신체 질량 지수(BMI)는 개인의 체중과 키를 기반으로 체지방을 추정하는 데 사용되는 척도로, 전 세계적으로 성인을 저체중, 정상 체중, 과체중, 비만으로 분류하는 데 널리 활용된다 [1]. BMI는 공중보건 및 임상 현장에서 체중 관련 건강 위험을 선별하는 도구로 작용하지만, 직접적인 체지방 측정은 아니며 피부 두께 측정, 생체전기임피던스, 이중에너지엑스선흡수계(DXA)와 같은 보다 정밀한 방법과 상관관계를 가진다 [2]. 세계보건기구(WHO)와 미국 질병통제예방센터(CDC)는 성인을 위한 표준 BMI 범주를 제시하며, 저체중(BMI 18.5 미만), 정상 체중(18.5–24.9), 과체중(25.0–29.9), 비만(BMI 30.0 이상)으로 구분한다 [3]. 그러나 BMI는 근육량과 체지방을 구분하지 못하며, 체지방 분포나 인종, 성별, 연령에 따른 차이를 반영하지 못해 건강 위험을 과대평가하거나 과소평가할 수 있다 [4]. 소아 및 청소년의 경우 나이와 성별에 따른 백분위수를 사용하여 BMI를 해석하며, 이는 성장 과정에서의 체성분 변화를 반영한다 [5]. 미국의 경우 약 40% 이상의 성인이 비만으로 분류되며, 이는 공공정책 및 건강 개입 프로그램의 기초 자료로 사용된다 [6]. 최근에는 BMI의 한계를 보완하기 위해 허리둘레, 체지방률, 체중대비허리둘레비(WHtR), 생체 BMI(biological BMI) 등 대안적 지표들이 제안되고 있으며, 특히 아시아 인구의 경우 낮은 BMI에서도 높은 대사질환 위험이 나타나므로 인종별 조정 기준이 필요하다는 주장이 제기되고 있다 [7]. 또한, 서구 중심의 건강 기준이 전 세계적으로 확산되면서 비서구 문화권에서의 전통적인 체형 이상과 건강 인식이 위협받고 있으며, 이는 문화적 다양성을 고려한 새로운 건강 평가 프레임워크의 필요성을 강조한다 [8].
정의와 계산 방법
신체 질량 지수(BMI)는 개인의 체중과 키를 기반으로 체지방을 추정하는 데 사용되는 척도로, 성인을 저체중, 정상 체중, 과체중, 비만으로 분류하는 데 널리 활용된다 [1]. BMI는 공중보건 및 임상 현장에서 체중 관련 건강 위험을 선별하는 도구로 작용하지만, 직접적인 체지방 측정은 아니며 피부 두께 측정, 생체전기임피던스, 이중에너지엑스선흡수계(DXA)와 같은 보다 정밀한 방법과 상관관계를 가진다 [2]. 세계보건기구(WHO)와 미국 질병통제예방센터(CDC)는 성인을 위한 표준 BMI 범주를 제시하며, 저체중(BMI 18.5 미만), 정상 체중(18.5–24.9), 과체중(25.0–29.9), 비만(BMI 30.0 이상)으로 구분한다 [3]. 그러나 BMI는 근육량과 체지방을 구분하지 못하며, 체지방 분포나 인종, 성별, 연령에 따른 차이를 반영하지 못해 건강 위험을 과대평가하거나 과소평가할 수 있다 [4]. 소아 및 청소년의 경우 나이와 성별에 따른 백분위수를 사용하여 BMI를 해석하며, 이는 성장 과정에서의 체성분 변화를 반영한다 [5]. 미국의 경우 약 40% 이상의 성인이 비만으로 분류되며, 이는 공공정책 및 건강 개입 프로그램의 기초 자료로 사용된다 [6]. 최근에는 BMI의 한계를 보완하기 위해 허리둘레, 체지방률, 체중대비허리둘레비(WHtR), 생체 BMI(biological BMI) 등 대안적 지표들이 제안되고 있으며, 특히 아시아 인구의 경우 낮은 BMI에서도 높은 대사질환 위험이 나타나므로 인종별 조정 기준이 필요하다는 주장이 제기되고 있다 [7]. 또한, 서구 중심의 건강 기준이 전 세계적으로 확산되면서 비서구 문화권에서의 전통적인 체형 이상과 건강 인식이 위협받고 있으며, 이는 문화적 다양성을 고려한 새로운 건강 평가 프레임워크의 필요성을 강조한다 [8].
BMI의 정의와 목적
신체 질량 지수(BMI)는 개인의 체중과 키를 기반으로 체지방을 추정하는 데 사용되는 척도이다. 이 지수는 성인을 저체중, 정상 체중, 과체중, 비만으로 분류하는 데 널리 활용되며, 공중보건 및 임상 현장에서 체중 관련 건강 위험을 선별하는 도구로 작용한다 [1]. BMI는 직접적인 체지방 측정은 아니지만, 피부 두께 측정, 생체전기임피던스, 이중에너지엑스선흡수계(DXA)와 같은 보다 정밀한 방법과 상관관계를 가진다 [2]. 세계보건기구(WHO)와 미국 질병통제예방센터(CDC)는 성인을 위한 표준 BMI 범주를 제시하며, 저체중(BMI 18.5 미만), 정상 체중(18.5–24.9), 과체중(25.0–29.9), 비만(BMI 30.0 이상)으로 구분한다 [3]. 그러나 BMI는 근육량과 체지방을 구분하지 못하며, 체지방 분포나 인종, 성별, 연령에 따른 차이를 반영하지 못해 건강 위험을 과대평가하거나 과소평가할 수 있다 [4]. 소아 및 청소년의 경우 나이와 성별에 따른 백분위수를 사용하여 BMI를 해석하며, 이는 성장 과정에서의 체성분 변화를 반영한다 [5]. 미국의 경우 약 40% 이상의 성인이 비만으로 분류되며, 이는 공공정책 및 건강 개입 프로그램의 기초 자료로 사용된다 [6]. 최근에는 BMI의 한계를 보완하기 위해 허리둘레, 체지방률, 체중대비허리둘레비(WHtR), 생체 BMI(biological BMI) 등 대안적 지표들이 제안되고 있으며, 특히 아시아 인구의 경우 낮은 BMI에서도 높은 대사질환 위험이 나타나므로 인종별 조정 기준이 필요하다는 주장이 제기되고 있다 [7]. 또한, 서구 중심의 건강 기준이 전 세계적으로 확산되면서 비서구 문화권에서의 전통적인 체형 이상과 건강 인식이 위협받고 있으며, 이는 문화적 다양성을 고려한 새로운 건강 평가 프레임워크의 필요성을 강조한다 [8].
