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Nature Medicine：步态基础模型将行走模式与数百表型关联
2026年11月6日发表于《Nature Medicine》的同行评议研究，用单台深度相机的三维骨骼运动与五项运动任务，在3328名深度表型成人中训练步态基础模型；对年龄、BMI、内脏脂肪及3210个受测表型中的1887个，预测优于手工设计的步态特征。
《Nature Medicine》同行评议研究（2026年11月6日）描述了一种步态基础模型：用单台深度相机采集的三维骨骼运动，覆盖五项运动任务，对象为Human Phenotype Project中3328名深度表型成人（Segal实验室等）。
主要发现
学习到的嵌入在许多目标上优于手工步态特征。相关包括年龄r=0.69、BMIr=0.91、内脏脂肪面积r=0.83。模型显著预测了3210个受测表型中的1887个。相对年龄、BMI、VAT与身高的基线，预测在男性全部18个系统、女性18个中的17个均有改善。腿部信号更偏代谢与衰弱相关；躯干信号更偏睡眠与生活方式。
限制——非诊断工具
这是观察性横断面队列研究，不是临床试验或诊断设备。存在利益冲突（Newton VR员工；Pheno.AI顾问）；数据访问受隐私限制。结果描述该队列中的关联，不能替代临床评估。本文不是个人医疗建议——健康问题请咨询医生。