gluten-aware(SafeGluten:セーフグルテン)

AI/ML

概要

SafeGluten(リポジトリ名: gluten-aware)は、セルリック病(グルテン不耐症)に関する診断支援と食品安全の向上を目的としたプロジェクトです。作者は Costanza Pasquotto Assef 氏で、ソフトウェア工学と応用AIの専門知識を活かし、臨床診断の補助から市販食品の成分・表示解析までを想定したプロトタイプを開発しています。リポジトリはバックエンド・フロントエンド・ML関連の三層構成で管理され、機械学習モデルの学習やAPI連携、ユーザー向け表示までのワークフローを含む設計です。医療データの取り扱いや食品表示の自動判定など、実用化に向けた基礎が実装されています。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 5
  • ファイル数: 4
  • メインの言語: JavaScript

主な特徴

  • セルリック病に特化した診断支援と食品ラベル解析を目的としたプロトタイプ
  • フルスタック構成(backend / frontend / ml)でモデル学習からUI表示までを包含
  • 機械学習ワークフローを組み込んだ研究・実験向けの構成
  • オープンソースで再現性・拡張性を重視

技術的なポイント

このプロジェクトは「医療(診断)×食品安全×機械学習」をつなぐ点が技術的に興味深いです。リポジトリ構成から推測すると、mlディレクトリにデータ前処理、学習スクリプト、モデルアーティファクトを置き、backendが学習済みモデルをAPI化してfrontendがユーザーインターフェースを提供する典型的なMLOps的パイプラインを想定しています。モデル面では、食品ラベルのテキスト解析(NLP)や原材料リストのキーワードマッチング、場合によっては製品画像からのラベル読み取り(OCR→NLP)などの組合せが考えられます。診断支援側では臨床データや症状の入力を受けて、所見のスコアリングやリスク推定を行う分類器やルールベースのハイブリッドアプローチが有効です。技術スタックとしてはメイン言語がJavaScriptであるため、Node.js/ExpressによるAPI層、フロントエンドはReact系のSPA、機械学習はTensorFlow.jsでブラウザ内推論を行うか、Pythonで学習したモデルをONNX/TensorFlow形式でエクスポートしてNode上の推論サービスと連携する設計が想定されます。また、データ管理とプライバシー保護、医療情報に関する倫理的配慮(匿名化・同意取得・モデルの説明可能性)も重要なポイントです。評価指標としては精度(accuracy)、再現率(recall)、適合率(precision)、F1、臨床的有用性の観点からは陽性的中率や偽陰性率の低減が重視されます。将来的な改善領域としては学習データの多様化(地域・言語・製品差)、オンデバイス推論によるプライバシー向上、継続的学習パイプライン(データ追加→再学習→デプロイ)の構築が挙げられます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • README.md: file
  • backend: dir
  • frontend: dir
  • ml: dir

まとめ

医療と食品安全を繋ぐ実験的プロトタイプで、実用化に向けた拡張余地が大きいプロジェクト。

リポジトリ情報:

READMEの抜粋:

SafeGluten 🛡️🌾

IA Aplicada à Saúde: Do Diagnóstico Clínico à Segurança Alimentar na Doença Celíaca

Projeto desenvolvido por Costanza Pasquotto Assef
Engenheira de Software · Estudante de Especialização em Inteligência Artificial Aplicada — UFPR


📌 Visão Geral

A doença celíaca é uma condição autoimune crônica severa, frequentemente subdiagnosticada e, mesmo após o diagnóstico, ainda cercada de riscos no cotidiano — especialmente no consumo de alimentos industrializa…