الذكاء الاصطناعي في التغذية: تبسيط الأكل الصحي باستخدام الرؤية الحاسوبية

إن تناول الطعام الصحي والحفاظ على اللياقة هو هدف يسعى الكثير منا لتحقيقه. وفقًا لمسح، فإن 70٪ من الأشخاص يريدون أن يكونوا أكثر صحة، وبالنسبة لـ 50٪ منهم، فإن تناول الطعام الصحي هو أولوية قصوى. في بعض الأحيان، قد نعتمد على نصائح الأطباء وأخصائيي التغذية. ومع ذلك، قد يستغرق هذا وقتًا طويلاً ويتضمن مواعيد وتتبع الوجبات. يمكن أن يكون تتبع الوجبات، على وجه الخصوص، مملاً وعرضة للأخطاء.

يمكن للذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية أن يجعلا تناول الطعام الصحي أبسط وأكثر سهولة. يمكنهم المساعدة في تحليل ما تأكله، وتتبع تغذيتك، وحتى اقتراح وصفات بناءً على أهدافك الصحية. يمكن لهذه التقنيات أيضًا المساعدة في تحديد مسببات الحساسية لتسهيل تخطيط الوجبات وجعلها أكثر أمانًا للأشخاص الذين يعانون من قيود غذائية. في هذه المقالة، سنلقي نظرة فاحصة على كيفية استخدام هذه التقنيات لمهام مثل تتبع التغذية واقتراح الوصفات. سنرى أيضًا كيف يؤثر الذكاء الاصطناعي في التغذية على صناعة الرعاية الصحية. هيا بنا نبدأ!

‍

الرؤية الحاسوبية في تتبع التغذية وتحليل الطعام

يمكن أن تنشأ مضاعفات صحية مختلفة من تناول كميات غير مناسبة من العناصر الغذائية. وجد الباحثون أن استهلاك الكثير أو القليل جدًا من بعض الأطعمة والعناصر الغذائية يمكن أن يزيد من خطر الإصابة بأمراض القلب والسكتة الدماغية. لهذا السبب من المهم جدًا تتبع كمية العناصر الغذائية التي تتناولها. تقليديًا، يتضمن تتبع كمية العناصر الغذائية التي تتناولها تسجيل الأطعمة التي تتناولها يدويًا، وتقدير أحجام الحصص، والبحث عن المعلومات الغذائية، الأمر الذي قد يستغرق وقتًا طويلاً وينطوي على هامش من الخطأ. مع تقنيات الذكاء الاصطناعي والرؤية الحاسوبية، أصبح تتبع التغذية أسهل الآن من أي وقت مضى.

عندما تجلس لتناول الطعام، يمكنك التقاط صورة لوعاءك أو طبقك، ويمكن لنماذج الرؤية الحاسوبية تحليل الصورة لتحديد الأطعمة المختلفة. يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي بعد ذلك تقدير أحجام الحصص وتقديم معلومات غذائية مفصلة. على سبيل المثال، باستخدام اكتشاف الأجسام، يمكن لأنظمة الرؤية الحاسوبية تحديد المواد الغذائية الموجودة في طبقك بدقة.

‍

يمكن بعد ذلك مطابقة المواد الغذائية المحددة بقاعدة بيانات كبيرة من المعلومات الغذائية. يمكن أن تساعد الخوارزميات المتقدمة مثل تقدير العمق في تقدير أحجام الحصص. بمجرد تحديد الأطعمة وتقدير أحجام الحصص، يمكن للنظام حساب السعرات الحرارية والمغذيات الكبيرة (مثل البروتينات والدهون والكربوهيدرات) والمغذيات الدقيقة (مثل الفيتامينات والمعادن)، ليعطيك تحليلًا غذائيًا تفصيليًا لوجبتك.

تطبيقات تتبع الوجبات المدعومة برؤية الحاسوب

أحد أكثر تطبيقات رؤية الحاسوب شيوعًا في تتبع الوجبات هو من خلال تطبيقات الهاتف المحمول. لنلقِ نظرة سريعة على بعض الخيارات المثيرة لتتبع الوجبات بالذكاء الاصطناعي. 

SnapCalorie هو تطبيق يستخدم رؤية الحاسوب لتقدير محتوى السعرات الحرارية والمغذيات الكبيرة من صورة. بعد التدريب على 5000 وجبة، يقلل من أخطاء تقدير السعرات الحرارية إلى أقل من 20% ويتفوق على معظم البشر. يمكن تسجيل النتائج في دفتر يوميات الطعام أو تصديرها إلى منصات اللياقة البدنية مثل Apple Health. 

