自撮り、

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、