Gültigkeit, Zuverlässigkeit und Durchführbarkeit einer automatisierten fotografischen Messung/Beurteilung der Nahrungsaufnahme bei älteren Menschen im Krankenhaus (PAMPILLE)

Unterernährung betrifft 50 % bis 70 % der hospitalisierten älteren Menschen und ist bei älteren Menschen aufgrund ihrer klinischen Auswirkungen umso besorgniserregender. Eine Messung des Nahrungsverbrauchs ist unerlässlich, um Bedürfnisse zu erkennen, den Ernährungszustand älterer Menschen im Krankenhaus zu überwachen und spezifische therapeutische Maßnahmen wie Nahrungsergänzungsmittel oder eine Erhöhung des Energie-Eiweißes durchzuführen, um Mangelernährung oder das Risiko einer Mangelernährung zu bekämpfen. Leider wird diese Maßnahme in der Praxis selten effektiv durchgeführt, wodurch der Patient in einem Ernährungsdefizit bleibt, was zu einem erhöhten Morbiditäts- und Mortalitätsrisiko beiträgt.

Obwohl das Wiegen der Nahrungsaufnahme die Referenzmethode ist, ist es eine Routinebelastung für die Gesundheitsteams. Um diese Einschränkungen in Krankenhausumgebungen zu überwinden, wird die Nahrungsaufnahme anhand einer halbquantitativen Methode an drei aufeinanderfolgenden Tagen durch Ablesen der Nahrung geschätzt. Es sollte beachtet werden, dass diese Methode komplex, ungenau und nur den am stärksten unterernährten Patienten vorbehalten bleibt. Die Entwicklung fotografischer Methoden hat sich in den letzten Jahren zu einer interessanten Alternative zur Gewichtsmessung entwickelt. Basierend auf Fotos, die vor und nach der Mahlzeit aufgenommen wurden, um abzuleiten, was tatsächlich verzehrt wird, erzielen diese Methoden Ergebnisse, die mit der Wiegemethode vergleichbar sind, obwohl es immer noch eine Reihe von Einschränkungen gibt (Erfordernis menschlicher Intervention, Zwang, standardisierte Menüs in Bezug auf Gewicht und Mangel an patientenangepasstem Ernährungsmanagement). Um diese Einschränkungen zu überwinden, wurde kürzlich in der Untersuchungsabteilung ein automatisiertes fotografisches Verfahren entwickelt, das auf modernen Techniken zur automatischen Verarbeitung von 2D- und 3D-Bildern in Verbindung mit Techniken der künstlichen Intelligenz basiert, aber noch nicht validiert wurde.

Die Originalität und Innovation dieses Projekts liegt in der automatisierten Analyse der aufgenommenen Fotos und der Umwandlung in den Prozentsatz der verbleibenden Lebensmittel dank der Entwicklung von Algorithmen zur Bildvorverarbeitung und neuronalen Klassifizierung durch eine 2D- und 3D-Software (zum Patent angemeldet).