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The Japanese Journal of Clinical Dialysis Volume 42, Issue 2 （February 2026）

臨牀透析 42巻2号（2026年2月発行）

Japanese English

特集人工知能を活用した透析医療の最適化

コラム：栄養素の写真からの推測脇野修 ¹ ¹徳島大学大学院医歯薬学研究部腎臓内科学分野キーワード：画像認識 , 深層学習 , 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） , 食事管理アプリ Keyword: 画像認識 , 深層学習 , 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） , 食事管理アプリ pp.185-187

発行日 2026年2月10日 Published Date 2026/2/10

DOI https://doi.org/10.19020/CD.0000003731

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Abstract 文献概要
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参考文献 Reference

慢性腎臓病をはじめとする生活習慣病においては生活習慣の改善がその第一の治療戦略として掲げられている．食事療法はそのなかで重要なものの一つである．食事療法の介入根拠として採血データとともに管理栄養士による日々の食事評価が重要である．しかし，専門家による日々の食事評価はほぼ不可能であるため，現在は患者自身が日常の食習慣を記録することが行われているが，その精度は低いことも知られている．これを克服する方法としてスマートフォンの普及および人工知能（AI）による画像解析技術の向上とあいまって，食品を検出し，その種類を認識し栄養価を計算できるスマートフォンアプリケーション（以下，アプリ）の開発が進んできている．カリウムに特化したアプリケーションが広く普及しつつあるが精度や個別対応に限界があり，現時点では医療機器としてCKD・透析患者の臨床的栄養評価をすることはできない．