論文の概要: Predicting Postprandial Glycemic Response from Meal Images, Clinical Variables, and Gut Microbiome Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.24453v1
• Date: Mon, 21 Sep 2026 12:01:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-23 18:04:03.986015
• Title: Predicting Postprandial Glycemic Response from Meal Images, Clinical Variables, and Gut Microbiome Information
• Title（参考訳）: 食肉画像, 臨床変数, ガスマイクロバイオームからの食後グリセミック反応の予測
• Abstract要約: 本稿では,手作業による栄養管理を画像由来のマクロ栄養素推定に置き換え,臨床変数や腸内マイクロバイオーム情報と統合してPPGR予測を行うフレームワークを提案する。 食事画像, 連続グルコースモニタリング, 臨床変数, 腸内マイクロバイオームプロファイルからなる実世界のデータセットについて, 提案手法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.02478218414167
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predicting postprandial glycemic response (PPGR) is fundamental to personalized nutrition and type 2 diabetes management, yet existing approaches typically rely on manually reported dietary intake, limiting their scalability in free-living settings. We propose a multimodal framework that replaces manual dietary logging with image-derived macronutrient estimates and integrates them with clinical variables and gut microbiome information for personalized PPGR prediction. The framework jointly performs image-based macronutrient estimation and glucose prediction, while an attention-based prediction module models interactions between dietary and host-specific information. We evaluate the proposed approach on a real-world dataset comprising meal images, continuous glucose monitoring, clinical variables, and gut microbiome profiles. The proposed model outperforms existing PPGR baselines using image-derived nutritional inputs and approaches the performance of methods that rely on manually reported macronutrients despite using automatically estimated nutritional information. These results demonstrate that combining image-derived nutrition with complementary clinical and gut microbiome information provides a practical foundation for scalable personalized PPGR prediction.
• Abstract（参考訳）: 食後血糖反応(PPGR)の予測は、栄養管理と2型糖尿病管理のパーソナライズに不可欠であるが、既存のアプローチは通常、手動で報告された食事摂取に依存し、自由生活環境でのスケーラビリティを制限している。 本稿では,手作業による栄養管理を画像由来のマクロ栄養推定に置き換え,臨床変数や腸内マイクロバイオーム情報と統合してPPGR予測を行うマルチモーダルフレームワークを提案する。 このフレームワークは、画像に基づくマクロ栄養量推定とグルコース予測を共同で行い、注意に基づく予測モジュールは、食事情報と宿主固有の情報間の相互作用をモデル化する。 食事画像, 連続グルコースモニタリング, 臨床変数, 腸内マイクロバイオームプロファイルからなる実世界のデータセットについて, 提案手法の評価を行った。 提案モデルは,画像由来の栄養入力を用いて既存のPPGRベースラインを上回り,自動推定栄養情報を使用しながら,手動で報告されたマクロ栄養素に依存する手法の性能にアプローチする。 これらの結果は、画像由来栄養と相補的な臨床および腸内微生物情報を組み合わせることで、スケーラブルなパーソナライズされたPPGR予測の実践的基盤を提供することを示した。

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