Roman RemberInovatīvs pētniecības grupu vadīts Bundang Seulas Nacionālās universitātes slimnīcas profesora Ryu Ji-on, Kim Hye-von un Kim Se-zunga vadītājs, ir atklājis jaunievedumu, kas izmanto mākslīgo intelektu, lai novērtētu sāls uzņemšanu no ēdieniem, izmantojot ēdienu fotoattēlus.
Pārmērīga sāls patēriņa ir zināms kardiovaskulāro slimību risks, piemēram, hipertensija un miokarda infarkts, kā arī sistēmisku hronisku slimību, piemēram, nieru mazspēja, kuņģa vēzis un osteoporoze. Neskatoties uz Pasaules Veselības organizācijas ieteikumu ikdienas sāls patēriņam 2 000 mg, Dienvidkorejas vidējais ikdienas patēriņš pārsniedz šo vadlīniju par 1.6 reizes, uzsvēršot nepieciešamību apzināties šo jautājumu un to pārvaldīt.
Līdz šim sāls patēriņa precīza uzraudzība bija izaicinoša, jo bija nepraktiski detalizēti dokumentēt ēdienu sarakstus un patērēto daudzumu ikvienā ēdienreizē. Pašreizējie metodoloģiskie paņēmieni, piemēram, “24 stundu urīna nātrija tests”, kas tiek veikti slimnīcās pacientiem ar nosacījumiem, kas prasa nātrija ierobežojumu, tiek uzskatīti par precīzāko, taču rūpīgu metodi.
Ņemot vērā šo, profesori Ryu, Kim un Kim pētniecības grupa izmantoja mākslīgā intelekta (AI) straujos attīstības solus, lai validētu sāls uzņemšanas novērtējuma no ēdienu fotoattēliem noderīgumu. Izmantojot AI modeļus, kas atpazīst pārtikas produktus, tos klasificē un mēra porcijas, komanda demonstrēja, ka, salīdzinot sāls saturu starp pirms un pēc ēdienreizes veiktiem fotoattēliem, ir iespējama precīza sāls uzņemšanas novērtēšana.
Pētījumā tika ietverts ēdienu fotoattēlu uzņemšana pirms un pēc ēdienreizēm, ko patērējuši slimnīcās ievietotie pacienti Bundang Seulas Nacionālās universitātes slimnīcā, un salīdzināja AI aprēķināto sāls uzņemšanu ar “24 stundu urīna nātrija testa” rezultātiem. Atklājumi apstiprināja, ka, ņemot vērā mainīgos faktorus, piemēram, dzimumu, vecumu, nieru funkciju un diurētisko līdzekļu izmantošanu, AI analīze nodrošina rezultātus, kas cieši atbilst šī urīntesta rezultātiem. Turklāt komanda veiksmīgi izstrādāja vienādojumu, prognozējot faktiskos urīna nātrija testa rezultātus, izmantojot AI novērtēto sāls uzņemšanu un novērtētais glomerulārās filtrācijas ātrums.
Šī pētījuma uzsver iespēju izmantot AI tehnoloģijas ērtai sāls uzņemšanas uzraudzībai slimnīcās ievietotiem pacientiem, un nākotnes attīstība tiek gaidīta, lai paplašinātu to lietojumu ikdienas dzīvē. Profesors Ryu uzsverēja vienkāršību, ņemot ēdienu fotoattēlus pirms un pēc ēdienreizēm, izmantojot viedtālruņu lietojumprogrammas, padarot to par lietotājam draudzīgāku pieeju nekā manuāla dokumentācija vai aptaujas. Profesors Kim uzsvēra sāls uzņemšanas pārvaldīšanas nozīmi ikdienas dzīvē, lai novērstu hipertensijas saistītas komplikācijas, secinot, ka AI sāls mērīšanas tehnoloģija var būt noderīgs instruments šajā jautājumā. Šie atklājumi, kas publicēti starptautiskā veselības aprūpes žurnālā “JMIR Formative Research”, ir nozīmīgs solis, tuvojoties sāls uzņemšanas uzraudzības pārveidošanai, izmantojot inovatīvas AI risinājumus.
