Professor Ryu Ji-woni, professor Kim Hye-won and professor Kim Se-jung Bundang Seoul National University Hospitalis juhtimisel tegutsev uuendusmeelne teadlaste rühm on esitlenud läbimurdelist tehnoloogiat, mis hindab soolatarbimist toidufotode alusel, kasutades selleks tehisintellekti analüüsi.
Liigne soola tarbimine on teadaolev riskitegur südame-veresoonkonna haiguste, nagu hüpertensiooni ja müokardiinfarkti, aga ka süsteemsete krooniliste seisundite, näiteks neerupuudulikkuse, mao- ja osteoporoosi tekkeks. Hoolimata Maailma Terviseorganisatsiooni soovitusest tarbida päevas 2000 mg soola, ületab Lõuna-Korea keskmine päevane tarbimine seda juhist 1,6 korda, rõhutades vajadust teavitamise ja juhtimise järele.
Seni on soolatarbimise täpne jälgimine olnud keeruline, kuna iga söögikorra toiduliikide ja koguste hoolikas dokumenteerimine on ebapraktiline. Praegused meetodid, nagu “24-tunnine uriini naatriumi test”, mida tehakse haiglas viibivatele patsientidele, kelle seisund nõuab naatriumi piiramist, peetakse kõige täpsemaks, kuid samas ka ebamugavaks.
Sellega seoses kasutasid professor Ryu, Kim ja Kim oma teadlaste rühm tehisintellekti kiireid arenguid selleks, et valideerida naatriumi tarbimise hindamise kasulikkust toidufotode põhjal. Kasutades tehisintellekti mudeleid, mis tuvastavad toiduained, klassifitseerivad need ja mõõdavad osasid, näitas meeskond, et soola sisalduse erinevuste võrdlemine enne ja pärast sööki tehtud fotode vahel võimaldab täpset naatriumi tarbimise hinnangut.
Uuring hõlmas toidufotode tegemist enne ja pärast sööki, mida tarbisid Bundang Seoul National University Hospitalis hospitaliseeritud patsiendid, võrreldes AI arvutatud naatriumi tarbimist 24-tunnilise uriini naatriumi testi tulemustega. Tulemused kinnitasid, et arvestades muutujaid nagu sugu, vanus, neerufunktsioon ja diureetikumide kasutamine, annab tehisintellekti analüüs tulemusi, mis lähenevad uriinianalüüsi tulemustele. Lisaks suutis meeskond edukalt koostada võrrandi, mis ennustab tegelikke uriini naatriumi testi tulemusi, kasutades AI hinnangut soola tarbimise ja hinnangulise glomerulaarfiltratsiooni määra kohta.
See uuring rõhutab AI tehnoloogia potentsiaali mugavaks naatriumi tarbimise jälgimiseks haiglas viibivate patsientide hulgas, ja tulevikus oodatakse selle rakenduste laiendamist igapäevaelus. Professor Ryu rõhutas, et toidufotode tegemine enne ja pärast sööki nutitelefonirakenduste abil on lihtsam kui manuaalsete ülestähenduste või küsitluste pidamine. Professor Kim rõhutas soola tarbimise juhtimise tähtsust igapäevaelus hüpertensiooniga seotud tüsistuste ennetamiseks, jõudes järeldusele, et AI abil mõõdetav soola sisaldus võib olla selles suhtes väärtuslik vahend. Avaldatud rahvusvahelises terviseuuringute ajakirjas ‘JMIR Formative Research’, tähistavad need leidude olulist sammu soolatarbimise jälgimise muutmisel uuenduslike AI lahenduste kaudu.
Professor Ryu Ji-woni, professor Kim Hye-won ja professor Kim Se-jung Bundang Seoul National University Hospitalis juhitud uuendusmeelse teadlaste rühma poolt esitletud läbimurdelist tehnoloogiat, mis hindab soolatarbimist toidufotode alusel, kasutades selleks tehisintellekti analüüsi.
Liigne soola tarbimine on teadaolev riskitegur südame-veresoonkonna haiguste, nagu hüpertensiooni ja müokardiinfarkti puhul, samuti süsteemsete krooniliste seisundite nagu neerupuudulikkus, mao- ja osteoporoosi tekkeks. Hoolimata Maailma Terviseorganisatsiooni soovitusest tarbida päevas 2000 mg soola, ületab Lõuna-Korea keskmine päevane tarbimine seda juhist 1,6 korda, rõhutades vajadust teavitamise ja juhtimise järele.
Põhiküsimused ja vastused:
1. Millised on soolatarbimise jälgimisel tehisintellekti kasutamise olulisemad eelised?
– Tehisintellekti kasutamine võimaldab mugavat ja täpset soolatarbimise hinnangut toidufotode alusel, kõrvaldades vajaduse ebamugavate manuaalsete dokumenteerimisviiside järele.
2. Millised on peamised väljakutsed seoses tehisintellekti kasutuselevõtuga soolatarbimise jälgimisel?
– AI algoritmide täpsuse tagamine toiduainete tuvastamisel, õigesti klassifitseerimisel ja koguste mõõtmisel on jätkuvalt oluline väljakutse.
Eelised:
Üks peamisi eeliseid soolatarbimise jälgimise uuendamisel tehisintellekti tehnoloogiaga on selle potentsiaal integreerida see igapäevaellu sujuvalt. Lihtsalt toidufotode tegemine nutitelefonirakenduste abil võimaldab inimestel jälgida oma naatriumi tarbimist ilma üksikasjalike kirjete pidamise vajaduseta. See kasutajasõbralik lähenemisviis soodustab teadlikkuse tõstmist ja soola tarbimise paremat juhtimist, vähendades lõpuks seotud terviseriskide ohtu.
Puudused:
Kuigi tehisintellekti tehnoloogia pakub mugavust ja efektiivsust, võivad tekkida väljakutsed, nagu algoritmi täpsus, andmekaitsega seotud mured ja ligipääsetavusprobleemid. AI mudelite usaldusväärsuse ja täpsuse tagamine erinevate toiduainete ja portsjonite naatriumi tarbimise hindamisel on oluline efektiivse jälgimise jaoks. Lisaks on vajalik privaatsuse ja turvameetmete tagamine, et kaitsta AI rakenduste kaudu kogutud tundlikke terviseandmeid.
Tehisintellekti tehnoloogia kaasamine soolatarbimise jälgimiseks avab paljutõotava võimaluse tervishoiupraktikate edendamiseks ja soolaga seotud terviseriskide ennetamiseks. Kuna teadusuuringud jätkavad AI potentsiaali uurimist dieedi jälgimise ja juhtimise parendamisel, on oluline tervishoiutöötajate, tehnoloogide ja otsustajate koostöö väljakutsete lahendamiseks ning selle uuendusliku lähenemise eeliste maksimeerimiseks.
Lisateabe saamiseks AI rakenduste kohta tervishoius ja toitumises külastage Seoul National University Hospitali ametlikku veebisaiti.
The source of the article is from the blog papodemusica.com