スマホ写真で内臓脂肪を推定、Googleが新AI「PhotoScan」

スマートウォッチの体組成分析（生体インピーダンス法を使用）を打ち負かすのは大した偉業ではない。なぜなら、その単点の粗いセンサーは、同じ技術を使ったプロ仕様の多セグメント・多周波数のInBodyマシンと比較して、非常に不正確だからだ。

GoogleのPhotoScan（MAE約2.1パーセントポイント）は、DXAと熟練したオペレーターによる適切な多部位キャリパー法の中間に位置し、米国海軍の周囲径法や、コンシューマー向けBIA（ハンドル付きスマートスケール）、下手なキャリパー法よりはるかに優れているかもしれない。

しかし、マイクロソフトリサーチの論文を覚えている：

>2022年、マイクロソフトリサーチ関連チームが「スマートフォンカメラによる肥満度評価」を発表した。彼らのVisual Body Composition（VBC）システムは、通常のスマートフォン写真とCNNを使用して、DXAに対する体脂肪率を予測した。134人、2サイトの検証コホートでは、平均絶対誤差2.16±1.54パーセントポイントを達成し、DXAとの一致度はCCC=0.96だった。

それから2022年から2026年まで、人々に利益をもたらすモデルはまだ存在しない。

これは、現在単にGemini Flashをラップして「体脂肪」を検出しているアプリを使って、多くの人々を助けることができる。

残念ながら、これらのモデル、コード、トレーニングデータはどれも自由に利用できない。

これらの企業は、公共の利益を真剣に差し控えている。現在、DXAスキャンを受けたい人は、米国では50ドル、インドでは1,500〜4,000ルピーを支払わなければならない。

貧しい国では、DXAは大多数の人々にとって手頃ではないかもしれない。モデルが公開されれば、より良いカメラを備えた「フォトブース」を設置することもできるかもしれない。