| 研究期間 | 2022/10/20 - 2025/3/31 |
| 研究課題名 | AIを活用した食事摂取量自動判定による栄養管理システムの構築 |
| カテゴリー | 全てのクラスター、研究クラスター一覧、登録クラスター、医学、臨床、バイオ、栄養 |
| SDGs | 3.保健 |
| 応募課題 |
ミッション実現クラスターと融合し、社会実装や基礎研究の更なる推進につながる研究課題 食・栄養 |
| クラスター長氏名 | 田木 真和（大学院医歯薬学研究部、医学域、助教） |
| 所属する研究者氏名 | 田木 真和（徳島大学大学院医歯薬学研究部・助教・医療情報学分野） 廣瀬 隼（徳島大学大学院医歯薬学研究部・教授・医療情報学分野） 濵田 康弘（徳島大学大学院医歯薬学研究部・教授・疾患治療栄養学分野） 阪上 浩（徳島大学大学院医歯薬学研究部・教授・代謝栄養学分野） 尾崎 和美（徳島大学大学院医歯薬学研究部・教授・口腔保健支援学分野） 鈴木 佳子（徳島大学病院・管理栄養士・栄養学分野） 田尻 真梨（徳島大学病院・管理栄養士・栄養学分野） 単 暁（徳島大学病院・特任助教・医療情報学分野） |
| 研究概要 | 食事の摂取状況と栄養素の充足割合の測定は患者の栄養状態を判定する基準として必須である。その評価方法として、正確に摂取量を評価できる秤量法と簡便で臨床現場で普及している目測法が代表的であるが、それぞれ煩雑性と正確性が課題となっている。 そこで申請者らは、正確な食事摂取量測定を目的に人工知能（AI）を活用して、病院流動食の料理画像から残量を推定できるAIモデルを開発した。そして、これまでにAIによる病院流動食の残量推定精度を検証し、目測法よりも精度が高いことを示した。 本研究では、開発したAIモデルと食事トレイ自動撮影装置を連携し、複数対象者の摂食状況を一括管理できるシステムを開発し構築することを目的とした。食事トレイ自動撮影装置と連携することで、タブレット端末を用いた料理撮影よりも操作が簡便になると考えられる。個々の食事摂取量を正確かつ簡便に把握することが可能となれば、栄養管理の質の向上につながり、同時に作業効率の改善も期待できる。 |
| 研究概要図 | |
| 研究者の役割分担 | 田木 真和：研究統括・システム構築と実証実験の遂行準備 廣瀬 隼：システムの有用性評価 濵田 康弘：食事摂取量の推定方法の分析 阪上 浩：食事摂取量の推定方法の分析 尾崎 和美：介護施設との連携 鈴木 佳子：実証実験の遂行 田尻 真梨：実証実験の遂行 単 暁：システム構築と実証実験の遂行準備 |
