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Un sistema per ridurre la malnutrizione negli ospizi

Sistema di intelligenza artificiale per il monitoraggio degli alimenti sviluppato per ridurre la malnutrizione nelle case di riposo

La nuova tecnologia potrebbe aiutare a ridurre la malnutrizione e migliorare la salute generale nelle case di cura a lungo termine registrando e monitorando automaticamente la quantità di cibo consumata dai residenti.

Il sistema intelligente, sviluppato dai ricercatori dell’Università di Waterloo, dello Schlegel-UW Research Institute for Aging e dell’University Health Network, utilizza un software di intelligenza artificiale per analizzare le foto dei piatti dopo che i residenti hanno mangiato.

Il sofisticato software, che esamina colore, profondità e altre caratteristiche fotografiche, può stimare la quantità di ogni tipo di cibo consumato e calcolarne il valore nutrizionale.

“In questo momento, non c’è modo di dire se un residente ha mangiato solo le sue proteine ??o solo i suoi carboidrati”, ha affermato Kaylen Pfisterer, che ha co-diretto la ricerca mentre guadagnava un dottorato di ricerca in ingegneria di progettazione dei sistemi a Waterloo.

“Il nostro sistema è collegato alle ricette della casa di cura a lungo termine e, utilizzando l’intelligenza artificiale, tiene traccia di quanto di ogni alimento è stato consumato per assicurarsi che i residenti soddisfino i loro requisiti nutrizionali specifici”.

Si stima che più della metà dei residenti nelle case di cura a lungo termine siano malnutriti oa rischio di malnutrizione.

L’assunzione di cibo è ora principalmente monitorata dal personale che registra manualmente le stime di consumo guardando i piatti una volta che i residenti hanno finito di mangiare.

Robert Amelard, un alunno di Waterloo e borsista post-dottorato presso l’University Health Network, ha affermato che la soggettività di quel processo si traduce in un tasso di errore del 50% o più. In confronto, il sistema automatizzato ha una precisione del 5%, “fornendo informazioni dettagliate sui modelli di consumo”.

I ricercatori hanno collaborato con operatori di supporto personale, dietisti e altri operatori di assistenza a lungo termine per sviluppare il sistema, che consente di risparmiare tempo e migliorare la precisione e sarebbe idealmente aggiunto ai tablet già utilizzati dal personale in prima linea per conservare i record elettronici.

“La mia visione sarebbe quella di monitorare e sfruttare eventuali cambiamenti nelle tendenze di assunzione di cibo come bandiere gialle o rosse per lo stato di salute dei residenti più in generale e per monitorare il controllo delle infezioni”, ha affermato Pfisterer, ora associato scientifico presso l’University Health Network Center for Global Innovazione nell’eHealth.

Il team di ricerca comprendeva anche Heather Keller, professore di kinesiologia e scienze della salute,  Alexander Wong , professore di ingegneria della progettazione dei sistemi e gli studenti Audrey Chung, Braeden Syrnyk e Alexander MacLean.

Un articolo sul loro lavoro, il monitoraggio automatizzato dell’assunzione di cibo richiede una segmentazione semantica affinata in profondità per correggere la discordanza del volume visivo nelle case di cura a lungo termine , appare sulla rivista Scientific Reports.

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