Entwicklung eines Präzisionsnährstoff-Experten-Systems durch Kombination von künstlicher Intelligenz-basierter Ernährungsimageerkennung und Big-Data-Analyse: Ein Fallstudie zur Nierenerkrankung

Kurzzusammenfassung

Ziel dieses interventiven Studien ist die Bewertung eines auf einem Smartphone basierenden präzisen Ernährungssystems für Patienten mit chronischer Nierenerkrankung (CKD). Die Hauptfragen, die es beantworten soll, sind: 1. Finden Patienten mit CKD das CKDCare-System einfach zu bedienen? 2. Ändert die Nutzung des Systems die Ernährungsaufnahme der Patienten, einschließlich des Anteils an ultra-verarbeiteten Lebensmitteln, die sie konsumieren? Das System, das CKDCare genannt wird, läuft innerhalb der LINE-Nachrichtenanwendung. Es nutzt künstliche Intelligenz, um Lebensmittel aus Fotos zu erkennen, einen Chatbot, um alltägliche Ernährungsfragen zu beantworten, und ein Backend-Dashboard, das Ernährungsberatern ermöglicht, die Ernährungsprotokolle jeder Person zu überprüfen. Die Teilnehmer werden: 1. Das CKDCare-System im LINE-App für drei Monate nutzen 2. Fotos ihrer Mahlzeiten machen und aufzeichnen, was sie essen 3. Ein Fragebogen darüber ausfüllen, wie einfach das System zu bedienen ist Ihre routinemäßigen Klinikkontrollblutwerte und die Ernährungsbeurteilung als Teil ihrer gewöhnlichen Versorgung überprüfen lassen. Einige Teilnehmer werden auch an einem kurzen Interview über ihre Erfahrungen teilnehmen. Ernährungsberater und Ärzte, die CKD-Patienten betreuen, werden das Backend-Management-System nutzen und Feedback dazu geben.