　同研究では、健康な成人310人から顔画像や血液検査値、ストレス、疲労、不眠などのデータを取得した。このうち年齢とBMI（体格指数）の情報を備える278人を対象に、年齢とBMIの影響を調整した解析を実施した。顔画像からは肌の明るさや頬の赤み、黄ぐすみ、目の下の影、目尻のシワ、目尻の微細な線、肌の微細な凹凸、ほうれい線の深さの計8項目を抽出した。

　顔画像を入力としたAIの深層学習により、炎症に関連するIL-6や高感度CRP、加齢変化や組織代謝に関連するMMP-1、MMP-3、男性ホルモンの1種であるテストステロンなどの健康関連指標について、高値群と低値群を識別できる可能性を確認した。

顔画像から分析可能性が示された指標例［クリックで拡大］出所：第一三共ヘルスケア

　また、顔画像から抽出した外見特徴と体内や心身状態との関連を解析した結果、頬の赤みとヘモグロビン、目尻のシワと心理的ストレス、目尻の微細な線と炎症関連指標、肌の微細な凹凸とテストステロンの間で統計学的な関連が見られた。深層学習で分析の可能性が示された指標の一部についても、本人が認識できる外見上の特徴との関連が見られた。

外見特徴と体内や心身状態との関連例［クリックで拡大］出所：第一三共ヘルスケア

　血液検査値やスコアのみでは自身の状態を実感しにくく、行動変容につながりにくい課題があった。今後は対象者の拡大や解析手法の高度化を進め、日常的な外見の変化から自身の状態に気づいてセルフケア行動をサポートする仕組みの構築を目指す。

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