Validez, Fiabilidad y Viabilidad de una Medición/Valoración Fotográfica Automatizada de la Ingesta de Alimentos en Ancianos Hospitalizados (PAMPILLE)

La desnutrición afecta del 50% al 70% de los ancianos hospitalizados, siendo más preocupante en los ancianos por su repercusión clínica. La medición del consumo de alimentos es fundamental para reconocer las necesidades, controlar el estado nutricional del anciano hospitalizado e implementar acciones terapéuticas específicas como suplementos o aumento energético-proteico para combatir la desnutrición o el riesgo de desnutrición. Desafortunadamente, esta medida rara vez se realiza de manera efectiva en la práctica, manteniendo al paciente en déficit nutricional, lo que contribuye al riesgo de aumento de la morbilidad y la mortalidad.

Aunque el pesaje de la ingesta de alimentos es el método de referencia, es una carga rutinaria para los equipos de salud. Para superar estas limitaciones en entornos hospitalarios, la ingesta se estima mediante lecturas de alimentos durante tres días consecutivos utilizando un método semicuantitativo. Cabe señalar que este método sigue siendo complejo, impreciso y reservado solo para los pacientes más desnutridos. En los últimos años, el desarrollo de métodos fotográficos se ha convertido en una interesante alternativa a la medición por peso. Basados ​​en fotografías tomadas antes y después de la comida para deducir lo que realmente se ingiere, estos métodos obtienen resultados comparables al método de pesaje, aunque todavía hay una serie de limitaciones (necesidad de intervención humana, restricción de tener menús estandarizados en peso y falta de manejo nutricional adaptado a los pacientes). Para superar estas limitaciones, recientemente se ha desarrollado en la unidad del investigador un método fotográfico automatizado basado en técnicas modernas para el procesamiento automático de imágenes 2D y 3D acoplado con técnicas derivadas de la inteligencia artificial, pero aún no ha sido validado.

La originalidad e innovación de este proyecto radica en el análisis automatizado de las fotografías tomadas y la conversión en porcentaje de comida sobrante gracias al diseño de algoritmos de preprocesamiento de imágenes y clasificación neuronal mediante un software 2D y 3D (pendiente de patente).