Нейросети улучшают контроль питания пациентов с сахарным диабетом

Группа ученых-медиков из г. Шанхай (Китай) совместно с учеными Шанхайской международной совместной лаборатории интеллектуальной профилактики и лечения метаболических заболеваний разработали автоматизированную систему мониторинга питания для пациентов с сахарным диабетом (СД).

Мониторинг питания имеет решающее значение для пациентов с СД, особенно потому, что самостоятельная регистрация потребления пищи неточна и часто непрактична. В связи с этим ученые из г. Шанхай сочли необходимым разработать автоматизированное решение для мониторинга питания. Данные системы можно разделить на две категории в зависимости от степени автоматизации. Полуавтоматическая система требует от пользователей отмечать приблизительное положение продукта на изображении камеры смартфона. В автоматизированных системах мониторинга питания пользователи отправляют изображения продуктов на сервер, который анализирует изображения и оценивает их пищевые характеристики. Таким образом, система анализа изображений продуктов питания должна решать несколько задач, включая сегментацию изображений, распознавание и классификацию продуктов питания, оценку объема пищи и пересчет потребляемых калорий.

Недавние исследования показали повышение точности оценки потребления энергии среди пациентов с СД на основе автоматизированной оценки изображений продуктов питания в смартфонах. Василоглоу и соавт. разработали систему для смартфонов (GoCARB), адаптированную для пациентов с СД 1-го типа, способную оценивать содержание углеводов в блюдах. Различий между оценками диетологов и оценками GoCARB не было обнаружено, независимо от размера приема пищи. Чжан и соавт. разработали мобильную систему идентификации продуктов питания, которая автоматически идентифицирует продукты питания и оценивает их калорийность, без вмешательства пользователя. В этом эксперименте точность обнаружения 15 различных продуктов питания превысила 85%.

Правильная диета незаменима при ведении пациентов с диабетом, поскольку она поддерживает нормальный уровень сахара в крови и снижает нагрузку на β-клетки островков поджелудочной железы. Персонализированные диеты, созданные на основе алгоритмов общепризнанных стандартов питания при СД, способные учитывать такие параметры, как пищевые предпочтения, физическая активность и микробиота кишечника, могут успешно снижать уровень глюкозы в крови после еды и его долгосрочные метаболические последствия.

Источник: Guan Z, Li H, Liu R et al. Artificial intelligence in diabetes management: Advancements, opportunities, and challenges. Cell Rep Med. 2023; 4 (10): 1-20. https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2023.101213.