وبالمثل، فإن الابتكار المثير الذي يدفع تتبع التغذية بالذكاء الاصطناعي هو LogMeal API. يستخدم خوارزميات التعلم العميق التي تم تدريبها على مجموعات بيانات كبيرة من صور الطعام لاكتشاف الأطعمة والتعرف عليها بدقة. تحقق نماذج LogMeal دقة تبلغ 93% عبر 1300 طبق وتقدم تحليلاً غذائيًا مفصلاً واكتشاف المكونات وتقدير حجم الحصة. يمكن دمج LogMeal API بسهولة في التطبيقات لإنشاء حلول لتتبع الوجبات للمطاعم وأكشاك الطلب الذاتي وشركات التكنولوجيا الغذائية الناشئة و مقدمي الرعاية الصحية والمستهلكين الآخرين.

‍

استخدام الذكاء الاصطناعي لاقتراح وصفات

يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح وصفات صحية بناءً على ما هو متاح لديك في مطبخك. يمكن لتقنيات رؤية الحاسوب مثل التجزئة تحديد المكونات المختلفة في صورة لثلاجتك أو مخزن المؤن الخاص بك. بناءً على ذلك، يمكن لنموذج لغوي كبير (LLM) مثل ChatGPT بعد ذلك اقتراح وصفات باستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي. نظرًا لأنه يمكنك مطالبة LLM، يمكنك أيضًا تحديد القيود الغذائية مثل النباتي أو الخالي من الغلوتين أو منخفض الكربوهيدرات، وسيقوم نظام الذكاء الاصطناعي بتنظيم اقتراحات الوصفات لتلبية معاييرك.

‍

"Sous Chef"، وهي نسخة مخصصة من ChatGPT، هي مثال رائع على هذه التكنولوجيا. يمكنه اقتراح وصفات بناءً على ما لديك. يمكنك إما إدخال المكونات أو تحميل صورة لما لديك في ثلاجتك. 

قد تتساءل، هل نحن بحاجة حقًا إلى مثل هذا النظام؟ تقدم أنظمة اقتراحات وصفات الذكاء الاصطناعي العديد من الفوائد مثل تقليل هدر الطعام عن طريق الاستفادة الجيدة من المكونات المتاحة وزيادة تنوع الوجبات بأطباق شهية. يمكنهم أيضًا مساعدتك في الحفاظ على نظام غذائي متوازن. على سبيل المثال، يمكن أن تساعدك خطط الوجبات المخصصة التي يقترحها مولد وصفات الذكاء الاصطناعي في تحقيق أهداف اللياقة البدنية. يمكن لهذه الأنظمة أيضًا أن تجعل الطهي أكثر متعة وإبداعًا.

الشركات الناشئة التي تبتكر باستخدام الذكاء الاصطناعي في صناعة التغذية

هناك الكثير من الأعمال الرائعة التي يتم إنجازها في صناعة الأغذية والتغذية فيما يتعلق بالذكاء الاصطناعي. دعونا نلقي نظرة على بعض الشركات الناشئة التي تدمج الذكاء الاصطناعي في الطعام الذي نتناوله كل يوم. 

Journey Foods، وهي شركة ناشئة مقرها في الولايات المتحدة الأمريكية، تقدم معلومات استخباراتية عن المكونات لتطوير وإطلاق منتجات غذائية معلبة جديدة. تقوم منصة علم البيانات الخاصة بهم، JourneyAI، بتحليل ملايين المكونات وبيانات سلسلة التوريد للعثور على المكون المثالي لكل منتج. تقوم بجمع وتخزين كميات هائلة من البيانات حول المواد الكيميائية والمغذيات لإنشاء أفضل تركيبات المنتجات الغذائية. تتيح المنصة أيضًا لشركات تصنيع الأغذية المعلبة إدارة دورات حياة المنتج بأكملها بشكل أفضل من خلال اكتشاف الأغذية القائم على البيانات.

شركة ناشئة مبتكرة أخرى في صناعة التغذية هي Viome. تستخدم Viome الذكاء الاصطناعي وتقنية تسلسل الحمض النووي الريبوزي المرسال (mRNA) لتقديم توصيات مخصصة للتغذية والعافية. إنهم يقدمون اختبارات منزلية تحلل الميكروبيوم والتعبير الجيني لتقديم رؤى دقيقة حول صحة الفرد. تساعد هذه الرؤى في تحديد الأسباب الكامنة وراء اختلالات الميكروبات والالتهابات. بناءً على هذه المعلومات، تصف Viome مكملات غذائية مخصصة وتوصيات غذائية مصممة خصيصًا للكيمياء الحيوية الفريدة لكل شخص. من خلال التركيز على الوقاية من الأمراض المزمنة ومعالجة المشكلات الصحية الجذرية، تجعل Viome الإدارة الصحية المتقدمة في متناول الجميع وشخصية.

