スマホ写真で内臓脂肪を推定、Googleが新AI「PhotoScan」

Seeing beyond BMI: Estimating cardiometabolic risk with smartphone imagery

Google Researchは、スマートフォンの標準的な2D写真から体脂肪率（BF%）、アンドロイド/ガイノイド比（A/G比）、内臓脂肪/皮下脂肪比（V/S比）などの3D体組成指標を推定する深層学習フレームワーク「PhotoScan」を発表した。UKバイオバンクの35,000人以上のデータで事前学習し、新たな677人のコホートで微調整。独立した132人の検証コホートでは、体脂肪率の平均絶対誤差（MAE）2.13を達成し、スマートウォッチの生体インピーダンス（BIA）センサー（MAE 2.91）を上回る精度を示した。さらに、インスリン抵抗性の分類において、基本情報にPhotoScanの指標を追加するとAUROCが0.692から0.760に向上し、臨床のDXAスキャン（0.773）にほぼ匹敵する性能を実証した。