食事の摂取状況と栄養素の充足割合は患者の栄養状態を判定する基準として必須であるが、患者が食事をどの程度摂取しているかを正確には把握できていない。この課題を解決するために、食事摂取量を評価する様々な方法が開発されている。なかでも秤量法は正確に摂取量を評価できる代表的な方法であるが、実施するのに手間と時間を要する。一方、臨床現場では簡便な目測法が普及しているが正確性に問題点がある。

近年の画像解析技術の進歩に伴い、料理画像から食事量を推定する方法が開発され、秤量法と同程度の正確性であることが報告されている。さらに、スマートフォン等のモバイル端末で撮影した料理画像から自動で食事量を推測するための画像認識システムが開発され、自分で食事の栄養管理ができるようになっている。しかしそれらは個人の食事管理を行うツールであり、複数対象者の食事摂取量を評価して管理することはできない。

そこで本研究では、人工知能（AI）を活用し料理画像を認識して食事摂取量の自動判定を行い、複数対象者の摂食状況を一括管理できるシステムを開発し構築することを目的とした。特定給食施設において、日常的に利用しやすいモバイル端末の簡便な操作により、個々の食事摂取量を正確に把握することが可能となれば、栄養管理の質の向上につながり、同時に作業効率の改善も期待できる。

▼徳島大学研究クラスターNo.190413
https://cluster.tokushima-u.ac.jp/new-cluster-list/993.html