BMI 계산 공식
BMI는 체중을 키의 제곱으로 나누는 간단한 수학적 공식을 사용하여 계산된다. 이 공식은 사용하는 단위계에 따라 다르다.
미터법 공식
체중을 킬로그램(kg), 키를 미터(m)로 측정할 경우 다음 공식을 사용한다:
BMI = 체중(kg) ÷ [키(m)]²
[2]
예를 들어, 체중 70kg, 키 1.75m인 사람의 BMI는 다음과 같이 계산된다:
70 ÷ (1.75)² = 70 ÷ 3.0625 = 22.86
임페리얼 단위 공식
체중을 파운드(lb), 키를 인치(in)로 측정할 경우 다음 공식을 사용한다:
BMI = [체중(lb) ÷ (키(in))²] × 703
[2]
예를 들어, 체중 154파운드, 키 68인치인 사람의 BMI는 다음과 같이 계산된다:
(154 ÷ 68²) × 703 = (154 ÷ 4624) × 703 ≈ 23.3
BMI의 단위
BMI는 킬로그램당 제곱미터(kg/m²) 단위로 표시된다 [1]. 이 단위는 체중과 키의 비율을 정량화하여 전 세계적으로 통일된 기준으로 사용된다.
수학적 근거와 기하학적 가정
BMI 공식에서 체중을 키의 제곱으로 나누는 이유는 인간 신체의 비례 관계에 기반한다. 19세기 벨기에 통계학자 아돌프 케틀레(Adolphe Quetelet)는 성인의 체중이 키의 제곱에 비례한다는 경험적 관찰을 통해 이 지수를 처음 제안했다 [28]. 이는 인간이 기하학적으로 동일한 비율로 성장하지 않기 때문이다. 키가 큰 사람은 상대적으로 더 날씬하며, 체중이 키의 세제곱에 비례하는 일반적인 기하학적 예상과 달리 더 느린 속도로 증가한다 [29]. 이로 인해 BMI는 다양한 키를 가진 사람들의 체중을 비교할 수 있는 척도로 기능한다. 그러나 이 지수는 평균적인 성인 인구에 대한 통계적 근사치이며, 성별, 연령, 인종에 따라 체중-키 비율의 지수가 1.6에서 2.5까지 다양하게 나타날 수 있어, 이론적 한계를 가진다 [30].
온라인 계산기와 실용성
개인의 BMI를 쉽게 계산할 수 있도록 미국 질병통제예방센터(CDC)를 포함한 여러 기관에서 온라인 계산기를 제공한다 [31]. 이러한 도구는 일반인과 의료진 모두가 신속하게 BMI를 산출하고, 건강 위험을 초기에 선별할 수 있도록 돕는다. BMI는 측정이 간단하고 비용이 저렴하여 대규모 인구 조사 및 임상 현장에서 널리 사용되는 장점이 있다.
BMI 범주 및 해석 기준
신체 질량 지수(BMI)는 성인의 체중 상태를 분류하기 위해 전 세계적으로 널리 사용되는 기준으로, 주로 저체중, 정상 체중, 과체중, 비만으로 구분한다. 세계보건기구(WHO)와 미국 질병통제예방센터(CDC)는 성인을 위한 표준 BMI 범주를 제시하며, 이는 공중보건 및 임상 현장에서 건강 위험을 선별하는 데 활용된다 [3]. 그러나 이 범주는 인종, 성별, 연령에 따라 해석이 달라질 수 있으며, 체지방 분포나 대사 건강과의 관계를 완전히 반영하지 못한다는 한계가 있다.
성인을 위한 표준 BMI 범주
성인의 BMI 범주는 고정된 수치 기준에 따라 정의되며, 나이나 성별에 관계없이 동일하게 적용된다. 주요 범주는 다음과 같다:
비만은 건강 위험의 정도에 따라 하위 분류로 세분화된다:
- 비만 1단계(Class I): BMI 30.0–34.9 [1]
- 비만 2단계(Class II): BMI 35.0–39.9 [38]
- 비만 3단계(Class III): BMI 40.0 이상으로, 중증, 극심 또는 병적 비만으로도 불린다 [1]
이러한 분류는 전 세계적으로 건강 위험을 평가하고 공중보건 정책을 수립하는 데 기초 자료로 사용되지만, 일부 인구 집단에서는 낮은 BMI에서도 높은 대사질환 위험이 나타나므로 조정된 기준이 필요하다는 주장이 제기된다 [40].
소아 및 청소년을 위한 BMI 해석 기준
소아 및 청소년의 경우 성장과 발달 단계에 따라 체성분이 크게 변화하므로, 성인과 동일한 고정된 BMI 범주를 적용할 수 없다. 대신 나이와 성별에 따른 백분위수(percentile)를 사용하여 BMI를 해석한다. 미국 질병통제예방센터(CDC)는 2세에서 19세 사이의 아동 및 청소년을 위한 성장 차트를 개발하여, 개인의 BMI를 동일한 나이와 성별의 또래 집단과 비교한다 [41]. 주요 분류 기준은 다음과 같다:
- 저체중: 5번째 백분위수 미만
- 건강한 체중: 5번째 백분위수 이상이면서 85번째 백분위수 미만
- 과체중: 85번째 백분위수 이상이면서 95번째 백분위수 미만
- 비만: 95번째 백분위수 이상 [42]
이러한 나이 및 성별 특이적 백분위수 기준은 성장 과정에서의 체지방 변화를 반영하며, 아동기 비만의 조기 발견과 중재를 위한 중요한 도구로 활용된다 [43].
인종 및 민족별 조정 기준
BMI 범주는 주로 백인 중심의 데이터를 기반으로 개발되었기 때문에, 아시아, 흑인, 히스패닉 등 다른 인종 및 민족 집단에 적용할 경우 건강 위험을 과소평가하거나 과대평가할 수 있다. 예를 들어, 아시아 인구는 낮은 BMI에서도 더 높은 체지방률과 대사질환 위험을 보이며, 이에 따라 세계보건기구(WHO)는 아시아인을 위한 조정된 기준을 권고하고 있다 [7]. 구체적인 예로:
- 남아시아인 및 동아시아인: 비만 기준을 BMI 27.5 이상으로 낮추는 것이 권장되며, 당뇨병 위험을 고려했을 때 BMI 23 이상부터 건강 관리가 필요할 수 있다 [45].
