AI画像解析を活用した集団レベルの食事評価を目的とする調査法の開発・検証

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食生活の評価は公衆衛生施策等の基盤となるため重要であるが、その精密な測定は容易ではない。近年の人工知能・機械学習技術の進歩によって、消費者向けのモバイル型食事診断に活用できるサービスが増加している。この技術の利便性を疫学研究や国民健康・栄養調査などの国や行政によるサーベイランスにおける集団レベルの摂取量評価に活用することのメリットは大きい。しかし実用化のためには、成分値データベースの標準化、必要なアウトカムの整備、妥当性の検証等、科学性を担保するための課題を解決しなければならない。そこで本研究では、国・行政によるサーベイランスや疫学研究にも用いることのできる集団レベルの摂取量評価に用いるための自動食事評価システムを整備し、その妥当性および有用性、実用性を検証することである。観察研究に基づいて構築された料理DBを基盤とし、申請者らが開発した既存の食事調査システムに、画像識別の技術を連携し、多様な集団における有用性等、栄養学、疫学の見地から科学性と研究活用の実用性、摂取量推定の妥当性を検証する。2021年度は、API連携によってAI画像認識の機能を付加した食事調査システムおけるソフト面の整備（成分値、料理データベースの更新、AIが特定した料理名と料理データベースを紐づけるためのキーワード等、データ整理）を行い、試行と小規模な集団を対象とした調査を行って動作の調整を行い実用化した。