يفضل معظم كبار السن التقدم في السن في منازلهم والبقاء نشطين في مجتمعاتهم. بالنسبة للكثيرين، سيؤدي سوء التغذية إلى عرقلة تلك الخطط بسبب فقدان الوزن غير الطوعي، ونقص المغذيات الدقيقة والضعف. لا تؤثر هذه الظروف على نوعية الحياة فحسب، بل إنها تتطلب في كثير من الأحيان الانتقال إلى العيش في منشأة رعاية طويلة الأجل.
ولمعالجة هذه المشكلة، يستهدف الباحثون في جامعة واترلو سوء التغذية لدى السكان المسنين من خلال تطوير تطبيق مدعوم بالذكاء الاصطناعي يمكنه قياس السعرات الحرارية والمغذيات بدقة لدى الأشخاص ببساطة عن طريق “مراقبة” ما يأكلونه.
على عكس تطبيقات التغذية التقليدية التي تعتمد عادةً على المستخدم لإدخال المعلومات لإجراء الحسابات والتوصيات، فإن التطبيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي يقوم بكل العمل. لا يحتاج المستخدم إلى تحميل صور لطعامه، أو البحث في قاعدة بيانات عن عناصر محددة أو قياس وإدخال مقدار ما يتناوله من كل عنصر بدقة.
لاستخدام التطبيق، ما عليك سوى الجلوس على طاولتك مع طبق من الطعام وستكتشف كاميرا فيديو مثبتة في أحد الأجهزة تلقائيًا متى تبدأ في تناول الطعام وتسجل كل قضمة تدخل إلى فمك. خلف الكواليس، يقوم نموذج اللغة المرئية (VLM) بتحليل الفيديو تلقائيًا، إطارًا تلو الآخر، مع الأخذ في الاعتبار الأداة التي تستخدمها والمراحل المختلفة لتناول الطعام، بما في ذلك فتح فمك والمضغ. يحافظ نموذج أي شيء (SAM) الخاص بـ Meta AI على دقة تحليل العناصر الغذائية من خلال التركيز على ما تأكله بالضبط وكميته.
يقول الدكتور يوهاو تشن، أستاذ مساعد باحث في قسم هندسة تصميم الأنظمة، الرؤية ومعالجة الصور (VIP): “كلما تطلب التطبيق إدخالات من المستخدم، زاد احتمال عدم استمرار الأشخاص في استخدامه على المدى الطويل”. مختبر. “نريد دعم المراقبة المستمرة للتغذية، لذلك نستخدم الذكاء الاصطناعي لأتمتة العمليات ووضع متطلبات أقل على المستخدم.”
من الافتراض إلى الدقة
وكان النظام الجديد فعالا للغاية في تحليل السعرات الحرارية والمواد المغذية للأطعمة المستهلكة باستخدام الملعقة. يتوسع نطاق البحث الآن ليشمل أدوات أكثر تحديًا، مثل الشوك وعيدان تناول الطعام وحتى الأيدي.
ويخطط الفريق أيضًا للذهاب إلى ما هو أبعد من تحليل الطعام ليشمل مواد أخرى تؤثر على صحة كبار السن ورفاهيتهم. يقول تشين: “تتمثل الرؤية في تحليل كل ما يتناوله الشخص، بما في ذلك المكملات الغذائية والأدوية”.
بغض النظر عن كيفية تطور التكنولوجيا، يظل الهدف هو توفير تتبع دقيق للسعرات الحرارية والمغذيات لكبار السن والقائمين على رعايتهم، وتقديم توصيات لسد الفجوات الغذائية المحددة، والقيام بذلك بطريقة بسيطة وسهلة الاستخدام.
يقول كريس كزارنيكي (MASc ’24)، وهو خريج ماجستير حديث وعمل في المشروع: “بعض الأشخاص لا يشعرون بالارتياح عند استخدام التكنولوجيا، لذلك نريد أن نجعل تطبيقنا سهل الاستخدام للغاية”. “يمكن أن يتخذ ذلك شكل تطبيق هاتف ذكي يستخدم الكاميرا المدمجة بالجهاز، أو حتى النظارات القابلة للارتداء.
“الهدف هو مساعدة السكان المسنين على تحقيق التغذية المثالية. إن تسويق حل يمنح هذه الفئة السكانية المتنامية الأدوات اللازمة للازدهار أثناء العيش بشكل مستقل في منازلهم سيكون بمثابة نجاح كبير.”
يعد نظام تتبع التغذية المدعوم بالذكاء الاصطناعي مثالاً على أبحاث واترلو المبتكرة حول محددات الصحة، بما في ذلك الشيخوخة الصحية. ومع توقع تضاعف عدد المواطنين الذين تبلغ أعمارهم 65 عاما أو أكثر على مدى السنوات الثلاثين المقبلة، فإن انتشار سوء التغذية على نطاق واسع بين كبار السن من شأنه أن يؤدي إلى شل أنظمة الرعاية الطويلة الأجل والرعاية الصحية.
إنها مبادرة تركز على تحسين نوعية حياة كبار السن ومقدمي الرعاية لهم من خلال الابتكار من أجل شيخوخة آمنة وصحية.
الاستفادة من مهارات الفريق المتنوعة لإحداث تأثير في العالم الحقيقي
هذا البحث هو من بنات أفكار الدكتور ألكسندر وونغ، المدير المشارك لمجموعة أبحاث الرؤية ومعالجة الصور (VIP)، والأستاذ في قسم هندسة تصميم الأنظمة في جامعة واترلو. الدكاترة. يتعاون وونغ وتشين مع خبيرين في الشيخوخة والتغذية، د. هيذر كيلر، رئيسة أبحاث شليغل في التغذية والشيخوخة في معهد أبحاث الشيخوخة (RIA)، وشارون كيركباتريك، الأستاذ في كلية واترلو لعلوم الصحة العامة.
جانيت ارمسترونج