- 아랍인 및 흑인 아프리카인: 이들 집단은 동일한 BMI에서 더 낮은 체지방률을 보일 수 있어, BMI 기준이 건강 위험을 과대평가할 가능성이 있다 [46].
이러한 인종별 차이는 체지방 분포, 근육량, 유전적 요인 등에 기인하며, 공중보건 정책 및 임상 진료에서 인종 특이적 기준의 필요성을 강조한다 [47].
BMI 범주의 한계와 해석의 복잡성
BMI는 단순하고 비용 효율적인 체중 상태 평가 도구이지만, 여러 가지 중요한 한계를 가지고 있다. 가장 큰 문제점 중 하나는 체지방과 근육량을 구분하지 못한다는 점이다. 따라서 운동선수나 근육량이 많은 개인은 BMI가 높아 비만으로 분류될 수 있지만, 실제로는 체지방률이 낮고 대사적으로 건강할 수 있다 [48]. 반면, "정상 체중 비만(normal-weight obesity)" 현상은 BMI가 정상 범주에 있음에도 불구하고 체지방률이 높고 대사질환 위험이 증가하는 상태를 의미하며, 이는 BMI의 한계를 잘 보여준다 [49].
또한, BMI는 체지방의 분포, 특히 내장지방(visceral fat)의 양을 반영하지 못한다. 내장지방은 심혈관계 질환과 당뇨병 위험과 더 밀접한 관련이 있으므로, 허리둘레나 체중대비허리둘레비(WHtR)와 같은 체중 중심 지표를 함께 사용하는 것이 더 정확한 위험 평가를 가능하게 한다 [50]. 이처럼 BMI 범주는 유용한 첫 번째 선별 도구이지만, 개인의 건강 상태를 종합적으로 평가하기 위해서는 추가적인 체성분 분석과 대사 지표를 반드시 고려해야 한다.
공중보건 및 임상에서의 활용
신체 질량 지수(BMI)는 공중보건 및 임상 현장에서 체중 관련 건강 위험을 선별하는 핵심 도구로 널리 활용된다. 그 단순성, 비용 효율성, 표준화된 계산 방식 덕분에 전 세계적으로 인구 수준의 비만 추세 모니터링과 정책 수립에 중요한 역할을 하고 있다 [1]. 미국 질병통제예방센터(CDC)는 국립건강영양조사(NHANES)와 전자건강기록(EHR) 데이터를 활용해 성인 비만 유병률을 추적하고 있으며, 2023–2024년 데이터에 따르면 미국 성인의 40% 이상이 비만으로 분류된다 [52]. 이러한 인구 수준의 감시는 비만 예방 프로그램의 효과를 평가하고, 자원 배분을 안내하며, 영양 프로그램, 신체 활동 캠페인, 건강 교육 등 공중보건 개입의 기초가 된다.
임상 현장에서는 BMI가 체중 상태를 신속하게 평가할 수 있는 초기 스크리닝 도구로 사용된다. 일반적으로 BMI 30 kg/m² 이상을 비만으로 정의하며, 이는 제2형 당뇨병, 심혈관 질환, 수면무호흡증 등의 위험 증가와 연관된다 [53]. 미국예방의학과협회(USPSTF)는 BMI가 95번째 백분위수 이상인 소아청소년에게 집중 행동 중재를 권고하며, 이는 BMI의 조기 임상 개입에서의 역할을 강조한다 [54]. 소아 및 청소년의 경우 나이와 성별에 따른 성장 차트를 사용해 BMI를 평가한다. CDC는 2세에서 20세 사이 아동의 체중 문제를 선별하기 위해 BMI-for-age 백분위수를 권장하며, 2000년 및 2022년 확장된 BMI-for-age 성장 차트를 제공한다 [43].
인구 수준 건강 감시에서의 역할
BMI는 전 세계적으로 비만의 부담을 문서화하고 공중보건 대응을 안내하는 데 필수적인 지표이다. 세계보건기구(WHO)는 STEPwise 접근법(STEPS)을 통해 BMI 데이터를 활용해 비전염성 질환 위험 요인을 수집하고 분석한다 [56]. 세계비만아틀라스 2024에 따르면, 2022년 전 세계 인구의 약 13%인 10억 명 이상이 비만 상태에 있다 [57]. 이러한 추세는 도시화, 에너지 밀도가 높은 식품 섭취 증가, 신체 활동 감소, 건강한 환경에 대한 불균형한 접근 등과 같은 요인에 의해 주도된다. 이러한 맥락에서 BMI 감시는 개별 수준의 개입만으로는 불충분하다는 인식을 바탕으로, 식품 시스템, 도시 계획, 교육, 의료 접근 등 다층적인 정책 개입의 필요성을 강조한다.
임상 실무에서의 활용과 보완 측정
비록 BMI가 유용하지만, 근육량과 체지방을 구분하지 못하고 체지방 분포를 평가하지 못하는 등 한계가 있다. 따라서 임상 가이드라인은 BMI와 함께 허리둘레와 같은 다른 평가를 사용할 것을 권장하여 대사 및 심혈관 위험을 더 잘 평가한다 [58]. 허리둘레는 복부 지방 축적을 직접 반영하며, 복강 내 장기 주변에 축적되는 위험한 내장 지방과 더 강한 상관관계를 가진다 [50]. 영국의 NICE 가이드라인(2026년 개정)은 장기 건강 문제를 가진 개인의 경우 연간 BMI 검사를 포함해 다학제 접근을 권장하며, BMI가 실용적이지만 보조적인 도구임을 반영한다 [60].
예측 모델링과 미래 건강 영향
통계 모델링은 BMI 감시 데이터를 미래 비만 유병률과 건강 영향을 예측하는 데 필수적이다. 글로벌 질병 부담 연구(GBD) 2021은 가우시안 프로세스 회귀 모델을 사용해 2050년까지의 성인 과체중 및 비만 유병률을 예측한다 [61]. 이러한 모델은 2030년까지 전 세계적으로 약 10억 명이 비만 상태에 있을 것으로 예측하며, 이는 효과적인 개입의 확대를 위한 긴급한 필요성을 강조한다. 높은 BMI는 제2형 당뇨병, 심혈관 질환, 일부 암의 주요 위험 요인으로, 고령층에서의 암 부담 증가와도 관련이 있다 [62]. 이러한 예측은 통합 치료 모델을 통해 비만을 만성 질환으로 관리해야 한다는 보건 시스템 계획에 기초 자료를 제공한다.
