Un innovativo team di ricerca guidato dai professori Ryu Ji-won, Kim Hye-won e Kim Se-jung presso l’Ospedale Universitario Nazionale di Bundang Seoul ha presentato una tecnologia rivoluzionaria che stima l’assunzione di sale da foto di cibo utilizzando analisi di intelligenza artificiale.
Il consumo eccessivo di sale è un noto fattore di rischio per malattie cardiovascolari come ipertensione e infarto miocardico, così come per condizioni croniche sistemiche come insufficienza renale, cancro gastrico e osteoporosi. Nonostante la raccomandazione dell’Organizzazione Mondiale della Sanità di un’assunzione giornaliera di sale di 2.000 mg, il consumo medio giornaliero in Corea del Sud supera questa linea guida di 1,6 volte, evidenziando la necessità di consapevolezza e gestione.
Finora, il monitoraggio accurato dell’assunzione di sale è stato difficile a causa dell’impossibilità di documentare dettagliatamente liste di cibi e quantità consumate ad ogni pasto. Metodi attuali, come il ‘test del sodio nelle urine delle 24 ore’ condotto durante le ospedalizzazioni per condizioni che richiedono restrizioni di sodio, sono considerati i più precisi ma al contempo scomodi.
Alla luce di ciò, il team di ricerca dei professori Ryu, Kim e Kim ha sfruttato i rapidi progressi dell’intelligenza artificiale per convalidare l’utilità di stimare l’assunzione di sodio dalle foto di cibo. Utilizzando modelli di intelligenza artificiale che individuano gli alimenti, li classificano e misurano le porzioni, il team ha dimostrato che confrontare le differenze di contenuto di sale tra le foto prima e dopo i pasti consente una stima accurata dell’assunzione di sodio.
Lo studio ha coinvolto la cattura di foto di cibo prima e dopo i pasti consumati dai pazienti ricoverati presso l’Ospedale Universitario Nazionale di Bundang Seoul e il confronto dell’assunzione di sodio calcolata dall’IA con i risultati del test del sodio nelle urine delle 24 ore. I risultati hanno confermato che considerando variabili come genere, età, funzione renale e uso di diuretici, l’analisi dell’IA restituisce risultati che riflettono da vicino quelli del test delle urine. Inoltre, il team ha elaborato con successo un’equazione che predice i risultati effettivi del test del sodio nelle urine utilizzando l’assunzione di sodio stimata dall’IA e il tasso di filtrazione glomerulare stimato.
Questa ricerca sottolinea il potenziale dell’utilizzo della tecnologia dell’IA per il monitoraggio comodo dell’assunzione di sodio tra i pazienti ricoverati, con lo sviluppo futuro che si prevede possa estendere le sue applicazioni alla vita quotidiana. Il professore Ryu ha sottolineato la semplicità di catturare foto di cibo prima e dopo i pasti tramite app per smartphone, rendendola un approccio più user-friendly rispetto alla tenuta di registrazioni manuali o a sondaggi. Il professor Kim ha sottolineato l’importanza della gestione dell’assunzione di sale nella vita di tutti i giorni per prevenire complicanze legate all’ipertensione, concludendo che la tecnologia di misurazione del sodio dell’IA potrebbe essere uno strumento prezioso in tal senso. Pubblicati sulla rivista internazionale di sanità ‘JMIR Formative Research’, questi risultati segnano un passo significativo verso la trasformazione del monitoraggio dell’assunzione di sale attraverso innovative soluzioni di IA.
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