2023 Fiscal Year Annual Research Report
Blood glucose level prediction from meal photos and behavior change by AR and nudge for avoiding postprandial hyperglycemia
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21K19828
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| Research Institution | Nara Institute of Science and Technology |
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Principal Investigator |
安本 慶一 奈良先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (40273396)
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| Project Period (FY) |
2021-07-09 – 2024-03-31
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| Keywords | 血糖値予測 / 食事摂取量推薦 / 高血糖抑制 / ナッジ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、血糖値の時系列データと食事の情報から、個人ごとの血糖値予測モデルを構築し、摂ろうとしている食事により血糖値がどれだけ上昇するかを事前に予測する手法を開発すること、また、高血糖状態を避ける食行動の行動変容手法として、配膳されている各食品に対して、（どの程度）食べて良いかを、AR（拡張現実感）により重畳して表示する手法、食べる速度をセンシングし、ナッジにより血糖値が上がりにくい食べ方を誘発する手法を設計しその有効性を調査することを目的としている。
2023年度までに、摂取予定の食事から血糖値の上昇を事前に予測し、ナッジを用いて摂取量を減らすべき食品をフィードバックする高血糖抑制支援システムを設計・開発した。2 時間後の血糖値を予測する血糖値予測モデルを構築するため、被験者 10 名から、血糖値の時系列データと血糖値に影響があるとされるデータ（食事情報、睡眠情報，被験者の身体情報）を収集した。血糖値予測モデルの評価を行った結果、最も精度の高い被験者においてRMSE（二乗平均平方根誤差）は7.66、MAE（平均絶対誤差）は 4.66 となることが示された。また、食後高血糖にならないように食べる量を減らす推薦摂取量算出方式を４種類考案・実装し、クラウドソーシングでリクルートした266名に対しアンケート調査を実施した。結果、食品の嗜好だけでなく、摂取量が食事満足度の向上にとって重要であることがわかった。以上の研究成果は、国際会議IEEE EMBC2023（口頭発表）、電子情報通信学会SeMI研究会、情報処理学会DPSワークショップで発表し、2件の受賞を得るなど高く評価された。
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