脂肪肝は、肝臓への脂肪の蓄積と線維化が進行した状態で、肝不全や肝がんのリスク因子として知られる。エコー・CTなどの画像検査で脂肪肝は初期診断され、重度の症例には肝生検が検討される。より安価で簡易的な手法で脂肪肝をチェックするプロジェクトが米ジョージ・ワシントン大学（GWU）で進められている。
GWUがこのほど明らかにしたところによると、同プロジェクトは、3D深度カメラによる体表スキャンで体型を撮影し、機械学習アルゴリズムによって肥満に関する各種健康指標、特に脂肪肝の推定を目指す。減量手術を受けた患者250名に対し、DXA: Dual-energy X-ray Absorptiometry（二重エネルギーX線吸収法）と呼ばれるX線画像撮像法で骨密度・体脂肪・筋肉量などの身体組成を測定する。さらに他の臨床検査や、減量手術前に行われた肝生検の結果と合わせ、機械学習アルゴリズムの学習データセットとする。手術後に年4回、体表スキャンとDXA撮像が行われ、脂肪肝を含む健康指標との関連を推定するシステムの構築が予定されている。本プロジェクトは、米国国立衛生研究所（NIH）から220万ドルの研究助成を受けている。
3D深度カメラは一般的な医療用画像機器に比べ安価で、一般クリニックや自宅での利用も現実的となる。研究チームでは、本プロジェクトから既存の診断方法よりも低コスト・低侵襲・高感度な新ツールを導こうとする。チームのひとりで外科医のKhashayar Vaziri氏は「肥満手術を受ける患者は、肥満人口の一部に過ぎない。この技術を応用することで、医療者は肝疾患のより深い理解と早期診断が得られるだろう」と語っている。
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