Google mesterséges intelligenciája pontosabban méri a testzsírt, mint az okosórák
A Google Research PhotoScan nevű rendszere okostelefonos fotók alapján pontosabban határozza meg a testzsírszázalékot és annak eloszlását, mint a hagyományos okosóra-alapú módszerek. A rendszer az insulzinrezisztencia felismerésében is jól teljesít.
A Google kutatói Menglian Zhou vezetésével egy olyan mesterséges intelligencia-modellt fejlesztettek, amely okostelefonos fényképekből képes meghatározni a testösszetételt. A PhotoScan rendszer elöl- és oldalnézetből készült képek alapján működik, és pontosabban méri a testzsírt, mint a bioelektrikus impedancia-analízis (BIA) módszere, amelyet az okosórák használnak.
A kutatás 35 323 brit résztvevő adatain alapult, akiknél MRI és röntgen-abszorpciometria (DXA) vizsgálatok is rendelkezésre álltak. A modellt ezt követően 677 fő okostelefonos fényképein finomhangolták, majd 132 független résztvevőn tesztelték. A PhotoScan átlagosan 2,15 százalékpontos eltérést mutatott a DXA-értékektől, míg a BIA-alapú módszer 2,91 százalékpontos hibát produkált.
A rendszer előnye, hogy nem csupán a testzsír mennyiségét, hanem annak eloszlását is képes meghatározni, amely az anyagcsere-kockázatokkal korrelál. Az eredmények szerint a PhotoScan és BIA kombinálása esetén az átlagos eltérés 1,98 százalékpontra csökkent. A kutatás azonban még nem került szakmai lektorálásra, és jelenleg csak kutatási prototípusként áll rendelkezésre.
Forrás: Scinexx — „KI-Fotoanalyse ermittelt Körperfett genauer als Smartwatches - Scinexx”
Ez az összefoglaló a fenti forrás alapján, mesterséges intelligenciával készült. Szerkesztőségi ellenőrzésen nem esett át; a részletekért olvasd el az eredeti cikket.