| 研究期間 | 2019/5/7 - 2022/3/31 |
| 研究課題名 | 【終了】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、医学、終了した研究クラスター、臨床、工学、情報、バイオ、栄養 |
| SDGs | 3.保健 |
| 応募課題 | |
| クラスター長氏名 | 田木 真和（大学院医歯薬学研究部、医療情報学分野、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） 濱田 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） 若田 好史（徳島大学病院・准教授・医療情報学分野） 玉木 悠（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は患者の栄養状態を判定する基準として必須であるが、患者が食事をどの程度摂取しているかを正確には把握できていない。この課題を解決するために、食事摂取量を評価する様々な方法が開発されている。なかでも秤量法は正確に摂取量を評価できる代表的な方法であるが、実施するのに手間と時間を要する。一方、臨床現場では簡便な目測法が普及しているが正確性に問題点がある。 近年の画像解析技術の進歩に伴い、料理画像から食事量を推定する方法が開発され、秤量法と同程度の正確性であることが報告されている。さらに、スマートフォン等のモバイル端末で撮影した料理画像から自動で食事量を推測するための画像認識システムが開発され、自分で食事の栄養管理ができるようになっている。しかしそれらは個人の食事管理を行うツールであり、複数対象者の食事摂取量を評価して管理することはできない。 そこで本研究では、人工知能（AI）を活用し料理画像を認識して食事摂取量の自動判定を行い、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。特定給食施設において、日常的に利用しやすいモバイル端末の簡便な操作により、個々の食事摂取量を正確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・システム構築の準備と実証実験の遂行） 廣瀬 隼（システムの有用性評価） 濱田 康弘（食事摂取量の推定方法の分析） 若田 好史（データ解析） 玉木 悠（システム構築の準備と実証実験の遂行） |
