Sodium Intake Estimation in Hospital Patients Using AI-Based Imaging: Prospective Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Measurement of sodium intake in hospitalized patients is critical for their care. In this study, artificial intelligence (AI)-based imaging was performed to determine sodium intake in these patients. OBJECTIVE: The applicability of a diet management system was evaluated using AI-based imaging to assess the sodium content of diets prescribed for hospitalized patients. METHODS: Based on the information on the already investigated nutrients and quantity of food, consumed sodium was analyzed through photographs obtained before and after a meal. We used a hybrid model that first leveraged the capabilities of the You Only Look Once, version 4 (YOLOv4) architecture for the detection of food and dish areas in images. Following this initial detection, 2 distinct approaches were adopted for further classification: a custom ResNet-101 model and a hyperspectral imaging-based technique. These methodologies focused on accurate classification and estimation of the food quantity and sodium amount, respectively. The 24-hour urine sodium (UNa) value was measured as a reference for evaluating the sodium intake. RESULTS: Results were analyzed using complete data from 25 participants out of the total 54 enrolled individuals. The median sodium intake calculated by the AI algorithm (AI-Na) was determined to be 2022.7 mg per day/person (adjusted by administered fluids). A significant correlation was observed between AI-Na and 24-hour UNa, while there was a notable disparity between them. A regression analysis, considering patient characteristics (eg, gender, age, renal function, the use of diuretics, and administered fluids) yielded a formula accounting for the interaction between AI-Na and 24-hour UNa. Consequently, it was concluded that AI-Na holds clinical significance in estimating salt intake for hospitalized patients using images without the need for 24-hour UNa measurements. The degree of correlation between AI-Na and 24-hour UNa was found to vary depending on the use of diuretics. CONCLUSIONS: This study highlights the potential of AI-based imaging for determining sodium intake in hospitalized patients.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».