論文報告：残量推定AIモデルを用いた食事摂取量推定システムの開発と検証

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「A Food Intake Estimation System Using an Artificial Intelligence–Based Model for Estimating Leftover Hospital Liquid Food in Clinical Environments: Development and Validation Study」
Masato Tagi;  Yasuhiro Hamada;  Xiao Shan;  Kazumi Ozaki;  Masanori Kubota;  Sosuke Amano;  Hiroshi Sakaue;  Yoshiko Suzuki;  Takeshi Konishi;  Jun Hirose
JMIR Formative Research. Date Accepted: Sep 19, 2024

この研究では残量推定AIモデルを用いた食事摂取量推定システムが臨床現場において適応できることを報告しました。

医療スタッフは、患者の食事摂取量を正確に評価するために、食事摂取状況や栄養素充足率などの評価を行っています。しかし、多くの患者に対して食事摂取量を視覚的に推定することは困難です。そのため、臨床現場では食事摂取量を簡便かつ正確に測定する方法が求められています。

本研究では、以前開発した病院流動食の残量推定AIモデルを用いた食事摂取量推定システムを開発しました。そして徳島大学病院の入院患者に提供された普通流動食300食を対象として、開発したシステムを用いたAIによる残量推定と目視による目測推定の精度を比較しました。その結果、AIによる残量推定は秤量法による実測値との高い相関：ρ=0.89–0.97を示し、さらに画像による目測推定よりも高い精度を示しました。

今後は、ユーザビリティ評価や固形食への対応等も行っていきたいと思います。

本研究は皆様の支援で成り立っていますので、謝辞にご支援の事を記載させていただきました。「The authors thank all the individuals who provided financial support during the crowdfunding.」

引き続きご声援のほどよろしくお願いいたします。