作品背景*

**肌少症(sarcopenia)**是“与增龄相关的进行性、全身肌量减少和/或肌强度下降或肌肉生理功能减退”，大量研究表明，肌少症与老年人的失能，骨折，多因死亡密切关联。肌少症是当今老年群体中最普遍、最致命的疾病之一：目前中国60岁及以上老年人口占总人口的22%，38.8%的社区老年人患有肌少症，住院老年患者肌少症患病率更是高达78%；肌少症使老年人死亡率提高2.34倍。

图1：2014-2023年65以上老年人口数量变化与老龄化进程

近年来，肌少症防治按下了加速键，其发展经历了3大阶段：

**【1】中国标准：**2021年中华医学会老年医学分会发布《中国老年人肌少症诊疗专家共识》。

**【2】国家战略：**2022年《"十四五"健康老龄化规划》明确提出要"针对肌少症实施积极预防和干预"，"发展老年健康促进评估、诊断、监测技术与产品"，以及"支持人工智能在老年健康领域的深度集成应用"。

**【3】双"六"计划：**2023年上海率先开展老年肌少症筛查，计划实现基层医疗机构65%以上具备肌少症筛查能力；2024年全国启动"老年肌少症诊疗示范门诊"项目，目前已有21家医院入选，计划2025年底建成60家以上。

然而，肌少症防治仍处于试点阶段并面临推广困境，这主要源于"筛—诊—治"3大环节仍存在3大痛点：

1. 预警难：

• 肌少症起病隐匿，常规体检不包含肌少症项目，导致摔倒成为老年人寻求治疗的第一信号，此时往往为时已晚。
• 目前主要依赖4类生物标志物检测：炎症因子（如IL-6、TNF-α）、激素（如低睾酮、生长激素水平）、基因与microRNA（如HLA-DQA1、microRNA-155）、代谢标志物（如3-甲基组氨酸），其共性在于预警能力有限（ROC曲线下面积＜0.75）。

1. 诊断难：

• 现有技术下，每位患者诊断耗时10-40分钟，严重限制了大规模筛查的可行性和效率。
• 双能X射线吸收法使用广泛，但仪器昂贵，用途局限；InBody、TANITA-MC的生物电阻抗分析设备快速低成本，但准确率低，一致性差；CT影像勾画虽精准但以手工为主，效率低下，自动勾画工具如SilceOmatic仍需人工干预，效率低且一致性差。

1. 监护缺：

• 肌少症治疗重点在于"养"，即长期科学康复，但目前只有少数大型医院具备相应技术能力，大多数患者无法获得持续有效的康复指导。
• 患者运动模式管理主要依赖4类可穿戴设备：惯性传感器系统（如ActiGraph、Garmin）、sEMG设备（如MyoArmband、Delsys Trigno）、BIA设备（如InBody Band）、柔性压力传感服装（如Hexoskin智能衣）价格均超10万元，降低科学治疗可及性。

1. 作品介绍
2. 概述

针对以上3大痛点，本团队研发了**"Bodyspect全周期肌少症智慧诊疗系统"（下称“Bodyspect”），以人工智能和大数据技术为驱动，首次实现从分子预警、影像分析到康复管理的全链条智能化，突破传统单点诊疗模式的局限，显著提升肌少症防治的精准性、可及性和普适性，通过4大核心技术模块**构建一个覆盖"筛—诊—治"全流程的解决方案：

图2：Bodyspect全周期肌少症智慧诊疗系统示意图

<img alt="未标题-1">

图3：Bodyspect使用流程图

【1】"早发现"—肌少症风险预警试剂盒-分子生物学事件检测模块：

开发了创新的风险分子检测试剂，首次将FGF21和CHI3L1双分子联合作为预测指标。使我们能够通过简单的外周血检测提前3个月发现肌少症风险，准确率达89%。这种非侵入性、低成本的早期预警手段，使肌少症能在症状明显出现前被发现，为早期干预赢得宝贵时间窗口。

<img alt="">

图4：风险检测试剂盒及相关说明

【2】"早诊断"—首创Musunet-体成分分析模块：

研发了MusUnet体成分分割算法，通过融合Vision Transformer与ResNet架构，实现CT图像的自动化分析。该算法将诊断时间从传统手工勾画的28.5分钟缩短至0.47秒，效率提升3600倍，同时保持90.2%的像素级准确率。大幅提高了大规模筛查的可行性。

