Blood glucose level prediction from meal photos and behavior change by AR and nudge for avoiding postprandial hyperglycemia

根据进餐照片预测血糖水平，并通过 AR 和微调来预测行为变化，以避免餐后高血糖

基本信息

批准号：
21K19828
负责人：
安本慶一
金额：
$ 4.08万
依托单位：
Nara Institute of Science and Technology
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-07-09 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では、血糖値の時系列データと食事の情報から、個人ごとの血糖値予測モデルを構築し、摂ろうとしている食事により血糖値がどれだけ上昇するかを事前に予測する手法を開発すること、また、高血糖状態を避ける食行動の行動変容手法として、配膳されている各食品に対して、（どの程度）食べて良いかを、AR（拡張現実感）により重畳して表示する手法、食べる速度をセンシングし、ナッジにより血糖値が上がりにくい食べ方を誘発する手法を設計しその有効性を調査することを目的としている。上記を実現するため、(1) 画像からの食事種類・量の推定、(2) 血糖値の推定モデルの構築、(3) 行動変容に向けた食品・量の推薦手法、(4) ARを使ったアプリケーション、(5) 箸型IoTデバイスによる食行動の詳細なセンシング、(6) IoTナッジ、の６研究開発項目を実施し、実証実験により有効性を示すことを目標に研究を進めている。2022年度までに、摂取予定の食事から血糖値の上昇を事前に予測し，ナッジを用いて摂取量を減らすべき食品をフィードバックする高血糖抑制支援システムを設計・開発した。2 時間後の血糖値を予測する血糖値予測モデルを構築するため、被験者 10 名から、血糖値の時系列データと血糖値に影響があるとされるデータ（食事情報、睡眠情報，被験者の身体情報）を収集した。血糖値予測モデルの評価を行った結果、最も精度の高い被験者においてRMSE（二乗平均平方根誤差）は 7.66、MAE（平均絶対誤差）は 4.66 となることが示された。

在这项研究中，我们将根据血糖水平的时间序列数据和膳食信息，为每个人建立一个血糖水平预测模型，并开发一种方法来提前预测他们所吃的膳食会导致血糖水平上升多少。此外，作为避免高血糖情况的饮食行为改变方法，一种使用AR（增强现实）来叠加和显示（每种食物可以吃多少）的方法，一种感知你吃东西的速度，并使用轻推来帮助你以不提高你的食欲的方式吃东西的方法。本研究的目的是设计一种诱发这种情况的方法并研究其有效性。为了实现上述目标，我们开发了（1）根据图像估计膳食类型和数量，（2）构建血糖水平估计模型，（3）用于行为改变的食物和数量推荐方法，以及（4）AR。正在开展六个研发项目的研究和开发：（5）使用筷子形状的物联网设备详细感知饮食行为，以及（6）物联网推动，目的是通过演示实验证明有效性。到 2022 年，我们设计并开发了一个高血糖控制支持系统，该系统可以根据您计划食用的膳食提前预测血糖水平的上升，并利用微调提供您应该减少哪些食物摄入量的反馈。为了构建预测2小时后血糖水平的血糖水平预测模型，10名受试者收集了血糖水平的时间序列数据以及被认为影响血糖水平的数据（膳食信息、睡眠信息、受试者的身体状况）。条件）收集信息。血糖水平预测模型的评估结果显示，准确度最高的受试者的 RMSE（均方根误差）为 7.66，MAE（平均绝对误差）为 4.66。