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 花王とPreferred Networks(PFN、東京・千代⽥)は2022年2月28日、健康診断で得る検査値や問診などの項目から、健康や生活に関連する項目を推定する統計モデル「仮想人体生成モデル」のプロトタイプを共同開発したと発表した。協業先に提供し、健康維持や増進のための行動変容を促すサービス開発などに生かしてもらう。仮想人体生成モデルが扱う項目は1600以上あり、その中の1つでも入力すれば他の項目が出力される。例えば年齢を入力すると、他の項目には日本人の平均値が示されるイメージだ。今後検証を実施し、2022年中の実用化を目指す。

仮想人体生成モデルが推定する項目の例
仮想人体生成モデルが推定する項目の例
(出所:花王)
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 仮想人体生成モデルは検査値や問診、生活情報などから、食事や運動、睡眠、性格傾向、嗜好性、ストレス状態、月経など1600以上の項目を推定する。同一人物から1600以上の項目を取得したデータを大量に入手するのは難しいため、生成モデルの作成には項目数が多様な複数のデータセットを利用した。異なるデータセットを一緒に扱うのは難しいが、PFNの深層学習や生成モデル作成の技術を応用し、データの欠損部分と重なる部分を処理することで可能になった。一定の予測精度を保ったまま多種多様な項目を推定できることを確認したという。

 仮想人体生成モデルを使うと、ある項目を別のデータの入力から推定できるようになる。例えば内臓脂肪量の測定には通常コンピューター断層撮影装置(CT)などによる検査が必要だが、健康診断結果などのデータから内臓脂肪量を統計的に推定できるという。診断や予防を目的とするのではなく、健康維持や増進のための行動変容を促すサービスなどへの活用を想定している。

 今後花王は協業する複数の事業者とともに仮想人体生成モデルの実用化に向けた検証を実施する。協業先の1つがNTTドコモだ。ドコモが提供するスマートフォン向け健康管理・増進アプリ「dヘルスケア」と仮想人体生成モデルを組み合わせることで、利用者に最適なヘルスケアソリューションを提案することを目指す。花王は他にも協業先を増やしていく考えだ。