<img alt=""><img alt="">

图5：MusUnet算法框架 图6：MusUnet软件示意图

【3】"早治疗"—机器视觉康复指导系统-运动模式识别模块：

构建了机器视觉康复指导系统，整合YOLOv8目标检测、ByteTrack跟踪与Swin Transformer动作识别技术，通过普通家用摄像头实现精准康复监测。这一系统将康复从医院转移到家庭环境，部署成本仅3500元（较传统设备降低76.7%），使患者康复依从性也大幅提高，解决了长期科学康复监护的难题。

<img alt=""><img alt="">

图7：系统UI界面 图8：运动模式识别系统示意图

【4】多模态数据整合与决策支持—肌元大模型-肌少症决策多模态智能体模块：

开发了肌元大模型作为系统的"智慧大脑"，通过跨模态统一表征学习和门控注意力融合机制，将CT影像、分子指标、体态视频等多源异构数据整合分析，在1秒内完成全面评估，临床决策正确率达97.7%，个性化方案匹配度提高37.2%，为医护人员提供精准决策支持。

<img alt="">

图9：肌元大模型工作模式示意图

通过这四大技术模块的协同作用，Bodyspect系统构建了一个闭环式"预防-诊断-康复"管理体系，实现肌少症"早发现、早诊断、早治疗"的目标，使肌少症筛查的普及推广与肌少症居家康复成为可能，为应对老龄化社会的健康挑战提供了系统性解决方案。

1. 创新点

【1】技术维度上，首次建立从分子预警、影像诊断到行为监测的全链条技术体系，打破传统单点解决方案的局限，实现肌少症防治从碎片化到系统化的跨越；

【2】应用维度上，通过AI技术深度适配临床需求，将三甲医院级诊疗能力下沉至社区与家庭，推动肌少症管理从“专家依赖”向“普惠医疗”转型。系统通过四大模块协同运作，形成“早发现—快诊断—长监护”的闭环管理，不仅攻克了现有技术预警滞后、诊断低效、康复脱节的难题，更为应对老龄化社会肌少症防治提供了可规模化推广的智慧医疗范式。

1. 技术关键

【1】肌少症风险预警试剂盒-分子生物学事件检测模块

首创FGF21与CHI3L1双分子联合检测技术，通过揭示两种关键分子在肌少症发生发展中的协同机制，构建了全新的早期预警范式。

采用酶联免疫吸附测定(ELISA)法，将两种分子结合形成联合检测系统；构建风险预测模型：Risk Score = -3.76 + 0.068 × CHI3L1(ng/ml) - 0.042 × FGF21(pg/ml) + 0.057 × Age + 0.023 × BMI

创建了双分子联合预警模型，将ROC曲线下面积从单分子的0.74提升至0.83。

【2】MusUnet-体成分分析模块

创新性地将Vision Transformer引入ResNet架构，开发了高效精准的CT图像体成分分割算法，实现毫秒级的肌肉质量分析。

采用粒子群优化(PSO)的自适应图像增强预处理，提高CT图像质量

设计H-ViTER(分层视觉Transformer增强的ResNet)模块，增强全局特征捕捉能力

引入Dense Vision Transformer Compression技术，实现模型轻量化

【3】机器视觉康复指导系统-运动模式识别模块

突破性地整合三种前沿视觉AI技术，构建非接触式实时康复监测系统，将专业康复指导从医院延伸至家庭环境。

采用YOLOv8目标检测算法，针对肌少症患者活动特点进行优化；

结合ByteTrack目标跟踪算法与Kalman滤波器，实现稳定的患者运动轨迹分析；

应用Video Swin Transformer进行时空特征提取，识别10种肌少症核心康复动作；

开发动作质量评分系统，实时评估康复动作标准性并提供个性化指导。

【4】肌元大模型

构建全球首个肌少症多模态融合分析系统，通过创新的跨模态学习技术实现个性化精准决策支持。

建立覆盖8000+例CT影像、700例双分子检测、630例体态视频等全维度数据的专病库；

采用跨模态统一表征学习框架，将异构数据映射至统一语义空间；

设计可微分门控单元(DG-Unit)，动态调整各模态权重；

开发基于改进Kernel SHAP算法的分层解释引擎，实现AI决策的透明化。

1. 主要技术指标

Bodyspect系统通过突破性技术创新，实现了肌少症诊疗的"主动预警"、"AI精准分析"和"家庭康复"全周期管理解决方案。

Bodyspect整体系统相较于传统的ICFSR管理体系、AWGS肌少症管理体系以及快速5项肌少症评估体系存在的诸多局限，实现了全流程提升。在技术原理上，Bodyspect 打破了传统单点解决方案的局限。诊断耗时大幅缩短，仅需3-10分钟，远快于传统体系的30-60分钟或更长。准确率高达92-97%，相较于传统体系的55-92%显著提升。

