論文の概要: Dietary Assessment with Multimodal ChatGPT: A Systematic Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.08592v1
• Date: Thu, 14 Dec 2023 01:26:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-16 00:21:57.775722
• Title: Dietary Assessment with Multimodal ChatGPT: A Systematic Analysis
• Title（参考訳）: マルチモーダルchatgptによる食事評価 : 体系的分析
• Authors: Frank P.-W. Lo, Jianing Qiu, Zeyu Wang, Junhong Chen, Bo Xiao, Wu Yuan, Stamatia Giannarou, Gary Frost, Benny Lo
• Abstract要約: 本研究は、食事アセスメントの領域におけるマルチモーダルChatGPTの適用について検討する。 モデルを特定の言語プロンプトで導くことで、GPT-4Vは、米やパンのような一般的な主食を認識することから、バンクーやウグリといった地域料理を正確に識別するようになる。 GPT-4Vは、周囲の物体をスケール基準として利用し、食品の部位サイズを推定し、食品の重量を栄養分に翻訳する精度をさらに高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.333822848423708
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conventional approaches to dietary assessment are primarily grounded in self-reporting methods or structured interviews conducted under the supervision of dietitians. These methods, however, are often subjective, potentially inaccurate, and time-intensive. Although artificial intelligence (AI)-based solutions have been devised to automate the dietary assessment process, these prior AI methodologies encounter challenges in their ability to generalize across a diverse range of food types, dietary behaviors, and cultural contexts. This results in AI applications in the dietary field that possess a narrow specialization and limited accuracy. Recently, the emergence of multimodal foundation models such as GPT-4V powering the latest ChatGPT has exhibited transformative potential across a wide range of tasks (e.g., Scene understanding and image captioning) in numerous research domains. These models have demonstrated remarkable generalist intelligence and accuracy, capable of processing various data modalities. In this study, we explore the application of multimodal ChatGPT within the realm of dietary assessment. Our findings reveal that GPT-4V excels in food detection under challenging conditions with accuracy up to 87.5% without any fine-tuning or adaptation using food-specific datasets. By guiding the model with specific language prompts (e.g., African cuisine), it shifts from recognizing common staples like rice and bread to accurately identifying regional dishes like banku and ugali. Another GPT-4V's standout feature is its contextual awareness. GPT-4V can leverage surrounding objects as scale references to deduce the portion sizes of food items, further enhancing its accuracy in translating food weight into nutritional content. This alignment with the USDA National Nutrient Database underscores GPT-4V's potential to advance nutritional science and dietary assessment techniques.
• Abstract（参考訳）: 食事アセスメントの従来のアプローチは、主に栄養士の監督の下で行われる自己報告方法や構造化面接に基礎を置いている。 しかし、これらの方法はしばしば主観的、潜在的に不正確であり、時間集約的である。 ai(artificial intelligence)ベースのソリューションは、食事アセスメントプロセスを自動化するために考案されているが、これらの以前のai方法論は、さまざまな種類の食品タイプ、食事行動、文化的文脈を一般化する能力の課題に遭遇する。 これにより、限られた特殊化と限られた精度を有する食事分野におけるAI応用が可能となる。 近年、最新のChatGPTを駆動するGPT-4Vのようなマルチモーダル基盤モデルの出現は、様々な研究領域において、幅広いタスク(シーン理解や画像キャプションなど)にわたる変換可能性を示している。 これらのモデルは、様々なデータモダリティを処理できる、顕著な一般知性と正確性を示している。 本研究では,食事アセスメントの領域におけるマルチモーダルChatGPTの適用について検討する。 以上の結果から,GPT-4Vは食品特異的データセットを用いた微調整や適応を行うことなく,87.5%の精度で食品検出に優れていた。 特定の言語プロンプト(例えばアフリカ料理)でモデルを導くことで、米やパンのような一般的な主食の認識から、バンクーやウガリといった地域料理の正確な識別へと移行する。 GPT-4Vのもう一つの特徴は文脈認識である。 GPT-4Vは、周囲の物体をスケール基準として利用して食品の部位サイズを推定し、食品重量を栄養分に翻訳する精度を高める。 このUSDA National Nutrient Databaseとの整合性は、GPT-4Vが栄養科学と食事アセスメント技術を進歩させる可能性を示している。

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