特定の顔の特徴が心臓病の
リスク増加と関連して
特徴
薄毛または白髪、しわ、
耳たぶのしわ、
まぶた周辺の黄色沈着、
角膜外縁の白い輪など
特徴をすべて把握・
定量化し、
リスク予測
AI学習によって可能にしようと
AIに心臓病との関連性を学習させ
デジタルカメラで撮影
4つの顔写真
正面1枚、横顔2枚、頭頂部1枚
病歴・ライフスタイル・経済状況
登録された1013人の患者の顔写真に対して、診断テスト
80％の確率で陽性患者を判断
61％の確率で陰性患者検知
「自撮り写真」で心臓病検査
要改善はある
検査に必要なデータが
顔画像のみで
AIの適用方法として
自撮り写真の利用の提案
資金が不足な地域での
心臓病早期発見に貢献
自己申告型アプリケーションの開発
倫理的な問題も検討して
早期に発見早期に対応すれば、
何事にも
良い結果はついてきます。
食に対して
より良い対応を
グリーンエムアンドジャパン株式会社、