보완 측정과 통합적 접근의 필요성
BMI의 한계를 보완하기 위해 허리둘레비(WHtR), 체지방률, 생체전기임피던스, 이중에너지엑스선흡수계(DXA) 등 다양한 대안적 지표들이 제안되고 있다. 특히 허리둘레비는 다양한 인종 집단에서 일관된 성능을 보이며, 더 공평한 선별 도구가 될 수 있다 [63]. 미국의학협회(AMA)는 BMI만으로는 불완전한 임상 지표이며, 사회적 결정 요인, 구조적 인종 차별 등을 고려해야 한다고 밝혔다 [64]. 따라서 미래의 비만 평가 방향은 단순한 체격 측정(예: BMI + 허리둘레), 가능한 경우 신체 구성 분석, 대사 프로파일링을 결합한 다모드 접근으로 나아가고 있다. 이는 인공지능과 대규모 바이오뱅크의 통합을 통해 정밀 공중보건으로 진화할 가능성이 있다.
연령, 성별, 인종에 따른 해석 차이
신체 질량 지수(BMI)는 성인을 위한 표준 범주에 따라 체중 상태를 평가하지만, 연령, 성별, 인종에 따라 BMI와 체지방률, 대사 건강 위험 간의 관계가 다르게 나타나므로 해석에 주의가 필요하다. 이러한 생물학적, 문화적, 사회적 차이는 BMI를 단일 기준으로 해석할 경우 건강 위험을 과소평가하거나 과대평가할 수 있다. 따라서 다양한 집단에 맞춘 조정 기준과 보완적 측정이 요구된다.
연령에 따른 해석 차이
체지방과 근육량은 연령에 따라 변화하며, 이는 BMI의 해석에 영향을 미친다. 소아 및 청소년의 경우 성장 과정에서 체성분이 빠르게 변화하므로, 고정된 BMI 범주가 아닌 나이와 성별에 따른 백분위수를 사용하여 해석한다 [41]. 예를 들어, 5세 남아의 정상 체중 범위는 16.0–18.0 kg/m² 정도일 수 있으나, 15세 청소년의 정상 범위는 성인과 유사하게 18.5–24.9 kg/m²로 정의된다. 이는 성장 과정에서의 생리적 변화를 반영한 것이다.
성인에서는 65세 이상 고령층에서 BMI와 사망률의 관계가 달라진다. 일부 연구에서는 과체중(BMI 25–29.9)인 고령자가 정상 체중자보다 사망률이 낮은 것으로 나타나는 '비만 역설(obesity paradox)' 현상이 관찰된다 [66]. 그러나 이는 질병으로 인한 체중 감소나 근감소증(sarcopenia)으로 인해 BMI가 낮아진 경우일 수 있으며, 실제로는 체지방률은 증가해 있는 경우가 많다. 이처럼 고령층에서는 BMI가 정상이어도 체지방률은 높고 근육량은 낮은 '정상 체중 비만(normal-weight obesity)' 상태가 흔하므로, BMI만으로 건강 위험을 평가하기 어렵다 [49].
성별에 따른 해석 차이
성별에 따라 동일한 BMI에서도 체지방률과 지방 분포가 다르게 나타난다. 일반적으로 여성은 남성보다 동일한 BMI에서 체지방률이 더 높으며, 지방이 엉덩이와 허벅지 등 하체에 집중되는 경향이 있다. 반면 남성은 복부 중심으로 지방이 축적되는 복부비만(abdominal obesity)이 더 흔하며, 이는 인슐린 저항성, 고혈압, 심혈관 질환과 더 강한 관련이 있다 [68]. 이러한 차이는 호르몬 차이와 생리학적 기능에 기인한다.
또한, 사망률과의 관계에서도 성별 차이가 나타난다. 일부 대규모 메타분석에 따르면, 사망률이 가장 낮은 BMI 범위가 남성은 약 22.5–25 kg/m²인 반면, 여성은 23–26 kg/m²로 약간 높게 나타난다 [69]. 이는 여성의 경우 일정 수준의 체지방이 생식 건강과 에너지 저장에 중요하다는 점을 반영할 수 있다. 따라서 성별을 고려하지 않은 일률적인 BMI 기준은 여성의 건강 위험을 과소평가할 수 있다.
인종 및 민족에 따른 해석 차이
BMI 기준은 주로 백인 성인을 대상으로 개발되었기 때문에, 다른 인종 및 민족 집단에 적용할 경우 건강 위험을 정확히 반영하지 못할 수 있다. 아시아 인구는 동일한 BMI에서 백인보다 체지방률이 더 높고, 특히 내장지방(visceral fat)이 더 많이 축적되는 경향이 있다. 이로 인해 낮은 BMI에서도 제2형 당뇨병, 심혈관 질환 등의 위험이 높아진다. 예를 들어, 세계보건기구(WHO)는 아시아 인구에 대해 비만 기준을 BMI 25 kg/m² 이상으로 낮추고, 과체중 기준도 23 kg/m² 이상으로 조정할 것을 권고한다 [7].
반면, 흑인 인구는 동일한 BMI에서 근육량과 뼈 밀도가 더 높아 체지방률이 낮을 수 있으며, 대사 건강 상태도 더 양호한 경우가 많다. 이로 인해 BMI 기준에 따라 과체중 또는 비만으로 분류되더라도 실제 건강 위험은 낮을 수 있다 [71]. 이는 백인 중심의 기준이 흑인을 과도하게 위험 집단으로 분류할 수 있음을 보여준다.
중동, 아랍, 히스패닉 등 다른 인종 집단에서도 BMI와 대사 위험의 관계가 다르게 나타나며, 영국의 국가보건의료원(NICE) 등 일부 기관은 인종별 BMI 기준을 도입하고 있다 [47]. 이러한 인종적 차이를 반영하지 않을 경우, 건강 불평등을 심화시키고 진단 오류를 초래할 수 있다.
보완적 측정의 필요성
BMI의 이러한 한계를 보완하기 위해, 연령, 성별, 인종을 고려한 해석과 함께 보완적 측정이 필요하다. 복부 둘레(waist circumference)는 내장지방 축적을 직접 반영하므로, 심혈관 질환과 당뇨병 위험을 더 정확히 예측할 수 있다 [73]. 복부둘레-신장비율(waist-to-height ratio, WHtR)은 인종에 관계없이 0.5 이상일 경우 건강 위험이 증가한다는 점에서 보다 보편적인 지표로 평가받고 있다 [74].
