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《移动人工智能技术辅助的越南青春期女性膳食评估的相对有效性》

  • 来源专题：食物与营养
  • 编译者： 李晓妍
  • 发布时间：2022-10-29
  • 背景：关于中低收入国家(LMICs)青少年膳食摄入量的数据存在差距。传统的膳食评估方法是资源密集型的，在估计分量大小方面缺乏准确性。已经提出了技术辅助膳食评估工具，但很少有在低收入和中等收入国家使用的可行性得到验证。

    目标：我们评估了FRANI (Food Recognition Assistance and Nudging Insights)的相对有效性，这是一种用于越南12-18岁青春期女性(n = 36)膳食评估的移动人工智能(AI)应用程序，与加权记录(WR)标准进行比较，并将FRANI的表现与多遍24小时回忆(24HR)进行比较。

    方法：采用三种方法评估饮食摄入量:FRANI、WR和非连续3天进行的24HRs。采用混合效应模型对重复测量进行调整，使用10%、15%和20%的界限来测试营养摄入量的等效性。采用一致性相关系数(CCC)评价方法之间的一致性。确定了内存和部分大小估计偏差的错误来源。

    结果：在能量、蛋白质、脂肪和4种营养物质(铁、核黄素、维生素B-6和锌)的10%范围内，在碳水化合物、钙、维生素C、硫胺素、烟酸和叶酸的15%和20%范围内，确定FRANI app和WR之间的等效性。对于除维生素a外的所有营养物质，24小时和WR之间的差异也观察到了类似的结果，其等效范围为20%。对于能量和大多数营养物质，FRANI和WR之间的ccc(0.60, 0.81)略低于24小时和WR之间的ccc(0.70, 0.89)。记忆错误(食物遗漏或侵入)约为21%，对食物的分量估计偏差没有明显的明显模式。

    结论：与WR相比，人工智能辅助膳食评估和24HRs准确估计了青春期女性的营养摄入量。进一步改进人工智能辅助的食物识别和分量估计，可以减少误差。

  • 原文来源：https://academic.oup.com/ajcn/article/116/4/992/6659184?rss=1
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