The objective of the present invention is to use arithmetic processing to predict simply and accurately the shape of a human body after treatment.This method includes: a step of extracting a feature vector Fnew from face data of a patient being evaluated； a step of selecting a plurality of case patients having feature vectors Fpre(i), extracted from the face data of a plurality of previous patients, that are a short distance from the feature vector Fnew, or a step of selecting an approximated case class having a cluster center of gravity Gpre(l) that is a short distance from the feature vector Fnew； a step of obtaining pre-correction face shape models Hpre(i) and post-correction face shape models Hpost(i) in which the faces of the selected previous case patients before and after treatment have been normalized； a step of obtaining a face shape model Hnew in which the face of the patient being evaluated has been normalized； and a step of obtaining a three-dimensional predicted face shape model Hprd as predicted after correction, by modifying the face shape model Hnew of the patient being evaluated, using a vector average difference AVEpost-AVEpre between the pre-treatment and post-treatment face shape models of case patients having a face shape similar to that of the patient being evaluated.La présente invention concerne l'utilisation d'un traitement arithmétique pour prédire de manière simple et précise la forme d'un corps humain après traitement. Le procédé selon l'invention comprend : une étape d'extraction d'un vecteur de caractéristique (Fnew) à partir de données de visage d'un patient en cours d'évaluation ； une étape de sélection d'une pluralité de patients cas ayant des vecteurs de caractéristiques (Fpre(i)), extraits des données de visage d'une pluralité de patients précédents, qui sont à une courte distance du vecteur de caractéristique (Fnew) ou une étape de sélection d'une catégorie de cas approximatifs ayant un centre de gravité de groupe (Gpre(l)) qui