Bodyspect依托CT，无需额外仪器，成本优势明显。而系统扩展性上，传统体系需购买新仪器或无扩展性，Bodyspect 则可线上升级，拓展性强。诊断方式从传统的人工分析或简单判断，进化为肌元大模型自动诊断。人种范围也从局限于白人或黄种人，扩展到全人种适用。在各关键维度，Bodyspect都展现出了压倒性优势

MusUnet体成分分割算法作为系统核心技术之一，实现了每张CT图像仅需0.47秒的超高速分析，平均交并比(mIoU)达到0.702，临床一致性κ值高达0.89，确保分析结果与专家判断高度吻合。该算法通过PSO自适应技术提升图像对比度43.7%，边缘清晰度增强38.2%，有效改善输入质量并减少分割错误。创新的DC-ViT技术使模型体积压缩65%，同时性能损失控制在1.5%以内，而专门设计的组合损失函数将边界准确性提升27.8%，大幅提高临床可靠性。

风险分子检测试剂通过双分子联合检测技术取得突破性进展，预测AUC值达0.83(95%CI: 0.77-0.89)，敏感度和特异性分别达87.5%和90.3%，准确度远超传统单分子检测方法。最为显著的是，该技术能够平均提前3.2个月预警肌少症风险，为早期干预赢得宝贵时间窗口。临床验证显示，高风险组肌少症发生率为38.2%，远高于低风险组，证实了该预警系统的临床价值。

机器视觉康复指导系统所集成，YOLOv8检测精度达95.7%，在ARM Cortex-A72处理器上实现24FPS的实时检测帧率，ByteTrack ID切换率低至0.86次/分钟，多目标跟踪准确率(MOTA)达92.4%。系统对10种核心康复动作的识别准确率高达95.8%，错误动作检测精度92.8%，确保专业级康复监护质量。单点部署成本仅需3,500元，比传统设备大幅降低76.7%，实现了家庭可负担的专业康复指导。

肌元大模型作为系统的"智能大脑"，展现出卓越的性能指标：临床决策正确率达97.7%，误诊率和漏诊率分别仅有2.1%和3.7%，远优于传统诊断方法。该模型在个性化方案匹配度方面达到89.5%，分析响应时间仅需1.0秒，亚临床肌衰减识别率89.5%，能够发现早期不明显症状。特别值得一提的是，该模型实现了92.8%的医生决策理解度，显著提高了AI辅助决策的透明度和可信度，为医护人员提供了强有力的专业支持。

1. 作品科学性与先进性
2. 科学性

Bodyspect全周期肌少症智慧诊疗系统针对肌少症"筛—诊—治"全流程中的痛点，基于多学科研究成果提供系统化解决方案。

【1】MusUnet-体成分分析模块

传统CT肌肉分割需医生手工勾画，单例耗时28.5分钟，无法支撑大规模筛查。团队研发的MusUnet算法通过创新H-ViTER架构将ResNet骨干网络与自注意力机制相结合，同时具备局部特征提取和全局关系建模能力，有效应对肌肉间脂肪这种分布散乱的目标挑战。算法采用三重组合损失函数同时优化区域重叠度、像素分类准确性和边界清晰度，解决了传统分割方法在组织边界处的识别困难。通过Dense Vision Transformer Compression技术将模型参数量减少38.7%，在保持高精度(Dice=0.955)的同时，将分析时间从28.5分钟减少至0.47秒，效率提升3600倍，使基层医疗机构也能开展大规模筛查。

【2】肌少症风险预警试剂盒-分子生物学事件检测模块

传统肌少症预警依赖单一生物标志物，灵敏度不足且无法提前预测。团队创新性地建立了FGF21和CHI3L1双分子联合监测系统，通过同时捕捉能量代谢异常和低度炎症反应双重特征，构建完整的早期预警网络。基于前瞻性队列数据构建的风险预测模型通过量化各因素权重系数实现了风险精准分层，ROC曲线下面积达0.83，远高于单一分子检测。开发的ELISA技术双分子联合检测试剂盒仅需外周血，45分钟内完成检测，敏感度87.5%，特异性90.3%，将肌少症筛查从"等待症状出现"转变为"分子水平主动发现"，平均提前3.2个月发现疾病风险。

