(UroToday.com) 2026年美国泌尿协会(AUA)年会首日，Marin Health UCSF Health Clinic的Robert C. Chan博士与加州大学洛杉矶分校(UCLA)的Kymora Scotland博士及其同事共同展示了一款新型人工智能(AI)驱动的移动应用，该应用旨在通过自动草酸盐和营养分析来支持饮食咨询和肾结石预防。该研究评估了一款应用，该应用利用Google Gemini 2.5并使用哈佛草酸盐数据库进行训练，可从语音和基于图像的食物输入中估计饮食草酸盐含量。
草酸钙肾结石是最常见的肾结石类型，影响高达80%的结石患者。饮食草酸盐仍然是草酸钙结石形成最重要的可修改风险因素之一，然而在常规临床实践中获取准确的饮食史仍然具有挑战性。传统的饮食评估工具通常依赖于患者回忆、食物日记或手动饮食审查，受到回忆偏差、报告不足和不一致的食物成分数据的限制。为解决这一差距，研究人员开发了一款以患者为中心的移动应用，能够通过语音或书面描述以及上传的食物图像快速分析膳食，旨在为结石预防提供可扩展的实时饮食监测和营养指导。
为验证该应用，研究团队评估了804个语音食物条目和276个基于图像的食物条目，这些条目来自ASA24份量大小图像数据库。语音条目直接与哈佛草酸盐数据库中的已知草酸盐参考值进行比较，准确性定义为估计值在预期草酸盐含量的±1毫克范围内。基于图像的分析根据特定的错误来源进一步分类，包括食物识别错误、份量大小不准确、成分误分类、草酸盐参考选择错误以及无法分析图像。
该应用的语音输入组件表现出色。总体而言，82.1%的草酸盐估计值落在参考值的±1毫克范围内，而91.5%和94.5%则分别落在±5毫克和±10毫克范围内（图1）。
草酸盐估计差异的平均值为3.32毫克，中位绝对误差为0.10。这些发现表明，基于大型语言模型的饮食解释可能提供足够准确的草酸盐估计，以支持常规患者咨询和个性化结石预防策略。Chan博士指出，语音输入模型总体上"相当准确"，并且与当前形式的计算机视觉组件相比显得更为稳健。当食物名称具体、份量大小明确说明以及包括生熟等烹饪方法时，准确性最高（图2）。
基于图像的分析表现则更为多变。研究者报告的整体错误率为61%，主要由错误的食物类型识别驱动，其次是份量大小估计错误和错误的成分识别（图3）。其他故障包括草酸盐参考选择错误以及无法分析提供的图像。Chan博士解释说，这些不准确性的许多原因源于从照片中估计份量大小和体积的固有挑战，缺乏可靠的视觉参考点。
尽管存在这些局限性，Chan博士强调，图像分析结果有助于确定未来改进的关键领域。特别是，错误的草酸盐参考选择率相对较低，这表明一旦食物被正确识别，底层营养数据库就能可靠地工作。计算机视觉、份量大小识别和多模态AI解释方面的未来改进可能会显著提高该平台在现实世界中的性能（图4）。
在观众讨论期间，几位与会者质疑该平台未来的可扩展性和准确性，特别是关于图像分析组件。观众询问照片识别功能是否会随时间改善，Chan博士指出底层AI模型仍在迅速发展。进一步的讨论探讨了类似的AI驱动营养平台是否最终可以扩展到更广泛的饮食监测应用，包括钠分析，尽管演讲者澄清这些领域超出了当前研究的范围。观众还询问了用于支持模型开发的验证方法和数据库基础设施。最后，Clayman博士询问了该应用程序仅从食物图像估计份量大小和体积的能力。对此，Chan博士承认，虽然系统尝试执行这些计算，但缺乏可靠的视觉参考点，基于图像的估计仍然困难。他以"一大碗意大利面"为例说明了这一限制，指出高度可变的餐食对于当前AI系统来说，从照片中准确量化仍然具有挑战性。
Chan博士及其同事总结道，这款AI驱动的移动应用展示了肾结石预防个性化饮食咨询的可行且可扩展的方法（图5）。虽然语音输入分析已经显示出高度准确性，但基于图像的功能在广泛临床部署前还需要额外的优化。尽管如此，该平台突显了AI在预防性结石护理中可能发挥的日益重要的作用，使患者在临床环境之外也能进行更加积极主动、数据驱动且对患者友好的营养管理。
由Robert C. Chan医学博士（Marin Health UCSF Health Clinic）在2026年5月15-18日于华盛顿特区举行的2026年美国泌尿协会(AUA)年会上展示
合著者：Olumide Ojo、Janelly Jimenez、Jessica Javaherforoush、Andersen Teoh、Ferdinand Anokwuru、Bhushan Suryavanshi和Kymora Scotland
主持：Joseph Crivelli（阿拉巴马大学伯明翰分校泌尿科）、Marawan El Tayeb（贝勒斯科特和怀特健康中心）、Ryan His（加州大学欧文分校）
由Seyed Amiryaghoub M. Lavasani（加州大学欧文分校）撰写
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