データサイエンスとAIを活用した食事調査および栄養疫学

抄録

食事調査は栄養疫学の根幹を成すが，多くの課題を内包している。今後，技術革新により，AI画像解析等による推定精度の高い食事データと，健診・治療歴やゲノムなどのマルチオミックスデータを統合したビッグデータの構築が進められる。AIによる高度な解析・評価は，科学的根拠に基づく健康政策や食事療法，ガイドライン等の策定と社会実装を強力に牽引するであろう。しかし，AI駆動型の栄養疫学や食事調査においても，依然として固有の限界や倫理的課題が残存する点には，十分な留意が必要である。さらに，食事データを収集，解析，結果を適切に解釈するには，疫学，栄養疫学，栄養学，食品学，調理学，統計学，情報科学，社会学など多様な分野の専門知識が必要で，データサイエンス・AIの食事調査から新しい価値を創造し，実社会の課題を解決する高度専門家の人材育成も課題である。本総説では，栄養疫学におけるデータサイエンス・AIの食事調査を中心に，その長所，短所，課題について紹介する。