PhotoScan: 스마트폰 사진으로 인슐린 저항성 위험을 추정하는 딥러닝 프레임워크

Seeing beyond BMI: Estimating cardiometabolic risk with smartphone imagery

구글 리서치가 스마트폰 사진 한 장으로 체지방률, 복부-둔부 지방 비율(A/G ratio), 내장-피하 지방 비율(V/S ratio) 등 3차원 체성분을 추정하는 딥러닝 프레임워크 'PhotoScan'을 발표했다. 이 모델은 영국 바이오뱅크(UK Biobank)의 35,323명 데이터로 사전 학습하고, 677명의 실제 스마트폰 사진과 DXA 스캔 데이터로 미세 조정했다. 독립 코호트 132명을 대상으로 한 검증에서 PhotoScan은 체지방률 평균 절대 오차(MAE) 2.13을 기록해 스마트워치 기반 생체전기저항분석(BIA)의 2.91보다 정확했으며, 인슐린 저항성 분류에서도 DXA에 근접한 성능(AUROC 0.760 vs DXA 0.773)을 보였다. 연구진은 이 기술이 BMI의 한계를 보완하고 값비싸고 방사선에 노출되는 DXA 스캔 없이도 대규모 대사 건강 검진을 가능하게 할 잠재력이 있다고 밝혔다.