Google PhotoScan: composizione corporea da foto con AI

Sapere quanta massa grassa abbiamo non è semplice come salire su una bilancia. I metodi più precisi richiedono scanner a raggi X, mentre i sensori di impedenza bioelettrica sui wearable danno stime approssimative. Google Research ha deciso di affrontare il problema in modo diverso: bastano alcune foto scattate con lo smartphone.

Il sistema si chiama PhotoScan e usa l’intelligenza artificiale per analizzare immagini 2D del corpo e restituire dati sulla composizione corporea. Non è ancora un prodotto, ma la ricerca pubblicata da Android Authority mostra risultati che meritano attenzione.

Il modello è stato addestrato partendo dai dati di scansioni DXA (dual-energy X-ray absorptiometry), la tecnica a raggi X considerata il gold standard per misurare la percentuale di grasso corporeo. A questi Google ha aggiunto dati da risonanze magnetiche e, nella fase finale, immagini reali scattate da fotocamere di smartphone. Il risultato è un sistema che riesce a stimare non solo la percentuale di grasso totale, ma anche rapporti più specifici come quello tra grasso viscerale e sottocutaneo, o tra grasso del tronco e quello delle gambe.

Questi ultimi parametri sono particolarmente interessanti perché i sensori BIA dei wearable, quelli che troviamo su smartwatch e bilance smart, non sono nemmeno in grado di tentare queste misurazioni. PhotoScan li supera su entrambi i fronti: precisione sul grasso totale e capacità di analisi che i dispositivi indossabili non hanno.

Google ha anche testato se i risultati di PhotoScan potessero essere usati per prevedere la resistenza all’insulina, un indicatore importante per il rischio di diabete di tipo 2. Non è un caso: la stessa direzione la vediamo nel progetto Google Health con Abbott Lingo e nelle funzioni annunciate per il Pixel Watch 5, che punta sempre di più al monitoraggio proattivo della salute.