第一三共ヘルスケア、顔画像AIで健康指標との関連を解析

第一三共ヘルスケアは、AIによる顔画像解析で体内・心身状態との関連を研究しました。
健康な成人310名を対象に、顔画像と血液検査値、ストレスや疲労などのデータを分析しました。
炎症や加齢変化、ホルモンなどの指標を、顔画像から識別できる可能性が示されました。
研究成果は、2026年9月12～13日の第31回日本顔学会大会で発表されました。

記事の概要

研究では、健康な成人310名から顔画像、血液検査値、心身状態に関するデータを取得しました。
このうち年齢とBMIの情報がある278名について、両者の影響を調整して解析しました。
顔画像からは、肌の明るさや頬の赤み、シワ、肌の微細な凹凸など8項目を抽出しました。
深層学習で、炎症、加齢変化、酸化、ホルモン、ストレスなどの高値群と低値群を識別しました。
代表的な指標として、IL-6、高感度CRP、MMP-1、MMP-3、テストステロンが挙げられました。
外見特徴では、頬の赤みとヘモグロビン、目尻のシワと心理的ストレスなどの関連がみられました。
同社は今後、対象者数や解析手法を拡大し、セルフケアを支援する仕組みの実現を目指します。

記事のポイント

1. 310名のデータを解析： 健康な成人310名の顔画像、血液検査値、ストレスや疲労などのデータを分析しました。
2. 複数指標を識別： 深層学習により、IL-6や高感度CRP、MMP-1、テストステロンなどの識別可能性を検証しました。
3. 外見特徴と関連： 頬の赤みや目尻のシワなど、本人が認識できる特徴と健康関連指標の関係を分析しました。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 顔画像から推定した情報をセルフケア支援へつなげるには、識別可能性の検証だけでなく、利用者が外見特徴をどう理解し行動に移せるかまで設計する必要がありそうです。
• 同業のヘルスケア企業： 血液検査値や心身状態を、生活者が日常的に気づける外見情報と結び付ける発想は、既存のセルフケア製品や相談導線に新たな接点を加える可能性があります。
• 医療・研究関係者： 健康な成人310名を対象にし、年齢とBMIを調整した分析であるため、研究関係者は対象者数の拡大と解析手法の高度化後に、結果の再現性を見極めることになりそうです。

このニュースの背景

血液検査や問診、ウェアラブルデバイスによって健康状態を把握する技術が進む一方、検査値やスコアだけでは自身の状態を実感しにくく、セルフケアや行動変容につながりにくい課題があります。
顔画像から体内や心身状態を推定する研究は進んでいますが、AIが捉えた情報を生活者自身が理解し、自分ごととして認識できるかは十分に明らかになっていませんでした。
そこで、AIが顔画像から読み取る健康関連情報と、本人が日常的に認識できる肌の明るさや赤み、シワなどの外見特徴との関係が分析されました。

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