Roman RemberUma equipe de pesquisa inovadora liderada pelos Professores Ryu Ji-won, Kim Hye-won e Kim Se-jung do Hospital da Universidade Nacional de Seul, em Bundang, apresentou uma tecnologia inovadora que estima a ingestão de sal a partir de fotos de alimentos usando análise de inteligência artificial.
O consumo excessivo de sal é um fator de risco conhecido para doenças cardiovasculares como hipertensão e infarto do miocárdio, bem como condições crônicas sistêmicas como insuficiência renal, câncer gástrico e osteoporose. Apesar da recomendação da Organização Mundial da Saúde de uma ingestão diária de sal de 2.000mg, o consumo diário médio na Coreia do Sul ultrapassa, em média, este valor em 1,6 vezes, destacando a necessidade de conscientização e gerenciamento.
Até agora, o monitoramento preciso do consumo de sal tem sido desafiador devido à impraticabilidade de documentar meticulosamente listas e quantidades de alimentos consumidos em cada refeição. Métodos atuais, como o ‘teste de sódio na urina de 24 horas’ realizado durante hospitalizações para condições que exigem restrição de sódio, são considerados os mais precisos, embora custosos.
Diante disso, a equipe de pesquisa dos Professores Ryu, Kim e Kim aproveitou o avanço rápido da inteligência artificial para validar a utilidade da estimativa da ingestão de sódio a partir de fotos de alimentos. Usando modelos de IA que detectam itens alimentares, os classificam e medem as porções, a equipe demonstrou que comparar as diferenças de conteúdo de sal entre fotos pré e pós-refeição permite uma estimativa precisa da ingestão de sódio.
O estudo envolveu a captura de fotos de alimentos antes e depois de refeições consumidas por pacientes hospitalizados no Hospital da Universidade Nacional de Seul, em Bundang, e a comparação da ingestão de sódio estimada pela IA com os resultados do teste de sódio na urina de 24 horas. Os resultados confirmaram que, ao considerar variáveis como gênero, idade, função renal e uso de diuréticos, a análise de IA apresenta resultados que se assemelham de perto aos do teste de urina. Além disso, a equipe derivou com sucesso uma equação que prevê os resultados reais do teste de sódio na urina usando a ingestão de sódio estimada pela IA e a taxa de filtração glomerular estimada.
Esta pesquisa destaca o potencial do uso da tecnologia de IA para facilitar o monitoramento da ingestão de sódio entre pacientes hospitalizados, com futuros desenvolvimentos previstos para expandir suas aplicações para a vida cotidiana. O Professor Ryu enfatizou a simplicidade da captura de fotos de alimentos antes e depois das refeições através de aplicativos de smartphones, tornando-a uma abordagem mais amigável do que o registro manual ou pesquisas. O Professor Kim ressaltou a importância de gerenciar a ingestão de sal na vida diária para prevenir complicações relacionadas à hipertensão, concluindo que a tecnologia de medição de sódio por IA poderia servir como uma ferramenta valiosa neste aspecto. Publicados na revista internacional de saúde ‘JMIR Formative Research’, esses resultados marcam um passo significativo em direção à transformação do monitoramento da ingestão de sal através de soluções inovadoras de IA.
Para mais informações sobre as aplicações de IA na saúde e nutrição, acesse o site oficial do Hospital da Universidade Nacional de Seul.
