AI食事画像認識とビッグデータ分析を組み合わせた精度栄養専門システムの開発：腎疾患に関する事例研究

概要

この介入研究の目的は、慢性腎臓病（CKD）患者に対するスマートフォン基盤の精度栄養システムを評価することです。 回答しようとする主な質問は以下の通りです： 1. CKD患者はCKDCareシステムを使用しやすいと感じますか？ 2. システムの使用が患者の食事摂取に影響を与えますか？特に、加工食品の摂取割合が変わりますか？ CKDCareと呼ばれるシステムは、LINEメッセージアプリ内で動作し、画像から食品を認識する人工知能、日常生活の食事に関する質問に答えるチャットボット、栄養士が各人の食事記録を確認できるバックエンドダッシュボードを使用しています。 参加者は以下の通り行います： 1. LINEアプリ内でCKDCareシステムを使用する（3ヶ月間） 2. 食事の写真を撮影し、摂取した食品を記録 3. システムの使いやすさに関するアンケートに回答 通常のケアの一部として、血液検査結果と栄養評価が確認されます。 一部の参加者は、彼らの経験についての短いインタビューに参加します。CKD患者を担当する栄養士と医師は、バックエンド管理システムを使用し、フィードバックを提供します。