医療とAIのニュース医療におけるAI活用事例患者・医療者サポートへのAI活用事例食事量追跡AIで長期療養施設の栄養失調を減らせるか?

食事量追跡AIで長期療養施設の栄養失調を減らせるか?

カナダにおける長期療養型施設(LTC: Long-Term Care Homes)では、「約54%に何らかの栄養失調リスクあり」との先行研究があった。問題改善のため、LTC入居者における食事摂取量のモニタリングが試みられているものの、スタッフには負担となり、記録の主観性から臨床的に有用なデータとしても限界がある。近年、カメラによる撮影でカロリーおよび栄養摂取を定量するツールが開発されている。LTC環境における食事摂取量の自動追跡ツールを、カナダ・ウォータールー大学のチームが検証した。

Scientific Reports誌に発表された同研究では、食事摂取量を自動追跡する際の写真における「視覚と体積の不一致」を是正するため、「深度」の解析を洗練したAIツールの有用性が示されている。本システムではLTC入居者が食事した後の皿の写真から、色・深さなどの特徴を解析することで、食品の種類ごとにどれだけ食べられたかを推定し、摂取した栄養価を計算できる。従来の摂取推定量は、食事後の皿を見たスタッフによる手作業で記録されていたが、この主観性が強い報告プロセスでは「50%以上の誤差が生じている」との研究結果もあった。今回の自動化システムによって摂取量の誤差は4.2%にまで大きく改善したと報告している。

ウォータールー大学のインタビューに対し、同大学の博士研究員であるKaylen Pfisterer氏は「私たちのシステムは施設のレシピとリンクし、必要栄養摂取量を満たしているかが確認できる。将来のビジョンとしては、食事摂取傾向の変化をモニターすることで、健康状態把握のイエロー/レッドフラグとして活用したり、感染症モニタリングにも適用したい」と語っている。

関連記事:

  1. One Drop – 8時間血糖値予測AIエンジンでCEマーク取得
  2. 関節リウマチへのAI研究 – 腸内細菌叢から治療法を変革
  3. 糞便から食生活を予測するAI研究
  4. withコロナ時代の糖尿病はAIでGI値管理 – LLENA(AI)

TOKYO analyticahttps://tokyoanalytica.com/
TOKYO analyticaはデータサイエンスと臨床医学に強力なバックグラウンドを有し、健康増進の追求を目的とした技術開発と科学的エビデンス構築を主導するソーシャルベンチャーです。
The Medical AI Timesにおける記事執筆は、循環器内科・心臓血管外科・救命救急科・小児科・泌尿器科などの現役医師およびライフサイエンス研究者らが中心となって行い、下記2名の医師が監修しています。

1. 岡本 将輝
信州大学医学部卒(MD)、東京大学大学院専門職学位課程修了(MPH)、東京大学大学院医学系研究科博士課程修了(PhD)、英University College London(UCL)科学修士課程最優等修了(MSc with distinction)。UCL visiting researcher、日本学術振興会特別研究員、東京大学特任研究員を経て、現在は米ハーバード大学医学部講師、マサチューセッツ総合病院研究員、SBI大学院大学客員准教授など。専門はメディカルデータサイエンス。

2. 杉野 智啓
防衛医科大学校卒(MD)。大学病院、米メリーランド州対テロ救助部隊を経て、現在は都内市中病院に勤務。専門は泌尿器科学、がん治療、バイオテロ傷病者の診断・治療、緩和ケアおよび訪問診療。泌尿器科専門医、日本体育協会認定スポーツドクター。
RELATED ARTICLES

最新記事

注目の記事