临床诊疗水平的提升离不开各类检测技术的发展，体成分检测技术的进步为营养管理提供了更有力的工具。

在体成分检测技术大规模应用在临床之前，人们一直致力于寻找一种能够普遍适用于大众的肥胖评估方法。与肥胖相关的基础数据有两个，一个是身高（H），一个是体重（W）。假设两个人身高一致，那么体重较重的人更胖，说明体重与肥胖呈正相关；假设两个人身高和体重一致，那么体积较大的人更胖，说明体积与肥胖呈正相关。大人群肥胖指数表述时，单位身高的体重越重、单位身高的体积越大，则人越胖。过去人体体积是一个不能快捷手段获得的值，因此在评估肥胖的早期阶段只能忽略体积，将不同人体看作是密度相同的，为更快速确定肥胖指数便直接用W/H²的标准计算，数据方便快速测量。基于这种肥胖评估逻辑，美国明尼苏达大学的Ancel Keys于1972年发表了一篇题为：“Indices of relative weight and obesity”（“相对体重指数和肥胖”）的重要论文，确定了现在BMI的标准计算方法。

由于BMI的计算仅仅使用了身高和体重，没有涉及精确的体积，便导致了BMI在评估肥胖时，天生存在一定的缺陷。BMI的评价体系为营养评估提供了一种便捷有效的方法，但是在实践中也发现了BMI的局限性。使用BMI评价肥胖时，会存在近百分之二十假性肥胖误判和隐性肥胖的漏判。体成分检测技术可以精准分析脂肪与非脂肪组织，以及肌肉、蛋白质、水分等多种身体成分数据，弥补了BMI评估肥胖的不足。

早期的体成分检测技术相对落后，皮褶厚度计是一种比较原始的评估工具，其设计原理是人体40%~60%的脂肪堆积在皮下，故可以利用皮褶厚度来估算人体局部脂肪量，并粗略推测全身体脂率。随着科技的进步，陆续有了水下称重法（密度法）、空气置换法（ADP）、体态密度法、双能X线吸收法（DXA）、生物电阻抗法（BIA）、CT法、MRI法等不同的体成分检测技术。

受限于制造工艺和成本，前些年采用生物电阻抗法的体成分比较多。生物电阻抗法体成分需要受测者光脚站在电极上，同时双手紧握手部电极，对人体施加交流电，根据脂肪不导电、肌肉组织含水分多所以导电性好的特点，分析人体电阻，电阻越高，身体脂肪含量越多。因为该方法测量全身水分，其准确性会受到身体结构、水合状态和疾病状态的影响。

水下称重法（密度法）是多年来测定体成分的“金标准”，是经典的实验室方法之一，该方法依据阿基米德原理，采用排水法获得身体体积，通过水中体重和空气中体重的比来推断身体密度，进而分析出脂肪比例等数据。体积和密度的获得弥补了BMI的设计缺陷，也没有向人体通电的风险，遗憾的是水下称重法测量时需要将人完全浸入水中，不便应用于临床实践。

近年来，体态密度法体成分分析仪由于其安全、准确、便捷的特点，逐渐发展成为临床工作中体成分检测的第一选择。体态密度法基于水下称重法（密度法）的基础原理设计而成，是水下称重法的升级版应用，通过三维扫描和建模技术，获得人体体积、密度与体态信息，进而分析脂肪等体成分数据，再结合人体体态信息进一步精确体成分数据，并分析局部脂肪分布。

体成分检测为营养管理提供了客观数据，完善了SOAP（subjective、objective、assessment、programme）的管理流程，体成分分析仪已成为营养科诊疗的必备工具之一。通过体成分检测，可以评估人体的肥胖程度、身体各组分比例、基础代谢情况，从而对人体的营养状况、疾病风险有更准确的判断，进而出具营养方案。

2022年3月18日国家卫生健康委员会办公厅印发《临床营养科建设与管理指南（试行）》，在“营养筛查及评估工作规范”中指出了营养评估应当综合考虑患者的人体组成等数据，这一规范的提出，充分肯定了长期以来营养诊疗过程中应用体成分检测的必要性和有效性，也为体成分检测技术的进一步发展和应用注入了更强的驱动力。体成分在营养诊疗中取得了越来越多的应用，体成分作为营养学的入口形成了共识， 体态密度法测量体成分成为了精准便捷测量的工具，人体成分组成、食物消化吸收与人体营养状况三者之间存在着密切的联系：如果人体组织、器官的结构或功能出现异常，就会影响营养素的消化、吸收和代谢过程，进而影响人体的健康或生存；人体营养状况的改变也会影响组织器官的结构和功能。体成分检测一方面可以了解人体目前的体成分组成，防止因营养不良引起各种疾病；另一方面也为营养干预提供了客观的身体体征数据参考。

测试获得体成分数据后，可以通过瘦体重推导出的基础代谢量和运动（活动）量来决定总能量供给；通过体脂量决定能量供给（碳水化合物、蛋白质、脂肪）的构成比和方向；通过体脂量决定碳水化合物、蛋白质、脂肪类食材（食物）的构成比；疾病和需求影响总能量供给、三大营养素供能构成比、三大营养素食材的构成比；疾病和需求决定功能营养素的供给，通过功能营养素的选择决定食材选择方向和排序；带入疾病和需求确定经络五行干预方向，用中医药食同源论优化食材构成后的食物方向和排序；根据能量、成份论、宝塔论出具最优食谱；喜好和供给能力回馈系统后再次智能优化。

借助越来越先进的体成分检测技术，可以不断推动营养科研：在特定课题组的研究或多课题组的相互配合下，建立区域内的体成分、病症数据对能量、供能比、供能结构、食材选择方向的标准；建立病症（需求）决定的能量、供能比、供能结构、食材选择方向的影响关系标准；建立病症（需求）选择功能成份（膳食纤维、维生素、微量元素、水分）的关系标准等等。

未来可期，科技和数据必将推动营养的精准管理，让生命更健康。