スマートフォンアプリと人工知能を用いた食事記録の精度と有用性を検討する臨床試験

使用智能手机应用程序和人工智能检查膳食记录的准确性和有用性的临床试验

• 批准号: 21K17637
• 负责人: 北澤 勝
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: Niigata University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K17637/
• 关键词: 食事療法; 人工知能; 食事指導; 食事写真記録; 糖尿病

糖尿病治療における新規薬物治療の開発が進む一方で、食事療法に関しては病院での短時間かつ画一的な指導が長期にわたり継続している。食生活は実に多様であることから、詳細な記録に基づく個別指導の有用性が期待される。一方で、毎回の食事を記録/分析することは患者・医療者ともに負担が大きいことから、現場への導入が進まないのが現状である。近年、情報通信技術の進歩は目覚ましい進歩をとげており、社会も大きな変化を迎えている。具体的には①食事療法の評価のための、栄養評価の効率化に寄与する、食事画像解析技術や栄養素自記式アプリ関連技術など（栄養評価支援技術と呼称）と、②食事療法の実践のため、食事内容の改善に寄与する技術など(介入支援技術と呼称）である。しかし、食事療法関連技術の根幹たる①栄養評価支援技術について、臨床現場の視点から研究した論文は少ない。本研究課題では新しい食事療法関連技術について、医療現場での有用性を問う第一段階として、食事療法関連技術の根幹たる①栄養評価支援技術の基礎として、食事写真記録による栄養評価を、栄養評価のゴールデンスタンダードである秤量法と比較しその妥当性を検討する。2022年度はスマートフォンアプリを用いた食事写真記録及び秤量法記録を同時に行う単群観察研究を開始した。秤量法記録と比較した、人工知能のよる食事写真記録の解析結果は相関係数が0.4程度と弱い相関を認めめるのみであった一方で、利用者による自記式記録を併用する事で相関係数0.9程度まで精度の上昇が見られた。また、本研究結果は２０２３年度の第６６回日本糖尿病学会、第８３回米国糖尿病学会で発表予定で現在は論文投稿の準備中である。今後は秤量法記録と、栄養士による食事写真記録の解析結果について解析を進める。

尽管开发了用于糖尿病治疗的新药物治疗，但医院的短期教学持续了很长时间。由于饮食非常多样化，因此基于详细记录的个人指导有用。另一方面，对患者和医疗专业人员进行记录/分析是沉重的负担，因此对现场的介绍并没有进展。近年来，信息和通信技术的进步一直在取得显着的进步，社会正在经历重大变化。具体而言，有1）饮食图像分析技术和营养自零售与应用程序相关技术（称为营养评估支持技术），这些技术有助于饮食治疗评估的效率，以及2）有助于提高饮食疗法的饮食疗法的饮食含量（引用饮食疗法）的效率（称为干预支持技术）。但是，从临床环境的角度来看，很少有论文研究营养评估支持技术，这是饮食治疗相关技术的核心。在该研究主题中，作为质疑与新饮食治疗技术在医疗环境中有用的有用性的第一步，我们将使用饮食摄影记录与营养评估的黄金标准进行营养评估，作为1的基础。作为营养评估技术的基础，这是饮食治疗技术的基础，以研究与饮食疗法的基础。 2022年，我们开始了一项单组观察性研究，该研究同时记录食物照片并使用智能手机应用程序称重。与称重方法相比，使用人工智能的饮食摄影记录的分析结果仅显示出约为0.4的弱相关性，但是通过使用用户的自我录制记录，准确性提高到约0.9。这项研究的结果还将在2023年第66届日本糖尿病学会和第83届美国糖尿病学会上介绍，目前正在准备提交论文。将来，我们将继续分析营养学家的加权方法记录和饮食摄影记录的结果。