フラミンガム心臓研究における人工知能支援の画像ベースの食事評価ツールの評価

人間の食事は複雑な性質を持っているため、大規模な自由生活集団における食事摂取量の評価は本質的に困難です。 食事評価の従来の方法（つまり、ウェブベースの食事のリコールまたは記録）の進歩は、参加者の負担を軽減しながらデータの精度を向上させることを目的としています。 食品認識技術をさらに活用してリアルタイムの食物摂取を把握することは、既存の方法の限界を克服するのに役立つ可能性があります。 人工知能で強化された画像支援ツールである Keenoa は、食事データの収集を容易にする可能性がある新しく設計されたモバイル アプリケーションです。

主に、研究者は、試験 4 で、フラミンガム心臓研究の第 3 世代ベースのコホートにおける、従来の Web ベースの自動自己投与 24 時間 (ASA24) 食事評価ツールと比較して、キーノアの受容性と有用性を評価します。研究者はまた、 Keenoa または ASA24 を通じて、3 日間の食事評価をすべて完了した参加者の割合を決定します。 さらに、研究者らは、各食事評価ツールから得られた血糖変動の食事決定要因（炭水化物の割合、繊維摂取量など）を、持続血糖モニター（CGM）から得られる結果と関連付けます。

ランダム化ブロック設計により、この研究はフラミンガム心臓研究 (FHS) グルコース研究 (R01 DK129305) の一部として行われます。 現在、第 3 世代ベースのコホートの参加者は 4 回目の検査で、Dexcom G6 Pro 持続血糖モニターを腕または腹部に少なくとも 4 日間装着するよう求められます。 この期間中、参加者は ASA24 を通じて連続 3 日間の食事記録を完了するよう求められます。 この試験では、研究者は毎週食事評価ツールを ASA24 と Keenoa の間でランダム化するため、投与週に応じて、参加者は ASA24 による 3 日間の食事記録、または Keenoa による 3 日間の食事記録のいずれかにランダムに割り当てられます。 このトライアルは合計 6 週間続きます。