또한, 체성분 분석 기술인 생체전기임피던스분석(BIA), 이중에너지엑스선흡수계(DXA), 자기공명영상(MRI) 등을 활용하면 체지방률과 지방 분포를 정밀하게 측정할 수 있어, BMI만으로는 파악할 수 없는 '대사적으로 건강하지 않은 정상 체중자(metabolically unhealthy normal weight)'나 '대사적으로 건강한 비만자(metabolically healthy obese)'를 식별할 수 있다 [75]. 이러한 보완적 접근은 공중보건 정책과 임상 현장에서 보다 정확하고 형평성 있는 건강 평가를 가능하게 한다.
체지방 분포 및 대사 건강과의 관계
신체 질량 지수(BMI)는 전반적인 체지방을 추정하는 데 유용한 지표이지만, 체지방의 분포와 대사 건강 간의 관계를 평가하는 데에는 한계가 있다. 특히 복부 내장지방(내장지방)의 축적은 심혈관 질환, 제2형 당뇨병, 비알코올성 지방간질환(MASLD) 등 주요 대사질환과 밀접한 연관이 있으며, 이러한 위험은 BMI보다 체지방의 위치와 분포에 더 크게 좌우된다 [76]. 내장지방은 단순한 에너지 저장소가 아니라, 자유지방산, 염증성 사이토카인, 아디포카인을 분비하여 간에서의 인슐린 저항성, 이상지질혈증, 혈관 내피 기능 장애를 유발하는 대사적으로 활발한 조직이다 [77]. 이는 대사증후군의 핵심 구성 요소인 중심비만, 고혈압, 고혈당, 이상지질혈증의 발달을 촉진한다.
복부지방과 대사 위험의 독립적 연관성
복부지방, 특히 내장지방은 BMI와 독립적으로 대사질환 위험을 예측한다. 컴퓨터단층촬영(CT), 자기공명영상(MRI), 이중에너지엑스선흡수계(DXA)와 같은 정밀 영상검사 연구들은 BMI와 유사한 개인들 사이에서도 내장지방의 양이 크게 다를 수 있음을 보여준다 [78]. 이는 BMI가 전반적인 체중과 키만을 반영할 뿐, 지방이 어디에 축적되는지는 반영하지 못하기 때문이다. 대규모 협동 분석에 따르면, 허리둘레나 허리대엉덩이둘레비(WHR)와 같은 복부비만 지표는 BMI를 보정한 후에도 심혈관 질환 위험과 독립적으로 강하게 연관되어 있다 [79]. 실제로, WHR은 BMI보다 심혈관 질환 사망률을 더 정확하게 예측하는 가장 강력한 지표로 나타났으며 [80], 이는 지방분포가 질병 위험에 미치는 영향이 전신 비만보다 더 크다는 것을 시사한다.
정상 체중에서도 존재하는 대사 위험: 정상체중 비만과 정상체중 대사성 비만
BMI의 가장 중요한 한계 중 하나는 체중이 정상 범주(18.5–24.9 kg/m²)에 있더라도 높은 대사 위험이 존재할 수 있다는 점이다. 이 현상은 "정상체중 비만(Normal-Weight Obesity, NWO)" 또는 "정상체중 대사성 비만(Metabolically Obese Normal-Weight, MONW)"으로 알려져 있다. NWO는 정상 BMI를 유지하면서도 체지방률이 높고, 특히 내장지방이 많아 인슐린 저항성, 이상지질혈증, 염증 마커 증가 등의 대사 이상을 보이는 상태를 말한다 [81]. 대규모 코호트 연구에 따르면, NWO 개인은 체지방률이 정상인 동일 BMI 그룹에 비해 대사증후군 및 심혈관 질환 위험이 유의하게 높았다 [82]. MONW는 복부비만(증가된 허리둘레)과 고인슐린혈증, 감소된 인슐린 감수성 등의 대사 특징을 보이지만 BMI는 정상인 경우를 지칭하며, 이 역시 BMI만으로는 식별할 수 없다 [83]. 이는 전반적인 체중보다 지방분포와 대사기능이 건강 평가에 더 중요함을 강조한다.
인종, 성별, 연령에 따른 체지방 분포의 차이
체지방 분포와 대사 위험의 관계는 인종, 성별, 연령에 따라 다르다. 아시아인, 특히 남아시아인과 동아시아인은 동일한 BMI에서 백인보다 더 높은 체지방률과 내장지방을 가지고 있으며, 낮은 BMI에서도 제2형 당뇨병과 심혈관 질환 위험이 증가한다 [7]. 이에 따라 영국의 NICE(National Institute for Health and Care Excellence) 등 일부 기관은 남아시아인에게는 당뇨병 예방을 위한 기준을 BMI ≥27.5 kg/m²로 낮추는 것을 권장한다 [47]. 성별 차이도 두드러지는데, 남성은 복부 중심으로 지방이 축적되는 경향이 있어 내장지방과 관련된 대사질환 위험이 높은 반면, 여성은 폐경 전까지 엉덩이와 허벅지의 피하지방에 지방이 축적되어 상대적으로 위험이 낮다. 그러나 폐경 후 여성은 지방분포가 남성형으로 변화하며 내장지방이 증가하고 대사 위험도 증가한다 [86]. 또한, 노화가 진행됨에 따라 근육량이 감소하고 지방량이 증가하는 "사르코페니아성 비만"이 발생할 수 있으며, 이 경우 BMI는 정상이나 실제 체성분은 매우 건강하지 못할 수 있다 [87].
임상적 적용을 위한 보완적 측정 지표
이러한 한계를 보완하기 위해 임상 현장에서는 BMI 외에 추가적인 측정 지표를 사용하는 것이 점점 더 중요해지고 있다. 허리둘레는 내장지방을 반영하는 간단하고 저렴한 지표로, 여성 >80 cm, 남성 >94 cm(일부 인종 그룹은 더 낮은 기준)를 초과하면 대사 위험이 증가한다 [88]. 허리대신장비(WHtR)는 신장을 고려하여 신체 비율을 보정하므로 더 정확한 예측력을 제공하며, ≥0.5를 위험 기준으로 제안하는 연구가 많다 [89]. 또한, 생체전기임피던스(BIA)나 DXA 스캔과 같은 정밀한 체성분 분석은 지방량, 근육량, 뼈밀도를 정량적으로 측정하여 BMI만으로는 알 수 없는 "정상체중 비만"이나 "사르코페니아성 비만"을 식별하는 데 유용하다 [90]. 최첨단 지표로는 혈액 기반 생체표지자인 "생체 BMI(biological BMI)"가 있으며, 이는 대사 조절 이상을 반영하는 대사체 프로파일을 통해 전통적인 BMI로는 드러나지 않는 숨겨진 건강 위험을 밝혀낼 수 있다 [91]. 이러한 다각적인 접근은 개인 맞춤형 건강 평가와 위험 예측의 정확성을 크게 향상시킨다.