‍

تقييم عيوب اختصاصيي التغذية الذين يعتمدون على الذكاء الاصطناعي

في حين أن الأنظمة الغذائية المحسنة بالذكاء الاصطناعي تقدم العديد من الفوائد، فإننا نحتاج أيضًا إلى فهم بعض عيوبها. إحدى المشكلات الرئيسية هي خصوصية البيانات وأمنها. تحتاج هذه الأنظمة إلى الوصول إلى معلومات صحية وغذائية شخصية حساسة. إذا لم تكن هذه البيانات محمية بشكل جيد، فقد يتم إساءة استخدامها أو سرقتها. 

أيضًا، هناك قلق بشأن التحيز في خوارزميات الذكاء الاصطناعي. إذا لم تكن بيانات التدريب متنوعة بما فيه الكفاية، فقد لا تكون التوصيات دقيقة للجميع، مما قد يؤدي إلى تقديم مشورة سيئة لبعض المجموعات من الناس. هناك مشكلة أخرى تتمثل في خطر الاعتماد الزائد على التكنولوجيا. يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقدم رؤى مفيدة، لكن لا ينبغي أن يحل محل خبرة اختصاصيي التغذية ومقدمي الرعاية الصحية من البشر. 

التأثير على الصناعة الطبية

من المتوقع أن تعمل أنظمة تتبع التغذية وأخصائيي التغذية المدعومة بالذكاء الاصطناعي على إعادة تشكيل الصناعة الطبية، وتغيير أدوار أخصائيي التغذية البشريين ومتخصصي الرعاية الصحية. كما أنها تمنح الجمهور المزيد من الخيارات عندما يتعلق الأمر بالحصول على المشورة بشأن المدخول الغذائي. حوالي 40٪ من الناس لا يشعرون أنهم بحاجة إلى التحدث مع طبيبهم قبل إضافة مكمل غذائي إلى روتينهم اليومي. يسهل الذكاء الاصطناعي الحصول على رأي الخبراء ويمكنه تشجيع الجمهور على الحصول على المزيد من المدخلات قبل إجراء تغييرات على مدخولهم الغذائي.

من المحتمل أن يؤدي التحول بالذكاء الاصطناعي إلى تغيير جذري في طريقة التعامل مع التغذية وإدارة النظام الغذائي. تقول ألكسندرا كابلان، أخصائية تغذية في Core Nutrition في ويستشستر، نيويورك: "بافتراض أن الذكاء الاصطناعي دقيق، فقد يكون مفيدًا جدًا لأنه سيساعدني في معرفة الجزء الدقيق من الموجود في الطبق ثم ما هو موجود في الطعام، لذلك يمكن أن يكون مفيدًا للمرضى لمعرفة ما يأكلونه في تلك الوجبة."

بدلاً من استبدال أخصائيي التغذية البشريين، يمكن أن يكون الذكاء الاصطناعي بمثابة أداة قوية تكمل خبراتهم. يمكن للذكاء الاصطناعي توفير رؤى تعتمد على البيانات يمكن أن تدعم اتخاذ القرارات السريرية مما يساعد أخصائيي التغذية على تطوير خطط علاج أكثر فعالية. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الأنماط في العادات الغذائية للمريض التي تساهم في الأمراض المزمنة، والسماح لأخصائيي التغذية بالتدخل في وقت مبكر وبشكل أكثر فعالية. 

ملخص حول الذكاء الاصطناعي في مجال التغذية

يمكن للرؤية الحاسوبية والذكاء الاصطناعي أن يسهلا كثيرًا تتبع ما نأكله ويمكن أن يكونا بمثابة أخصائي التغذية الشخصي الخاص بك. يمكن استخدام هذه التقنيات للمساعدة في تحسين صحة المرضى من خلال توفير مراقبة دقيقة وخطط غذائية مخصصة، مع خفض تكاليف الرعاية الصحية أيضًا عن طريق جعل معظم عمليات أخصائي التغذية المعقدة أكثر كفاءة. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي لديه بعض القيود، مثل مشكلات الدقة ونقص اللمسة الإنسانية الشخصية، إلا أن ابتكارات الذكاء الاصطناعي يمكن أن تكمل الخبرة البشرية وتعزز الرعاية الغذائية الشاملة. قد لا نزال بعيدين عن أجهزة استنساخ الطعام في Star Trek، لكن الذكاء الاصطناعي في مجال التغذية يعيد تشكيل المستقبل.

لنبتكر معًا! استكشف مستودع GitHub الخاص بنا للاطلاع على مساهماتنا في مجال الذكاء الاصطناعي. اكتشف كيف نعيد تعريف صناعات مثل التصنيع و الرعاية الصحية بتقنية الذكاء الاصطناعي المتطورة. 🚀