Исследователи из Университета Ватерлоо разработали новую технологию искусственного интеллекта (ИИ) для изучения данных о еде и жидкостях, потребляемых более чем 600 жителями 32 домов попечения в течение трех дней. Результаты сравнили с канадскими государственными рекомендациями по здоровому питанию 2019 года и информацией о продуктах, которые могут вызывать воспаление и способствовать развитию хронических заболеваний, включая диабет, сердечно-сосудистые заболевания, артрит и деменцию.

В частности, оказалось, что основным источником белка в домах попечения чаще всего были продукты животного происхождения, которые увеличивают воспалительный потенциал диеты. В меню чаще всего присутствовали молоко, супы и тушеные блюда. В то же время в государственных рекомендациях написано о пользе употребления большего количества растительных источников белка, например, орехов или бобов. По мнению исследователей эта ситуация во многом объясняется тем, что дома попечения вынуждены делать упор на продукты которые больше нравятся их постояльцам.

"Эта пищевая аналитика может помочь в планировании меню и предоставить основанную на данных информацию для поддержки диетических вмешательств, направленных на улучшение клинических результатов и качества жизни", — говорит доктор Кайлен Пфистерер, адъюнкт-профессор технических наук в Ватерлоо и научный сотрудник Центра цифровой терапии в сети университетского здравоохранения.

Хотя ученые и определили возможности для улучшения качества рациона, они признают существование некоторых проблем при смене меню в домах попечения.

Во-первых, пожилые постояльцы должны получать удовольствие от еды и напитков, которые они потребляют, поскольку это влияет на качество их жизни.

Во-вторых, большинство живущих в домах попечения подвержены риску недоедания, поэтому просто обеспечить их достаточным количеством калорий может быть сложно. Бюджетные ограничения и сезонная доступность определенных продуктов также могут играть важную роль.

Новый инструмент автоматизировал процесс, который долгое время был трудоемкой задачей, подверженной предвзятости и ошибкам.

"Возможность проводить такую ​​обширную категоризацию с использованием ИИ в автоматическом режиме позволила нам получить гораздо более глубокое и всестороннее представление о воспалительном потенциале того, что в настоящее время съедается в домах попечения", — говорит доктор Александр Вонг, профессор системного проектирования в Университете Ватерлоо.

Статья об исследовании опубликована в журнале BMC Public Health.