대안적 체성분 지표와 비교
신체 질량 지수(BMI)는 공중보건 분야에서 널리 사용되는 체중 기반 척도이지만, 체지방 분포나 근육량과 같은 신체 구성 요소를 반영하지 못한다는 한계가 있다. 이러한 제한점을 보완하기 위해 허리둘레, 체중대비허리둘레비(WHtR), 체지방률, 체형 지수(BRI) 등 다양한 대안적 지표들이 제안되었으며, 이들은 대사 질환 위험을 보다 정확하게 예측할 수 있는 가능성을 지닌다 [92].
허리둘레 및 체중대비허리둘레비의 유용성
허리둘레는 복부 지방, 특히 내장지방의 축적 정도를 직접적으로 반영하는 척도로, 심혈관 질환 및 제2형 당뇨병 위험 예측에서 BMI보다 우수한 성능을 보인다. 내장지방은 인슐린 저항성, 염증 반응, 지질 대사 이상과 밀접한 관련이 있어 대사 건강에 중요한 역할을 한다 [93]. 국제동맥경화학회(IAS)와 국제심대사위험연구회는 임상 현장에서 허리둘레를 "생체 징후"로 간주할 것을 권고하며, 남성의 경우 94cm 이상, 여성은 80cm 이상일 때 건강 위험이 증가한다고 제안한다 [88]. 특히 허리둘레를 키로 나눈 비율인 체중대비허리둘레비(WHtR)는 인종이나 성별에 관계없이 일관된 예측력을 가지며, 0.5 이상일 경우 위험군으로 간주된다. 대규모 메타분석에 따르면 WHtR은 BMI보다 심혈관 질환 및 사망률을 더 정확하게 예측할 수 있다 [95].
고급 체성분 분석 기술
신체 구성 요소를 보다 정밀하게 평가하기 위해 다양한 고급 기술이 사용된다. 이중에너지엑스선흡수계(DEXA)는 지방, 근육, 뼈 밀도를 각각 정량화할 수 있어 연구 및 전문 임상에서 금자탑으로 여겨진다 [96]. DEXA는 내장지방과 피하지방을 구분할 수 있으며, BMI만으로는 드러나지 않는 "정상 체중 비만" 또는 "정상 체중 대사성 비만(MONW)"과 같은 위험군을 식별하는 데 유용하다 [97]. 생체전기임피던스분석(BIA)은 전기 저항을 측정하여 체지방률을 추정하는 비침습적 방법으로, 임상 현장에서 비교적 쉽게 활용할 수 있다. 그러나 수분 상태나 측정 조건에 따라 정확도가 달라질 수 있다 [98]. 컴퓨터단층촬영(CT) 및 자기공명영상(MRI)은 내장지방의 정확한 부피를 측정할 수 있는 최고 수준의 방법이지만, 비용과 방사선 노출(CT의 경우) 등의 문제로 인해 연구 목적이나 고위험군 환자 평가에 제한적으로 사용된다 [99].
복합 대사 지표와 생물학적 BMI
체형만으로 대사 위험을 평가하는 데 한계가 있음에 따라, 체형과 생화학적 지표를 통합한 복합 지표들이 개발되었다. 내장지방지수(VAI)는 허리둘레, BMI, 중성지방, HDL 콜레스테롤을 결합하여 내장지방의 기능 이상을 반영하는 지표로, 대사증후군과 비알코올성지방간질환(MASLD) 예측에 유용하다 [100]. 또한, 최근에는 혈액 내 대사물질 프로파일을 기반으로 한 "생물학적 BMI(bBMI)"라는 개념이 등장했다. bBMI는 전통적인 BMI가 반영하지 못하는 숨겨진 대사 위험을 드러내며, 생활습관 개입에 대한 반응성을 더 잘 포착할 수 있어 개인 맞춤형 건강 평가에 큰 가능성을 보여준다 [91].
대안 지표의 통계적 타당성 비교
통계적 분석을 통해 다양한 지표의 예측력을 비교한 결과, WHtR과 같은 복부 비만 지표들이 BMI를 상회하는 것으로 나타났다. 58개의 전향적 연구를 포함한 대규모 메타분석에서, 허리둘레와 허리엉덩이비는 BMI를 보정한 후에도 심혈관 질환 위험과 독립적으로 강한 상관관계를 유지했다 [79]. JAMA에 발표된 연구에서는 허리엉덩이비(WHR)가 BMI보다 사망률 예측에 더 뛰어난 판별력을 가졌다고 보고했다 [103]. 이는 지방 분포, 특히 복부 중심의 비만이 건강 위험에 미치는 영향이 전신 체중 그 자체보다 더 중요하다는 점을 시사한다. 반면, 체지방지수(BAI)와 같이 고관절 둘레를 이용한 지표는 다양한 인구 집단에서 검증되지 못했으며, DXA 측정값과의 상관관계가 낮아 임상적 유용성이 제한적이라는 평가를 받는다 [104].
임상 및 공중보건 적용 시 고려사항
대안 지표들이 많은 장점을 지니고 있지만, 임상 및 공중보건 현장에서의 적용에는 현실적인 고려가 필요하다. BMI는 측정이 간단하고 비용이 거의 들지 않아 대규모 조사나 자원이 제한된 환경에서 여전히 중요한 역할을 한다 [1]. 따라서 가장 이상적인 접근법은 BMI를 초기 스크리닝 도구로 사용하되, 위험군으로 분류된 환자나 건강 위험 평가가 필요한 경우 허리둘레 측정과 같은 간단한 보완 지표를 추가로 활용하는 것이다. 미국의학협회(AMA)는 BMI만을 진단 기준으로 사용하는 것을 경계하며, 사회적 결정 요인과 함께 복합적인 평가를 권고하고 있다 [106]. 이처럼 다층적인 접근은 체중 중심의 편견을 줄이고, 개인의 실제 건강 상태를 더 정확하게 반영할 수 있는 방향으로 나아가는 데 기여한다.
역사적 배경과 문화적 비판
신체 질량 지수(BMI)의 역사적 기원은 19세기 유럽의 과학적, 사회적 이데올로기에 깊이 뿌리를 두고 있으며, 이는 현대 의학과 공중보건 정책에 지속적인 영향을 미치고 있다. BMI는 오늘날 전 세계적으로 채택된 건강 지표이지만, 그 발전 과정은 단순한 과학적 발견을 넘어서, 서구 중심의 신체 이상과 인종적 위계를 반영하는 문화적 산물로 이해되어야 한다. 이와 같은 역사적 맥락은 BMI가 비서구 문화와 인종적 소수집단에 미치는 편향과 해를 설명하는 데 핵심적이다 [107].
