用广泛且被视为标准。随着移动技术的飞速发展，移动应用数字人体测量学（DAM）作为新兴方法逐渐崭露头角，为人体测量带来新的可能性。本综述旨在全面评估 DAM 与参考方法相比，在测量各类人体指标时的重复性和准确性，探索其在相关领域的应用潜力与局限。

DAM 的研究现状

通过在 2024 年 12 月 8 日进行全面搜索，且不受语言、时间、性别、种族、年龄或健康状况限制，研究人员在 23 项纳入研究中发现了 14 种不同的 DAM。这些 DAM 涵盖了多种人体测量维度、身体体积和身体成分的测量功能，显示出该领域研究的丰富性和多样性。

研究方法

针对不同的估计变量，研究选取了相应的参考方法：身体周长使用卷尺测量；体重用校准秤测量；身长通过身高计测量；身体体积以水下称重法（UWW）为参考；体脂百分比采用双能 X 线吸收法（DXA）、BOD POD、3、4 和 5 - 房室模型测量；脂肪质量和去脂质量借助 DXA、3 和 4 - 房室模型评估；附属瘦体重利用 DXA 测定。在对 DAM 和参考方法进行比较时，主要关注重复性和准确性两个关键指标。重复性反映了在相同条件下多次测量结果的一致性，准确性则体现了测量结果与真实值的接近程度。

DAM 的重复性和准确性表现

在多数研究中，DAM 在平均水平上展现出较高的重复性和准确性。这意味着从总体数据来看，DAM 能够较为稳定地测量人体相关指标，且测量结果与参考方法所得结果在一定程度上相符。然而，当进行个体层面的分析时，DAM 的准确性有所降低。例如，在追踪个体身体指标随时间的变化时，DAM 可能无法精确反映实际的变化情况。这可能是由于个体差异的复杂性，如不同个体的身体形态、姿势、测量环境等因素对 DAM 测量结果产生了干扰，而这些因素在平均水平分析中可能被掩盖。

不同指标测量的准确性分析

身体体积（BV）测量：在身体体积测量方面，DAM 表现出较高的准确性。与水下称重法（UWW）相比，相关数据显示，估计的 BV 具有较高精度（SEE = 0.68；MD = 0.04 至 0.1；LoA = 2.86）。即使是将基于 BV 衍生的 DAM 集成到替代多房室模型中，与参考方法相比，其准确性依然可观。这表明在身体体积测量领域，DAM 有潜力成为一种可靠的测量手段，尤其在一些无法使用水下称重法的场景，如日常健康监测、健身场所等，DAM 可以提供较为准确的测量结果。
其他指标测量：对于体脂百分比、脂肪质量、去脂质量和附属瘦体重等指标，虽然多数研究中 DAM 平均水平的重复性和准确性尚可，但在个体层面和追踪变化时仍存在准确性不足的问题。例如，DAM 在测量体脂百分比时，可能无法像双能 X 线吸收法（DXA）那样精确区分不同部位的脂肪含量和变化情况。这对于需要精准了解身体脂肪分布和变化趋势的人群，如肥胖症患者、运动员等，可能无法满足其需求。

DAM 的优势与局限

优势：作为相对较新的方法，DAM 具有诸多优势。它借助移动设备的便捷性，使人们可以随时随地进行人体测量，无需像传统参考方法那样依赖特定的设备和场所。这大大提高了测量的便利性和频率，有助于人们长期监测自身健康状况。此外，DAM 还可以整合多种功能，如数据记录、分析和可视化展示，方便用户直观了解自己的身体变化趋势，为健康管理提供了更丰富的信息。
局限：然而，DAM 也存在局限性。如前文所述，其在个体层面的准确性较低或未知。这意味着对于个体而言，使用 DAM 测量得到的结果可能存在较大误差，不能完全依赖其进行精确的健康评估和医疗决策。另外，不同 DAM 之间的测量标准和算法可能存在差异，这也增加了数据的不一致性和可比性问题，给大规模的数据整合和分析带来困难。

未来研究方向

鉴于 DAM 的现状，未来研究有许多可探索的方向。一方面，需要进一步优化 DAM 的算法和测量技术，提高其在个体层面的测量准确性。例如，可以结合人工智能和机器学习技术，对个体的身体特征进行更精准的识别和分析，减少测量误差。另一方面，建立统一的 DAM 测量标准，规范市场上各类应用的测量方法，增强数据的可比性和可靠性。此外，开展更多长期的纵向研究，观察 DAM 在追踪个体身体指标变化方面的有效性，也是未来研究的重要方向之一。

结论

移动应用数字人体测量学（DAM）在人体测量领域展现出一定的潜力，在多数研究中平均水平的重复性和准确性较高，尤其是在身体体积（BV）测量方面表现突出。但在个体层面分析和追踪变化时，其准确性存在不足。在应用 DAM 时，需谨慎对待个体测量结果，避免因不准确的测量数据导致错误的健康决策。未来，通过技术改进、标准制定和深入研究，有望进一步提升 DAM 的性能，使其在生命科学和健康医学领域发挥更大的作用。