・予防ヘルスケア観点において、栄養は非常に大事な要素。
・しかし、栄養管理のためにユーザーが食事内容を手で入力するのは非常に大変。
・そこで、ユーザーが食事内容の記録にかかる時間を短縮できるように、ヘルスケアプラットフォームアプリ上で、ディープラーニング学習を利用した食事画像認識機能を提供（1 枚の画像で複数品数を認識することが可能）。
・機能リリース後、食事画像投稿率が上昇し、結果、1 日数万件の投稿が行われる状態に。
・「食事カロリー推定」への取り組みも実施。管理栄養士が計算した結果と比較し、平均± 3% の誤差で推定可能に。
出典：「G検定公式テキスト第2版」（翔泳社・2021年）より
ディープラーニング活用事例
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全3件
・畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を活用し、内視鏡画像から胃がんを検出。
・6mm 以上の胃がんを熟練の内視鏡医レベルに匹敵する精度で発見。
・1 画像の診断にかかる時間は約0.02 秒であり、人間の解析速度を遥かに凌駕。
・本事例発表時においてAI を活用した胃がん内視鏡診断支援システムの報告はなく、本報告は世界初とのこと。
・2019 年11 月、米国食品医薬品局（FDA）よりブレイクスルーデバイス指定（注）（画期的医療機器/ デバイス指定）を受ける。
（注）米国内での医療機器承認取得の際、優先的に審査を受けることが可能に。
出典：「G検定公式テキスト第2版」（翔泳社・2021年）より
・6mm 以上の胃がんを熟練の内視鏡医レベルに匹敵する精度で発見。
・1 画像の診断にかかる時間は約0.02 秒であり、人間の解析速度を遥かに凌駕。
・本事例発表時においてAI を活用した胃がん内視鏡診断支援システムの報告はなく、本報告は世界初とのこと。
・2019 年11 月、米国食品医薬品局（FDA）よりブレイクスルーデバイス指定（注）（画期的医療機器/ デバイス指定）を受ける。
（注）米国内での医療機器承認取得の際、優先的に審査を受けることが可能に。
出典：「G検定公式テキスト第2版」（翔泳社・2021年）より
・介護初心者が実際にケアをしている様子を動画で撮影。
・当該動画を、熟練の介護者がタブレットで視聴（注）。
→被介護者が「介護拒否を起こしやすいコミュニケーション」を採っていないか、赤ペンを入れながら指導実施。
（注）当該プロセスを経ることにより、指導内容を教師データ化。
・次の介護研修の際、「天井に設置したカメラと介護者が装着したメガネ型カメラによって撮影された動画」を、前項で学習させた内容をもとに解析・評価。
・上記により、都度、熟練介護者が指導を行わなくても、介護初心者が的確な指導を受けることが可能に。
・介護効果を高めることを狙うとともに、あわせて「介護拒否が起きにくくなるアプローチを採る」ことにより、介護士の負担を軽減することを狙った取り組み。
・実際に福岡で行われた実証実験（2017 年）では、被介護者の認知症における行動
/ 心理症状が20% 低下するとともに、あわせて介護者の心理負担感も28% 軽減される結果に。
出典：「G検定公式テキスト第2版」（翔泳社・2021年）より
・当該動画を、熟練の介護者がタブレットで視聴（注）。
→被介護者が「介護拒否を起こしやすいコミュニケーション」を採っていないか、赤ペンを入れながら指導実施。
（注）当該プロセスを経ることにより、指導内容を教師データ化。
・次の介護研修の際、「天井に設置したカメラと介護者が装着したメガネ型カメラによって撮影された動画」を、前項で学習させた内容をもとに解析・評価。
・上記により、都度、熟練介護者が指導を行わなくても、介護初心者が的確な指導を受けることが可能に。
・介護効果を高めることを狙うとともに、あわせて「介護拒否が起きにくくなるアプローチを採る」ことにより、介護士の負担を軽減することを狙った取り組み。
・実際に福岡で行われた実証実験（2017 年）では、被介護者の認知症における行動
/ 心理症状が20% 低下するとともに、あわせて介護者の心理負担感も28% 軽減される結果に。
出典：「G検定公式テキスト第2版」（翔泳社・2021年）より
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