| 研究課題/領域番号 |
16K09163
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
林 亜紀 東京大学, 医学部附属病院, 特任研究員 (00381632)
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| 研究分担者 |
木村 滋子 東京大学, 医学部附属病院, 特任研究員 (50382437)
脇 嘉代 東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (70505891)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| キーワード | 糖尿病 / 生活習慣 / ICT / 自己管理支援 / 食事画像 / 健康度推定 |
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| 研究実績の概要 |
本研究の最終的な目標は、糖尿病患者自己管理支援システムDialBetics（ダイアルベティックスを使って糖尿病予備群・２型糖尿病患者を対象に質の高い遠隔生活指導を行い糖尿病の重症化を予防し、健康寿命の延伸を実現することである。
本システムは①データ通信、②データ判定、③生活習慣判定の各モジュールが独立している。個々の糖尿病患者から送信された生体情報に基づいて、患者から送信された生活習慣を評価・判定する。データに治療目標値からの著しい逸脱があり医師への照会が必要と判断される場合以外は、各モジュールが自動対応する。システムからのメール受信及び音声入力はスマートフォンを用いて行う。既に運用されているシステムの食事評価は、患者から送られてきた食事画像と食事登録内容を管理栄養士が１つ１つ確認して栄養成分分析をしており患者に随時フィードバックすることが困難であった。
初年度は利便性を考慮した食事アドバイス機能の充実を図るとともに、食事解析の自動化に向けて、食事画像から食事の健康度を自動的に評価する新しいシステムを考案した。本システムは、管理栄養士が食事画像の健康度を順位付けし、健康度を機械学習させて健康度を推定する。現在、本システムは特許出願中である。
29年度は、健康度の推定を発展させ、食物繊維の摂取量を画像から自動評価することに着目した。食物繊維の十分な摂取が血糖コントロールの改善につながると考えられるが、摂取量の把握は容易でない。まず基礎データとして、管理栄養士1名が12週間の秤量法による食事記録をし、食物繊維摂取量を算出した（84日間のべ327食、外食・中食の含有栄養素等が不明な場合は推定値）。同時に、食事を撮影し、食事画像として保存した。そして、これらのデータを教師データの一部に用いて、食事画像中の食物繊維量を推定するシステムの検討に取り掛かった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
今年度は、初年度に確立した健康度推定システムの再現性の検証、システムへの実装を予定していたが、食物繊維の摂取を把握し、食物繊維を含む食事の摂取を促すことが重要と考え、健康度測定システムの強化へと変更したため開発が遅れている。
日常的に摂取する料理に含まれるエネルギーは、加工食品や、店舗等における料理の栄養素等表示からも確認することができる。しかし、食物繊維は表示義務がないこともあり、摂取量を把握するためには栄養価計算の実施や知識が求められる。また、秤量法により調製した料理とその料理画像はデータベースとして公開されていない。教師データとして、信頼できる基礎データを取得することが必須であると考えている。
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| 今後の研究の推進方策 |
食事単位で算出した食物繊維摂取量を料理単位でも算出し、教師データの内容を充実させる。また、料理画像から食物繊維摂取量を推定できるように、健康度推定システムを応用した推定方法を検討し、より質の高い健康度推定システム構築および再現性の検証を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
（理由）
今年度は、初年度に確立した健康度推定システムの再現性の検証およびDialBeticsへの実装を予定していた。しかし、食物繊維の摂取を把握し、食物繊維を含む食事の摂取を促すことが、生活指導を行う上では重要と考え、健康度測定システムの強化へと変更した。そのため、再現性検証および実装に至らず、使用額が少なかった。
（使用計画）
より質の高い健康度推定システム構築および再現性の検証等に使用する予定である
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