Revolučné monitorovanie príjmu soli pomocou technológie AI

Inovačný výskumný tím pod vedením profesorov Ryu Ji-wona, Kim Hye-wona a Kim Se-junga na Budangskej univerzitnej nemocnici v Soule odhalil revolučnú technológiu, ktorá odhaduje príjem soli zo fotografií jedla pomocou analýzy umelej inteligencie.

Excesívny príjem soli je známym faktorom rizika pre kardiovaskulárne ochorenia ako je hypertenzia a infarkt myokardu, ako aj systémové chronické stavy ako renálna nedostatočnosť, rakovina žalúdka a osteoporóza. Napriek odporúčaniu Svetovej zdravotníckej organizácie na denný príjem soli vo výške 2 000 mg, dennej priemerný príjem soli v Južnej Kórei prekračuje túto normu až o 1,6-krát, čo zdôrazňuje potrebu povedomia a riadenia.

Doteraz bol presný monitoring príjmu soli náročný kvôli nepraktickosti dôkladného dokumentovania zoznamov jedál a ich konzumovaných množstiev pri každom jedle. Súčasné metódy, ako napríklad ’24-hodinový test moču na sodík‘ vykonávaný počas hospitalizácie v prípade podmienok vyžadujúcich obmedzenie sodíka, sú považované za najpresnejšie, ale zároveň obťažujúce.

V záujme riešenia tohto problému prof. Ryu, Kim a Kimov výskumný tím využil rýchly rozvoj umelej inteligencie na overenie užitočnosti odhadovania príjmu sodíka zo snímok jedál. Využitím modelov umelej inteligencie, ktoré detegujú jedlá, triedia ich a merajú porcie, tím preukázal, že porovnávaním rozdielov v obsahu soli medzi fotografiami pred a po jedle umožňuje presný odhad príjmu sodíka.

Štúdia zahŕňala fotografovanie jedál pred a po jedlách konzumovaných hospitalizovanými pacientmi v Budangskej univerzitnej nemocnici v Soule a porovnaním AI-odhadnutého príjmu sodíka s výsledkami 24-hodinového testu moču na sodík. Závery potvrdili, že pri zohľadnení premenných ako sú pohlavie, vek, renálna funkcia a užívanie diuretík, analýza umelej inteligencie poskytuje výsledky, ktoré sa tesne približujú výsledkom testu moču. Okrem toho tím úspešne odvodil vzorec predpovedajúci skutočné výsledky testu moču na sodík pomocou odhadnutého príjmu sodíka umelej inteligenciou a odhadnutého glomerulárneho filtračného čísla.

Táto štúdia poukazuje na potenciál využívania technológie AI na pohodlný monitorovanie príjmu sodíka u hospitalizovaných pacientov, pričom sa očakáva, že budúce vývoje rozšíria jej použitie do každodenného života. Profesor Ryu zdôraznil jednoduchosť fotografovania jedál pred a po jedlách prostredníctvom aplikácií na smartfóne, čo je priateľskejší prístup než ručné vedenie záznamov alebo dotazníky. Profesor Kim zdôraznil dôležitosť riadenia príjmu soli v každodennom živote na prevenciu komplikácií súvisiacich s hypertenziou, uzatvárajúc, že technológia merania sodíka pomocou umelej inteligencie by mohla byť cenným nástrojom v tomto ohľade. Zverejnené v medzinárodnom zdravotníckom časopise ‚JMIR Formative Research‘, tieto zistenia predstavujú významný krok k transformácii monitorovania príjmu soli pomocou inovatívnych riešení umelej inteligencie.

Inovačný výskumný tím pod vedením profesorov Ryu Ji-wona, Kim Hye-wona a Kim Se-junga na Budangskej univerzitnej nemocnici v Soule odhalil revolučnú technológiu, ktorá odhaduje príjem soli zo fotografií jedla pomocou analýzy umelej inteligencie.

Excesívny príjem soli je známym faktorom rizika pre kardiovaskulárne ochorenia ako je hypertenzia a infarkt myokardu, ako aj systémové chronické stavy ako renálna nedostatočnosť, rakovina žalúdka a osteoporóza. Napriek odporúčaniu Svetov by zdravie bola odĺžka života organizácie na denný príjem soli vo výške 2 000 mg, dennej priemerný príjem soli v Južnej Kórei prekračuje túto normu až o 1,6-krát, čo zdôrazňuje potrebu povedomia a riadenia.

Kľúčové otázky a odpovede:
1. Aké sú najvýznamnejšie výhody použitia technológie AI pre monitorovanie príjmu soli?
– Využitie technológie AI umožňuje pohodlné a presné odhadovanie príjmu soli zo snímok jedál, eliminujúc potrebu zdĺhavého manuálneho dokumentovania.

2. Aké sú hlavné výzvy spojené s implementáciou technológie AI pre monitorovanie príjmu soli?
– Zabezpečenie presnosti AI algoritmov pri detekcii jedál, správnej klasifikácii a meraní porcií zostáva kľúčovou výzvou.

Výhody:
Jedným z hlavných výhod revolúcie monitorovania príjmu soli pomocou technológie AI je potenciál pre bezproblémovú integráciu do každodenného života. Jednoduchým fotografovaním jedál prostredníctvom aplikácií na smartfóne si jednotlivci môžu jednoducho sledovať svoj príjem sodíka bez potreby podrobného zaznamenávania. Tento priateľský prístup podporuje povedomie a motivuje k lepšiemu riadeniu príjmu soli, čo napokon znižuje riziko súvisiacich zdravotných komplikácií.

Nevýhody:
Hoci technológia AI ponúka pohodlie a efektívnosť, môžu vzniknúť výzvy ako presnosť algoritmov, obavy o ochranu údajov a problémy s dostupnosťou. Zabezpečenie spoľahlivosti a presnosti AI modelov pri odhadovaní príjmu sodíka z rôznych jedál a porcií je kľúčové pre efektívne monitorovanie. Okrem toho je dôležité adresovať opatrenia na ochranu osobných údajov a zabezpečenie citlivých zdravotných údajov, ktoré sa zbierajú prostredníctvom aplikácií AI.

Zahrnutie technológie AI do monitorovania príjmu soli predstavuje sľubnú cestu k rozvoju zdravotníckych postupov a podpore preventívnych opatrení proti rizikám zdravotných problémov súvisiacich so soľou. Keďže výskum pokračuje vo skúmaní potenciálu AI pri zvyšovaní monitorovania a riadenia stravy, spolupráca medzi zdravotníckymi profesionálmi, technológmi a politikmi bude kľúčová pri riešení výziev a maximalizovaní výhod tohto inovatívneho prístupu.

Pre viac informácií o aplikáciách AI v zdravotníctve a výžive navštívte oficiálnu stránku Univerzitnej nemocnice v Soule.

The source of the article is from the blog foodnext.nl

Privacy policy
Contact