【3】机器视觉康复指导系统-运动模式识别模块

肌少症康复长期依赖专业人员面对面指导，患者依从性低至37%。团队对YOLOv8算法进行特定优化，通过自适应对比度增强和微小运动的特征表达增强，使系统在720p分辨率下实现95.7%的检测精度。优化的ByteTrack跟踪算法通过调整Kalman滤波器参数和BYTE策略，使ID切换率从2.34次/分钟降低至0.86次/分钟，系统能在连续1小时视频中维持92.4%的跟踪准确率。系统针对10种核心康复动作建立标准化评估体系，实时检测常见错误，误差≤2°，在213名患者的模拟临床试验中，指导组握力增加3.6±0.8 kg，TUG测试改善2.8±0.6秒，显著优于常规康复组。

【4】肌元大模型-肌少症决策多模态智能体模块

肌少症诊疗数据分散在影像、分子、功能评估等多个维度，传统方法无法有效整合。团队开发的跨模态表征学习架构通过模态特定编码器和跨模态对比学习，将CT影像、分子标志物、体态视频等5类异构数据映射至统一语义空间，解决了数据异构性问题。系统设计的可微分门控单元能根据患者特征动态分配权重，如BMI>28时自动降低体重指标权重，CRP>5mg/L时提升炎症信号权重，实现了个性化分析策略。基于改进Kernel SHAP算法构建的三级解释体系使AI决策过程透明可解释，在12家三甲医院验证中，医生接受度从65.3%提升至92.8%，临床决策正确率达97.7%，个性化方案匹配度提高37.2%。

通过上述四大模块的系统性创新，Bodyspect实现了从早期预警到精准诊断，再到智能康复管理的全流程闭环，为肌少症的规模化筛查与精准干预提供了科学解决方案。

1. 先进性

【1】MusUnet-体成分分析模块

解决了现有方法在体成分细粒度识别中的瓶颈。尤其在识别肌肉内脂肪浸润(微小目标)方面，极大提高了检测普适性。

【2】肌少症风险预警试剂盒-分子生物学事件检测模块

与现有单分子检测相比，ROC曲线下面积提升至0.83(提高27.7%-20.3%)，敏感度和特异性均达到87%以上，并可提前平均3.2个月发现风险

【3】机器视觉康复指导系统-运动模式识别模块

相比ActiGraph、Kinect等主流技术，不仅性能提升11.7%-8.1%，设备成本更降低76.7%-56.3%。显著提高了患者依从性

【4】肌元大模型-肌少症决策多模态智能体模块

与现有技术相比，决策正确率提高至97.7%。尤其显著的是三级可解释体系(全局、群体、个体)，使医生对AI决策的接受度从65.3%提升至92.8%.。

Bodyspect不仅在单项技术上实现突破，更重要的是通过系统整合形成了全链条解决方案，彻底改变了肌少症诊疗格局，作为完整解决方案的先进性远超单一技术的简单叠加，代表了肌少症管理的系统性变革。

四、作品稳健性

【1】团队发表支撑文献23篇，其中肌少症领域顶刊1篇（JCSM），综合领域顶刊1篇（NC），工程学领域顶级期刊1篇（ENGINEERING），临床肿瘤学顶级期刊3篇（The Lancet Oncology），外科学顶级期刊3篇（International Journal of Surgery）

【2】第一发明人授权国内专利2项，实质审查7项

共同发明人实质审查1项，国外专利授权 1项

【3】已与IPO上市公司上海泽充生物技术公司等共6家权威生医公司达成合作，已与树兰（杭州）医院等3家医院达成合作（24.6-25.4）

【4】浙江省教育厅一般科研项目（瓜氨酸对肝癌背景下肌肉脂代谢的调控及机制研究 胡志航 23.9立项）

浙江省研究生科技创新活动计划暨新苗人才计划（基于机器视觉的创新肌少症诊疗体系研究 陈劲岩 24.5立项）

1. 所获奖项：

• 2024年8月，参加第九届全国大学生生物医学工程创新设计大赛，最高奖（Bodyspect 陈劲岩）
• 2024年12月，参加浙江大学第三届大健康领域创新创业大赛，最高奖（Bodyspect 陈劲岩）
• 2024年8月2024 Asian Transplantation Week（ATW，亚洲移植周）专题汇报，主题为体成分在手术后的预后价值与应用前景（胡志航获大会组委会“Travel Grant”特别资助）
• “FIS2024 中国普外科焦点问题学术论坛(Focus In Surgery)口头汇报（肌少症多中心研究 胡志航）

