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.
이 연구는 BMI 같은 전통적인 인체 측정 지표의 한계를 디지털 표현형 분석으로 해결할 수 있음을 보여준다.
HN 토론
33- faangguyindia
스마트워치 기반 체성분 분석(생체 임피던스 분석 사용)을 이기는 것은 대단한 위업이 아닙니다. 단일 지점의 조잡한 센서는 동일한 기술을 사용하는 생산 등급의 다중 세그먼트 다중 주파수 인바디 기계에 비해 정확도가 훨씬 떨어지기 때문입니다.
Google PhotoScan(~2.1 pp MAE)은 DXA와 숙련된 측정자가 수행한 잘 수행된 다중 부위 캘리퍼스 측정 사이에 위치할 수 있으며, 미 해군 둘레법, 소비자용 BIA(핸들바가 있는 스마트 체중계), 제대로 수행되지 않은 캘리퍼스보다 훨씬 위에 있습니다.
하지만 마이크로소프트 리서치 논문이 기억납니다:
>2022년, 마이크로소프트 리서치 관련 팀이 "스마트폰 카메라 기반 비만도 평가"를 발표했습니다. 그들의 Visual Body Composition(VBC) 시스템은 일반 스마트폰 사진과 CNN을 사용하여 DXA 대비 체지방률을 예측했습니다. 134명, 2개 사이트 검증 코호트에서 평균 절대 오차 2.16 ± 1.54% 포인트를 달성했으며, DXA와의 일치도는 CCC = 0.96이었습니다.
그래서 2022년부터 2026년까지, 우리는 여전히 사람들에게 이익을 제공할 수 있는 모델을 가지고 있지 않습니다.
이것은 현재 단순히 Gemini Flash를 감싸서 "체지방"을 감지하는 앱을 사용하는 많은 사람들에게 도움이 될 수 있습니다.
불행히도, 이러한 모델, 코드, 훈련 데이터 중 어느 것도 무료로 제공되지 않습니다.
이 회사들은 심각하게 공공의 이익을 보류하고 있습니다. 현재 DXA 스캔을 받고 싶은 사람은 미국에서 50달러, 인도에서 1,500-4,000루피를 지불해야 합니다.
가난한 국가에서는 DXA가 대다수에게 경제적으로 부담스러울 수 있습니다. 모델이 공개된다면 더 나은 카메라로 "포토 부스"를 설치할 수도 있을 것입니다.
- jerlam
Amazon Halo는 5년 전에 비슷한 일을 했습니다:
https://www.amazon.science/latest-news/the-science-behind-th...
최근 임상 연구(아직 결과가 발표되지 않음)에 따르면 [Amazon Halo의] Body는 DXA를 기준으로 할 때 스마트 체중계보다 BFP 측정에서 거의 두 배 더 정확합니다.
당시 HN에서의 논의: https://news.ycombinator.com/item?id=24295779
- kamranjon
이것이 보험 회사가 보험료를 결정하는 데 사용될 수 있을지 궁금합니다.
- sgallant
이것이 충분히 좋아지면, 휴대폰이 주기적으로 체성분을 추적하고 웨어러블, 혈액 검사, 포도당 등과 결합하는 것을 상상할 수 있습니다. 갑자기 현재는 진료소와 특수 장비가 필요한 일부 측정이 본질적으로 무료이고 연속적으로 가능해집니다.
...동시에, Google/Apple에 신체 사진을 제공하는 것은 섬뜩합니다.
- arenaninja
Apple Health가 미래에 이런 종류의 멋진 기능을 통합할 것으로 기대합니다. 젠장, 다른 애플리케이션을 연결하여 내 검사 결과를 가져오지 못하는 이유조차 모르겠습니다.