19세기 사회 물리학에서의 기원
BMI의 기초는 1830년대 벨기에의 수학자이자 천문학자인 아돌프 퀴테레트(Adolphe Quetelet)가 제안한 '퀴테레트 지수(Quetelet Index)'에서 비롯된다. 그는 '사회 물리학(social physics)'이라는 분야를 개척하며, 인구 집단 내 인간의 신체적 변이를 수학적으로 정량화하려는 노력을 했다. 그의 목표는 '평균인(l'homme moyen)'이라는 통계적 이상형을 정의하고, 이로부터 벗어난 개인을 사회적 비정상으로 간주하는 것이었다 [108]. 이 작업은 계몽주의 시대의 사고방식을 반영하며, 사회 생활에 수학적 질서를 부여하려는 시도였다 [109]. 그러나 퀴테레트의 지수는 당시 임상적 건강 평가 도구로 사용되지는 않았으며, 주로 인구 통계학과 보험 산업에서 활용되었다.
20세기 의학화와 표준화
BMI가 현대 의학에서의 중심적 위치를 갖게 된 것은 20세기 중반으로 거슬러 올라간다. 1970년대 미국의 생리학자 앤셀 키스(Ancel Keys)는 7,000명 이상의 남성을 대상으로 한 연구에서, BMI가 체지방의 신뢰할 수 있는 대용 지표이며 인구 수준의 건강 평가에 유용하다고 주장했다 [110]. 그의 연구는 수중 체중 측정이나 피부 두께 측정과 같은 더 복잡하고 비용이 많이 드는 체지방 측정 방법들을 임상 현장에서 대체하는 데 기여했다. 이후 세계보건기구(WHO)는 1997년에 '비만은 글로벌 유행병'이라는 선언을 내리며, BMI 25–29.9를 과체중, 30 이상을 비만으로 정의하는 표준 범주를 공식화했다 [111]. 이 분류 체계는 주로 미국과 유럽의 백인, 중산층 인구 데이터에 기반을 두었음에도 불구하고, 빠르게 전 세계의 공중보건 정책, 보험 기준, 임상 지침에 채택되었다 [112].
내재된 문화적 편견과 인종적 위계
BMI의 전 세계적 채택은 서구적인 신체 이상과 도덕성, 인종 우월성에 대한 깊은 문화적 가정을 반영한다. 학자들은 19세기와 20세기 초반 서구 사회에서 날씬함이 점차 건강, 절제, 도덕성의 상징으로 자리 잡았으며, 이는 인종적, 계급적 위계와 맞물렸다고 지적한다 [8]. 비만은 게으름, 자기 통제력 부족, 도덕적 결함과 연결되었고, 이러한 특성은 인종적으로 코드화되어 비백인과 하류층 인구에게 과도하게 귀속되었다 [114]. 사브리나 스트링스(Sabrina Strings)는 BMI가 백인의 신체를 이상화하는 도구로 기능하며, 백인 남성 중심의 데이터를 기반으로 개발된 이 지수가 다양한 인구 집단에 무비판적으로 적용됨으로써 인종적 불평등을 강화한다고 주장한다 [8]. 예를 들어, 남아시아, 흑인 아프리카계, 동아시아 인구는 기존의 '정상' BMI 범주 내에서도 더 높은 체지방률과 제2형 당뇨병, 심혈관 질환 위험을 보인다. 반면, 일부 폴리네시아 인구는 더 높은 BMI에서도 상대적으로 낮은 질병 위험을 보이며, BMI 임계값의 보편성에 도전한다 [7].
글로벌화와 식민지적 유산
BMI를 글로벌 건강 표준으로 삼는 것은 의학적, 과학적 식민지주의의 전형적인 사례이다. 고소득 국가에서 개발된 서구의 건강 지표들이 현지 맥락에 대한 적절한 조정 없이 저소득 및 중소득 국가로 수출되며, 글로벌 보건 분야의 식민지적 권력 구조를 강화한다 [117]. 이는 아프리카, 태평양 제도, 캐리비안 사회에서 전통적으로 신체가 크고 윤택한 것을 번영, 생산성, 사회적 지위의 상징으로 여겼던 토착적인 신체 크기 규범과 건강 관행을 퇴색시킨다 [118]. 이러한 무비판적인 적용은 수백만 명의 사람들을 잘못 분류할 위험이 있으며, 부적절한 개입을 초래하고 낙인을 강화할 수 있다. 세계보건기구(WHO)와 일부 국가의 지침은 아시아 인구의 대사 질환 위험을 더 잘 반영하기 위해 낮은 BMI 임계값을 권장함으로써, 일괄적인 접근법의 부적절함을 인정하고 있다 [7]. 그러나 이러한 조정은 예외일 뿐, 일반적인 규칙이 아니다.
대안적 신체 이상과 건강 관념의 도전
비서구 문화는 BMI의 보편성에 도전하는 다양한 신체 크기 이상과 건강 관념을 제공한다. 서아프리카, 특히 나이지리아의 요루바인 사이에서는 신체 크기가 사회적 지위, 도덕성, 미와 직접적으로 연결되지 않고 중립적인 의미를 갖는다 [120]. 가나에서는 여성들이 '너무 마르지도, 너무 뚱뚱하지도 않은' 풍만하고 곡선미 있는 체형을 이상적인 신체로 여기며, 이는 건강, 생산성, 번영의 상징으로 여겨진다 [121]. 폴리네시아 문화에서는 물리적 건강 외에도 정신적, 정서적, 영적 차원을 통합하는 종합적인 건강 개념이 존재한다. 하와이어로 '로카히(lokahi)'는 신체, 정신/정서, 영혼 간의 균형을 의미하며, 질병은 순전히 생리적인 상태가 아니라 조화의 붕괴로 인식된다 [122]. 이러한 대안적 관점은 BMI가 포착하지 못하는 사회적, 정서적, 영적 차원의 웰빙을 강조한다.
