📌Google Research навчила ШІ оцінювати склад тіла за фотографіями
Google Research показала PhotoScan — дослідницьку систему, яка за фотографіями людини зі смартфона оцінює склад тіла та деякі показники кардіометаболічного ризику.
🔆Детальніше
• Модель аналізує не лише загальний відсоток жиру, а й його розподіл, зокрема співвідношення жиру в області живота та стегон.
• Для попереднього навчання використали дані понад 35 000 учасників UK Biobank.
• Потім систему донавчали на 677 людях, для яких були доступні фотографії зі смартфона та результати DXA.
• У дослідженні середня похибка оцінки відсотка жиру становила близько 2,13 процентного пункту.
• Для прогнозування інсулінорезистентності PhotoScan отримала AUROC 0,760, тоді як для клінічного DXA показник становив 0,773.
• Тобто за окремими показниками результати системи в експерименті наблизилися до DXA, але це не означає, що фотографії можуть замінити медичне обстеження.
• PhotoScan поки залишається дослідницьким прототипом і не є інструментом для самостійної діагностики.
➡️Детальніше тут.
➡️Запроси друга до НейроЄнота🦝
Google Research показала PhotoScan — дослідницьку систему, яка за фотографіями людини зі смартфона оцінює склад тіла та деякі показники кардіометаболічного ризику.
🔆Детальніше
• Модель аналізує не лише загальний відсоток жиру, а й його розподіл, зокрема співвідношення жиру в області живота та стегон.
• Для попереднього навчання використали дані понад 35 000 учасників UK Biobank.
• Потім систему донавчали на 677 людях, для яких були доступні фотографії зі смартфона та результати DXA.
• У дослідженні середня похибка оцінки відсотка жиру становила близько 2,13 процентного пункту.
• Для прогнозування інсулінорезистентності PhotoScan отримала AUROC 0,760, тоді як для клінічного DXA показник становив 0,773.
• Тобто за окремими показниками результати системи в експерименті наблизилися до DXA, але це не означає, що фотографії можуть замінити медичне обстеження.
• PhotoScan поки залишається дослідницьким прототипом і не є інструментом для самостійної діагностики.
➡️Детальніше тут.
➡️Запроси друга до НейроЄнота🦝