LONDON (IT BOLTWISE) – Google entwickelt mit „PhotoScan“ eine KI, die Körperfett aus zwei Smartphone-Ansichten (vorne und seitlich) schätzt. Das System nutzt zusätzlich Angaben wie Körpergröße und Gewicht, um den Fettanteil rechnerisch abzuleiten. In Tests lag die Schätzung näher an medizinischen Referenzwerten als eine BIA-Messung, die viele Waagen und Smartwatches verwenden. Außerdem zeigt PhotoScan Hinweise auf Insulinresistenz – bleibt aber vorerst ein Forschungsprototyp.
Ein Foto statt Waage: Genau diese Vorstellung treibt Googles „PhotoScan“-Projekt an. Die Idee dahinter ist pragmatisch und technisch anspruchsvoll zugleich: Die KI analysiert den Körper anhand gewöhnlicher Smartphone-Fotos, ohne dass dafür zunächst spezielle Messgeräte wie Waagen, Smartwatches mit Sensorik oder ein Arztbesuch nötig sein sollen. Benötigt werden Aufnahmen von vorne und von der Seite, ergänzt um Basisdaten wie Körpergröße und Gewicht. Aus diesen Eingaben versucht das System anschließend, den Körperfettanteil zu berechnen – und geht damit über die reine Zahl hinaus.
Der entscheidende Punkt ist die medizinische Aussagekraft der Messung. In der Praxis wird der Body-Mass-Index (BMI) häufig als schneller Indikator genutzt, doch er bildet nur das Verhältnis aus Körpergewicht und Körpergröße ab. Genau diese Logik scheitert, wenn es um die Verteilung von Fett geht: Fett ist nicht gleich Fett, und vor allem Fett, das sich im Bauchraum um die inneren Organe ansammelt, kann mit gesundheitlichen Risiken in Verbindung stehen. PhotoScan setzt daher auf ein Bildsignal, das potenziell feiner auf Muster reagiert als BMI-berechnete Heuristiken – und versucht, daraus Rückschlüsse auf die regionale Fettverteilung zu ziehen.
Damit es nicht bei der Theorie bleibt, haben die Forschenden PhotoScan gegen etablierte Referenzmethoden antreten lassen. Beim Körperfett verglichen sie die KI-Ergebnisse mit medizinischen Konstruktmessungen und stellten sie einer Bioimpedanz-Analyse (BIA) gegenüber. BIA funktioniert über einen sehr schwachen elektrischen Strom, der durch den Körper geleitet wird; aus dem Widerstand lässt sich dann der Fettanteil schätzen. Solche Messungen sind vielen Nutzerinnen und Nutzern vor allem als Waagen-Feature bekannt, und auch einige Smartwatches verwenden eine ähnliche Grundidee. In diesem Abgleich lag PhotoScan im Schnitt rund 2,15 Prozentpunkte vom medizinischen Vergleichswert entfernt; die BIA-Methode kam auf etwa 2,91 Prozentpunkte. Das bedeutet: Im Test war die KI näher am Referenzwert, allerdings in einem kontrollierten Studiensetting und nicht als „Produkt gegen Produkt“-Vergleich.
Interessant wird PhotoScan auch dort, wo es um Risikoindikatoren statt Nur-Statistik geht. Die KI wurde nicht nur darauf trainiert, den Fettanteil zu schätzen, sondern auch darauf, Hinweise auf gesundheitliche Risiken aus den Bilddaten zu erkennen. Ein Beispiel aus dem Projektkontext ist die Insulinresistenz: Dabei reagiert der Körper schlechter auf Insulin, das den Blutzucker reguliert. Langfristig kann eine Insulinresistenz das Risiko für Typ-2-Diabetes erhöhen. Für diese zweite Aufgabe verglichen die Forschenden PhotoScan wiederum mit einer medizinischen DXA-Untersuchung. DXA gilt als Methode, mit der sich die Körperzusammensetzung sehr genau bestimmen lässt. In der Studie lag PhotoScan bei der Unterscheidung zwischen Menschen mit und ohne Insulinresistenz nur knapp hinter dem DXA-basierten Ansatz.
Damit stellt sich unmittelbar eine strategische Frage für den Markt: Könnten Smartphone-Kameras irgendwann einen Teil der Sensorik ersetzen, die derzeit in „Körperfettwaagen“ und Wearables steckt? In der Diskussion wird oft auf Geräte mit BIA-Technik verwiesen, etwa auf Smartwatches, die die Körperzusammensetzung über Elektroden bzw. ähnliche Messprinzipien schätzen. Aus den vorliegenden Ergebnissen lässt sich aber noch keine automatische Überlegenheit gegenüber konkreten Serienprodukten ableiten. PhotoScan wurde nicht als gleichwertiger Wettbewerb in einem typischen Produkttest gegen aktuelle Modelle derselben Kategorie bewertet, sondern als Forschungsergebnis im Vergleich zu medizinischen Referenzen. Genau diese Trennlinie ist wichtig: Gute Studienwerte sind eine Voraussetzung, aber keine Garantie für Robustheit im Alltag, wo Lichtverhältnisse, Kamerawinkel, Körperhaltung und Workflows variieren.
Hinzu kommt: PhotoScan ist aktuell noch nicht als App-Funktion für die breite Öffentlichkeit verfügbar. Google beschreibt das System ausdrücklich als Forschungsprototyp. Das Unternehmen hat bislang keine konkrete Ankündigung gemacht, daraus eine Funktion für Pixel-Smartphones oder eine allgemein nutzbare Gesundheits-App zu entwickeln. Für die Forschung wurden zunächst Daten von mehr als 35.000 Menschen verwendet, um das System zu trainieren, anschließend wurde es mit echten Smartphone-Fotos weiterentwickelt. Eine unabhängige Überprüfung lief danach mit einer kleineren Gruppe von 132 Menschen. Für Unternehmen im Gesundheits- und Geräteumfeld heißt das vor allem eines: Die nächste Hürde ist nicht nur die Modellgüte, sondern die Skalierung und Validierung in größeren, vielfältigeren Alltagskohorten.
Unterm Strich verschiebt PhotoScan die Gewichts- und Körperkompositionsfrage weg von reiner Sensorik hin zu bildbasierten KI-Verfahren, die sich potenziell in Alltagsprozesse integrieren lassen. Die technische Grundlage ist dabei weniger „Zauberei“, sondern die Kombination aus visuellen Signalen (Bauch-, Seiten- und Konturmuster), Basisparametern (Größe, Gewicht) und einer Auswertung, die an medizinischen Messungen kalibriert wurde. Wenn sich die Ansätze in größeren Untersuchungen bestätigen, könnte das die Hürde für erste Einschätzungen senken – im Extremfall reicht dann die Smartphone-Kamera als Einstieg. Bis dahin bleibt PhotoScan vorerst ein vielversprechender Forschungspfad, der jedoch zeigt, wie stark KI aus Alltagsbildern medizinisch relevante Zusatzinformationen ableiten kann.
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