研究チームは、本研究のために新たに開発したAIツールを用いて、カナダ国内32カ所の高齢者長期介護施設から600人を超える入居者の3日間にわたるすべての食事と飲料摂取のデータを収集・解析した。各食品がどれくらい体内炎症を起こし易いか、既存の「食事性炎症指数」を用いて算出し、それを入居者の性別、食事内容、栄養状態別に評価・解析した。

そのひとつは、高齢者が楽しみながら摂れるような食事にすることができるかということである。楽しめなくても健康は改善されるかもしれないが、それでは入居者のQOLを大きく損なうことになりかねない。

もうひとつは、介護施設入居者の多くが栄養不良（欠乏）のリスクを抱えており、十分なカロリーを摂取してもらうこと自体が単純に難しい可能性が高い。つまり食事をすること自体に困難が存在するのである。もちろん、そこには予算上の制約や、季節によって特定の食品を手に入れるのが難しいといったことも影響する可能性が高い。

本研究の特徴として、今回新たに研究チームによって開発されたAIツールの存在が挙げられる。このAIツールは、大量の食事データの解析という、多くのバイアス（歪み）やエラー（間違い）の元になりやすい、時間も手間もかかる作業を効率的に自動化するものである。