연구 및 정책에서의 통계적 활용과 한계
신체 질량 지수(BMI)는 공중보건 연구 및 정책 수립에서 핵심적인 통계 지표로 활용되며, 비만 유병률 추적, 질병 위험 예측, 자원 배분 및 정책 효과 평가에 널리 사용된다. 미국 질병통제예방센터(CDC)는 국립건강영양조사(NHANES) 및 전자건강기록(EHR) 데이터를 기반으로 BMI를 활용해 미국 성인의 비만 유병률을 모니터링하고 있으며, 2017–2018년 기준 42.4%의 성인이 비만으로 분류되었다는 결과를 도출하였다 [123]. 세계보건기구(WHO) 역시 STEPwise 접근법(STEPS)을 통해 전 세계 비만 및 과체중 데이터를 수집하고 있으며, 2022년 기준 전 세계 13%의 인구가 비만 상태에 있다는 보고서를 발표하였다 [57]. 이러한 대규모 건강 감시 시스템은 BMI의 단순성과 표준화 가능성 덕분에 가능해졌으며, 다양한 지역과 인구 집단 간 비교를 용이하게 한다 [125].
BMI는 전 인구 수준에서 비만 관련 질병 위험과의 강한 상관관계를 보이며, 이로 인해 정책 수립의 기초 자료로 사용된다. 대규모 코호트 연구들에 따르면, 사망률과 BMI 사이에는 비선형(J자형 또는 U자형) 관계가 존재하며, 사망률이 가장 낮은 구간은 BMI 22–25 kg/m² 사이이다 [126]. 고도 비만(BMI ≥40 kg/m²)은 심혈관 질환, 2형 당뇨병, 특정 암 등 주요 만성질환의 위험을 크게 증가시키며, 전 세계 장애수명조정년수(DALYs)와 조기 사망에 상당한 기여를 한다 [127]. 이와 같은 역학적 증거는 고도 비만에 대한 집중적인 행동 개입 필요성을 뒷받침하며, 미국예방의학과협회(USPSTF)가 BMI ≥30 kg/m²인 성인에게 집중적인 행동 치료를 권고하는 근거가 되었다 [128].
인구 집단 간 건강 불균형과 인종적 차이
그러나 BMI는 다양한 인구 집단에서 건강 위험을 불균형하게 평가할 수 있으며, 이는 정책의 형평성에 심각한 함의를 가진다. 표준 BMI 기준치는 주로 백인 성인 인구를 대상으로 개발되었기 때문에, 아시아, 흑인, 히스패닉 등 다른 인종 집단의 건강 위험을 정확히 반영하지 못할 수 있다. 남아시아, 동아시아, 흑인 카리브해 인구는 BMI가 낮은 수준에서도 2형 당뇨병과 심혈관 질환 위험이 증가하는 경향이 있으며, 이는 같은 BMI에서도 체지방률과 내장지방 축적이 더 많기 때문이다 [129]. 반면, 흑인 인구는 뼈 밀도와 근육량이 높아 같은 BMI에서도 체지방률이 낮을 수 있어, BMI를 기준으로 비만으로 분류될 경우 건강 위험이 과대평가될 수 있다 [71]. 이러한 차이로 인해, 미국 국립보건원(NIH)과 영국의 NICE는 인종별 BMI 기준치 조정을 권고하고 있으며, 예를 들어 남아시아 인구의 경우 당뇨병 예방을 위한 기준치를 BMI ≥27.5 kg/m²로 낮추는 것을 제안하고 있다 [131].
사회경제적 지위(SES)도 BMI와 그 관련 건강 결과에 중요한 영향을 미친다. 고소득 국가에서는 낮은 사회경제적 지위가 비만 유병률과 강한 음의 상관관계를 보이며, 특히 여성과 고령자에서 이러한 격차가 두드러진다 [132]. 교육 수준, 소득, 거주 지역의 착취 정도 등이 건강한 식품 접근성, 신체 활동을 위한 안전한 공간, 의료 서비스 접근성에 영향을 미쳐 비만 위험을 증가시킨다. 이처럼 BMI는 단순한 개인의 체중 문제를 넘어서, 사회적 결정 요인을 반영하는 복합적인 지표로 해석되어야 한다.
통계적 모델링과 미래 예측
BMI 분포의 장기적 추세는 통계적 모델링을 통해 미래의 비만 유병률과 건강 영향을 예측하는 데 활용된다. 글로벌 질병 부담 연구(GBD)는 가우시안 프로세스 회귀 모델을 사용하여 2050년까지의 성인 과체중 및 비만 유병률을 예측하고 있으며, 이는 정책 입안자들이 미래의 건강 시스템 수요를 예측하고 자원을 사전에 배분할 수 있도록 돕는다 [61]. 예측에 따르면, 2030년까지 전 세계 10억 명이 비만 상태에 있을 것으로 추정되며, 미국에서는 성인의 절반이 비만이 될 것으로 전망된다 [134]. 이러한 예측은 설탕 음료세, 어린이 대상 불건강 식품 광고 제한, 도시 설계 개선 등 다층적 정책 개입의 필요성을 강조한다.
BMI의 통계적 한계와 대안적 지표
비록 BMI가 인구 수준에서 유용하지만, 그 통계적 한계는 연구 및 정책에 심각한 함의를 준다. 첫째, BMI는 근육량과 지방량을 구분하지 못하므로 운동선수나 근육량이 많은 사람을 과체중 또는 비만으로 잘못 분류할 수 있다 [48]. 둘째, 체지방 분포를 반영하지 못하므로 내장지방이 많은 "정상 체중 비만" 상태를 놓칠 수 있다. 셋째, 연령, 성별, 인종에 따라 BMI와 체지방률의 관계가 달라지므로, 일률적인 기준치는 특정 집단에서 위험을 과소평가하거나 과대평가할 수 있다 [136].
이러한 한계를 보완하기 위해, 연구자와 정책 입안자들은 BMI를 보완하거나 대체할 수 있는 지표들을 고려하고 있다. 허리둘레는 복부 비만을 직접 반영하며, 심혈관 질환과의 상관관계가 BMI보다 더 강하다 [50]. 허리둘레대비신장비(WHtR)는 다양한 인종 집단에서 일관된 예측력을 보이며, ≥0.5를 위험 기준으로 제안한다 [74]. 생체전기임피던스분석(BIA)이나 이중에너지엑스선흡수계(DXA)와 같은 체성분 분석은 지방량과 근육량을 정밀하게 측정할 수 있으며, 대사 건강 평가에 더 정확한 정보를 제공한다 [139]. 최근에는 대사 프로파일링을 기반으로 한 생체 BMI(biological BMI)와 같은 혈액 기반 바이오마커도 개발되어, 전통적인 BMI로는 포착되지 않는 숨겨진 건강 위험을 밝혀내는 데 기여하고 있다 [91]. 이러한 대안적 지표들의 통합은 보다 정밀하고 형평성 있는 공중보건 전략을 수립하는 데 필수적이다.