五、现实意义

1. 应用场景

BodySpect集筛查、诊断、治疗等功能于一身，在**“缩小健康管理半径”方向有3大具体应用场景：**

**【1】面向地方政府，促进肌少症早筛规模化、常规化。**BodySpect用精确、高效、低成本的CT勾画让大规模早筛成为可能，同时推动肌少症风险因子纳入常规血液检查指标，在医疗健康领域践行政企合作的“浙江模式”。

**【2】面向医疗机构，助力肌少症示范、达标门诊建设。**当前肌少症门诊建设如火如荼，而项目要求的“筛查—诊断—治疗—随访规范化流程”研发周期长、难度大，Bodyspect的迅速部署提升了医院肌少症门诊竞争力，全方位提升肌少症规范化诊疗水平。

**【3】面向广大消费者，打造居家肌少症智能管理生态。**肌少症防治，归根结底要靠患者自己。Bodyspect致力于“让慢病管理加上肌少症这一环”，让患者独立进行全周期、高质量的疾病管理。

同时，BodySpect凭借数据-算法-应用的全面技术与技术的模块化设计，在**“扩大健康业务范围”有3大主要应用前景：**

**【1】与院校科研机构合作，推动医工深度结合。**Bodyspect可以为科研提供支持，MusUnet分割算法与肌元大模型可开放研究接口，支持院校开展前沿研究，一体化平台积累的诊疗数据（如CT影像特征、康复数据）为医学研究提供高质量数据集；助力医务人员在疾病循证研究与关键防治技术研究等方面进行探索创新，推动学科持续发展。

**【2】与医药企业合作，赋能相关专业产品。**Bodyspect为药物研发提供靶点发现、临床试验入组筛选及疗效动态评估等关键技术支持，通过构建肌少症专病数据库与数字孪生模型，助力药企优化治疗方案设计、加速创新药械上市进程。同时推动药剂精准匹配临床需求，为产品进入诊疗指南提供循证依据，构建从研发到商业化的全链路价值闭环。

**【3】横向扩展技术。**BodySpect的核心技术架构具备算法与数据的通用性，可横向扩展至其他肌肉骨骼疾病及慢性病管理。算法上，MusUnet 体成分分割算法可扩展至骨质疏松、关节炎等肌肉骨骼疾病的治疗，机器视觉康复系统可以适配卒中、骨科术后等需长期功能训练的病种；数据上，一体化智能诊疗云平台可扩展至多病种数据并行管理，实现相关疾病一站化监测管理。

1. 市场分析和经济效益预测

【1】市场分析

随着老龄化浪潮席卷，2050年全球患者将突破5亿大关。在中国，这一"隐形流行病"更为严峻——60岁以上人群患病率达14.7%，超4000万中老年人肌肉正在悄然流失。然而现实令人忧心：仅5%的患者获得确诊，意味着98%的潜在需求尚未释放。按人均年治疗支出4000元计算，当前80亿元的市场规模仅是冰山一角，仍存有1600亿元的潜在市场，且市场规模随着老龄化加剧和诊断率提升仍会增加——对于肌少症市场，不仅拥有严峻的医疗挑战，还是当前“银发经济”发展的新蓝海。

【2】经济效益预测

站在老龄化加速、数字医疗爆发、慢病管理加强的三重风口，Bodyspect的商业前景广阔。

B端上，二级以上医院建设肌少症专科门诊的需求呈现爆发式增长，BodySpect的标准化解决方案能帮助医院快速在肌少症领域达标。BodySpect采用"系统部署+年费服务"的轻资产模式（80万+5万/年），按1%的二级以上医院年渗透率测算，年收入可达8500万元，且随着使用年限增加，服务收入将呈现复利式增长。

G端上，随着"健康老龄化"上升为国家战略，以上海为首的各地政府正在积极采购创新筛查工具，BodySpect成为地方政府应对老龄化的科技抓手。BodySpect提供的筛查服务可助力社区医院将肌少症检出率提升5倍，降低检测成本45%，单个社区筛查服务仅筛查成本价15-30万元，按单个地级市20-30个社区估算，5年内达到100城规模即可撬动3-9亿元政府采购市场。

C端上，随着未来政策的推广，"肌肉健康"概念预计在未来五年内完成市场教育，兼具专业性和便捷性的BodySpect有望像当年的血糖仪一样，成为中老年家庭的健康标配。通过Premium版（100-500元/月）的订阅制服务，BodySpect将专业康复成本大幅压缩，瞄准中产老年群体，在1亿潜在用户中实现0.5%转化即可创造6-30亿元年收入。

BodySpect将在B端夯实基础，G端树立形象，C端释放潜力。预计5年内实现6000-8000万营收，净利率20%。通过"政策+医疗+消费"的模式，把握当下银发经济红利，布局未来健康管理生态，有望成为数字医疗领域的标杆案例。