内臓脂肪を判定するAIベースのアルゴリズムの開発

内臓脂肪は、体の臓器を取り囲む有害な腹部の脂肪であり、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、つまり体の臓器を取り囲む有害な腹部の脂肪が、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情報を提供しています。

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、異なるタイプの体脂肪を区別することができないため、肥満の評価に一貫性がないため限界があるという。

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の場合は患者が高レベルの放射線にさらされ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より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。

（TTXVN/ベトナム+）

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