Google、スマホ写真から心代謝リスクを推定する「PhotoScan」を紹介

Googleは、スマートフォンで撮影した2D写真から体脂肪率、A/G比、V/S比を推定する実験段階の深層学習フレームワーク「PhotoScan」を紹介した。PhotoBIAコホート（677人）では、PhotoScanの体脂肪率の平均絶対誤差（MAE）が2.15で、スマートウォッチのBIAモデルの2.91より小さい。独立検証コホート（132人）でもDXAに近い精度でのインスリン抵抗性予測を可能にするとしている。