Google Research, yalnızca akıllı telefon kameralarıyla çekilen fotoğraflardan vücut yağ oranı ve vücut kompozisyonuna ilişkin detayları tahmin edebilen PhotoScan adlı yapay zeka sistemini tanıttı. Araştırma aşamasındaki teknoloji, klinik ortamda kullanılan DXA taramalarına yakın sonuçlar sunarken, giyilebilir cihazlardaki biyoelektrik empedans analizi (BIA) tabanlı sensörlerden daha başarılı sonuçlar verdi.
Vücut kompozisyonunun kapsamlı şekilde ölçülmesi bugün genellikle DXA gibi gelişmiş görüntüleme yöntemlerini gerektiriyor. Google Research ise bu süreci akıllı telefon kamerasıyla daha erişilebilir hale getirmeyi hedefliyor.
PhotoScan, vücudun farklı açılardan çekilmiş 2D görüntülerini yapay zeka ile analiz ederek vücut yağ miktarını ve yağın vücuttaki dağılımına ilişkin bazı göstergeleri tahmin ediyor. Google araştırmacıları sistemi geliştirirken DXA taramalarından elde edilen verilerden yararlandı.
Model, toplam vücut yağının yanı sıra gövde ile bel ve bacaklardaki yağ oranları (A/G oranı) ile organ çevresindeki ve deri altındaki yağ arasındaki oranı (V/S oranı) tahmin edecek şekilde eğitildi. MRI verileri ve daha sonra akıllı telefon kameralarıyla çekilmiş gerçek fotoğraflardan oluşan yeni veri setleri de sistemin geliştirilmesinde kullanıldı.
Araştırmacılara göre PhotoScan, vücut yağını tahmin etme konusunda giyilebilir cihazlardaki BIA sensörlerinden daha yüksek doğruluk gösterdi. Ayrıca BIA sensörlerinin ölçemediği A/G ve V/S oranları konusunda da yüksek doğruluk elde edildi.
Google Research, PhotoScan’ın kullanım alanını yalnızca vücut kompozisyonuyla sınırlı tutmadı. Araştırmacılar, sistemden elde edilen verilerin insülin direnci gibi metabolik sağlık risklerini tahmin etmeye yardımcı olup olamayacağını da inceledi.
Çalışmada PhotoScan verilerinin tahmin modellerine eklenmesi doğruluğu artırdı ve sonuçların klinik DXA taramalarından elde edilen sonuçlara yaklaştığı görüldü. Buna karşılık, akıllı saatlerden elde edilen BIA verilerinin tahmin performansına benzer bir katkı sağlamadığı belirtildi.
Google’a göre DXA, vücut kompozisyonu konusunda yüksek doğruluk sunsa da yaygın kullanım ve ölçeklenebilirlik açısından sınırlı. Giyilebilir cihazlardaki BIA sensörleri ise kolay erişilebilir olmasına rağmen daha temel ölçümler sağlıyor. PhotoScan bu iki yaklaşım arasında, standart akıllı telefon görüntülerini kullanarak daha ayrıntılı ölçümler sunan bir alternatif olmayı hedefliyor.
Ancak teknoloji henüz araştırma prototipi aşamasında ve kullanıcılara sunulmuş değil. Google, ilerleyen dönemde PhotoScan’ı giyilebilir cihazlardan gelen veriler, glikoz ölçümleri ve diğer sağlık bilgileriyle birleştirerek metabolik sağlık hakkında daha kapsamlı bir değerlendirme yapılmasını araştırıyor.
