内臓脂肪を判定するAI搭載アルゴリズムの開発

内臓脂肪は、体の臓器を囲む有害な腹部の脂肪層であり、心臓病、糖尿病、癌などの深刻な健康問題の一因となります。

オーストラリアの研究者たちは、脊椎骨折の検出に使用される骨密度スキャンから危険な「隠れた脂肪」（内臓脂肪とも呼ばれる）の量を推定できる人工知能（AI）アルゴリズムを開発している。

オーストラリアのエディスコーワン大学（ECU）は9月4日の声明で、内臓脂肪、つまり体の臓器を囲む有害な腹部の脂肪層は、心臓病、糖尿病、がんなどの深刻な健康問題を引き起こす要因であると述べた。

ECU の研究チームは、骨密度の評価に使用される側方脊椎の二重エネルギー X 線吸収測定法 (DXA) スキャンを分析する機械学習アルゴリズムをトレーニングし、これらの画像から内臓脂肪を正確に予測して、追加検査を必要とせずに貴重な新しい健康に関する洞察を提供しています。

研究者らによると、BMI（ボディマス指数）、ウエスト周囲径、ウエストヒップ比など、内臓脂肪を推定する現在の方法は、体脂肪の種類を区別できないため限界があり、肥満の評価に一貫性がなくなるという。

磁気共鳴画像法（MRI）やコンピューター断層撮影法（CT）などの画像診断技術は、内臓脂肪を正確に測定できますが、費用がかかり、CTの場合は患者がより高い放射線被曝を受ける可能性があります。

ECU の上級講師であり、一流の AI 科学者でもあるサイード・ズルカルナイン・ギラニ氏は、機械学習モデルは数千枚の画像でトレーニングされており、次のステップは世界中からさらに多くのデータセットを取り込み、可能な限り効果を上げることだと語った。

（ベトナム+）

出典: https://www.vietnamplus.vn/phat-trien-thiat-toan-su-dung-ai-de-xac-dinh-luong-mo-trong-noi-tang-post1059916.vnp