Roman RemberO echipă de cercetare inovativă condusă de Profesorii Ryu Ji-won, Kim Hye-won și Kim Se-jung de la Spitalul Universitar Național Seoul din Bundang a dezvăluit o tehnologie revoluționară care estimează consumul de sare din fotografii cu mâncare folosind analiza inteligenței artificiale.
Consumul excesiv de sare este un factor de risc cunoscut pentru boli cardiovasculare precum hipertensiunea arterială și infarctul miocardic, precum și pentru afecțiuni cronice sistemice precum insuficiența renală, cancerul gastric și osteoporoza. În ciuda recomandării Organizației Mondiale a Sănătății privind un consum zilnic de sare de 2.000 mg, consumul zilnic mediu din Coreea de Sud depășește de 1,6 ori această recomandare, evidențiind necesitatea conștientizării și gestionării.
Până acum, monitorizarea precisă a consumului de sare a fost dificilă din cauza impracticabilității documentării meticuloase a listelor de alimente și a cantităților consumate la fiecare masă. Metodele actuale, precum „testul de sodiu din urina pe parcursul a 24 de ore”, efectuat în timpul spitalizărilor pentru afecțiuni care necesită restricție de sodiu, sunt considerate cele mai precise, dar și dificile.
În contextul acestui aspect, echipa de cercetare a Profesorilor Ryu, Kim și Kim a valorificat avansurile rapide ale inteligenței artificiale pentru a valida utilitatea estimării consumului de sodiu din fotografii cu alimente. Folosind modele de IA care detectează alimentele, le clasifică și măsoară porțiile, echipa a demonstrat că compararea diferențelor de conținut de sare între fotografii înainte și după masă permite estimarea precisă a consumului de sodiu.
Studiul a implicat captarea de fotografii cu alimente înainte și după mesele consumate de pacienții spitalizați la Spitalul Universitar Național Seoul din Bundang și compararea consumului de sodiu estimat de AI cu rezultatele testului de sodiu din urina pe parcursul a 24 de ore. Concluziile au confirmat că, ținând cont de variabile precum sexul, vârsta, funcția renală și utilizarea diureticelor, analiza AI oferă rezultate care se apropie de cele ale testului de urină. În plus, echipa a reușit să deducă o ecuație care prezice rezultatele reale ale testului de sodiu din urină folosind consumul de sodiu estimat prin AI și rata estimată de filtrare glomerulară.
Această cercetare evidențiază potențialul utilizării tehnologiei AI pentru monitorizarea convenabilă a consumului de sodiu între pacienții spitalizați, cu așteptări de dezvoltări viitoare care să își extindă aplicațiile în viața de zi cu zi. Profesorul Ryu a subliniat simplitatea capturării de fotografii cu alimente înainte și după mese prin intermediul aplicațiilor de smartphone, făcându-l un abordare mai prietenoasă pentru utilizatori decât menținerea manuală a înregistrărilor sau sondajele. Profesorul Kim a subliniat importanța gestionării consumului de sare în viața de zi cu zi pentru a preveni complicațiile legate de hipertensiune, concluzionând că tehnologia de măsurare a sodiului prin AI ar putea servi ca un instrument valoros în această privință. Publicate în jurnalul internațional de sănătate „JMIR Formative Research”, aceste descoperiri reprezintă un pas semnificativ către transformarea monitorizării consumului de sare prin soluții inovatoare de AI.
