15. August 2024
Erfahren Sie, wie KI in der Ernährung eingesetzt werden kann, um die Nahrungsaufnahme zu verfolgen, Rezepte vorzuschlagen, personalisierte Ernährungsberatung anzubieten und welche Auswirkungen sie auf die Medizin hat.
Sich gesund zu ernähren und fit zu bleiben ist ein Ziel, das viele von uns anstreben. Laut einer Umfrage wünschen sich 70 % der Menschen, gesünder zu sein, und für 50 % von ihnen hat eine gesündere Ernährung oberste Priorität. Gelegentlich verlassen wir uns vielleicht auf den Rat von Ärzten und Ernährungsberatern. Dies kann jedoch zeitaufwendig sein und Termine und die Verfolgung von Mahlzeiten erfordern. Insbesondere die Verfolgung von Mahlzeiten kann mühsam und fehleranfällig sein.
KI und Computer Vision können eine gesunde Ernährung einfacher und zugänglicher machen. Sie können helfen, Ihre Ernährung zu analysieren, Ihre Nährstoffaufnahme zu verfolgen und sogar Rezepte basierend auf Ihren Gesundheitszielen vorzuschlagen. Diese Technologien können auch helfen, Allergene zu identifizieren, um die Essensplanung für Menschen mit diätetischen Einschränkungen einfacher und sicherer zu machen. In diesem Artikel werden wir uns genauer ansehen, wie diese Technologien für Aufgaben wie die Verfolgung der Ernährung und das Vorschlagen von Rezepten eingesetzt werden können. Wir werden auch sehen, wie sich KI in der Ernährung auf das Gesundheitswesen auswirkt. Fangen wir an!
Verschiedene gesundheitliche Komplikationen können durch eine falsche Nährstoffaufnahme entstehen. Forscher haben herausgefunden, dass der Konsum von zu viel oder zu wenig bestimmten Lebensmitteln und Nährstoffen das Risiko von Herzerkrankungen und Schlaganfall erhöhen kann. Deshalb ist es sehr wichtig, Ihre Nährstoffaufnahme zu verfolgen. Traditionell beinhaltet die Verfolgung der Nährstoffaufnahme die manuelle Aufzeichnung der Lebensmittel, die Sie essen, die Schätzung der Portionsgrößen und die Suche nach Nährwertinformationen, was zeitaufwendig sein und eine Fehlerquote beinhalten kann. Mit KI- und Computer-Vision-Technologien ist die Verfolgung der Ernährung einfacher denn je.
Wenn Sie sich zum Essen hinsetzen, können Sie ein Foto von Ihrer Schüssel oder Ihrem Teller machen, und Computer-Vision-Modelle können das Bild analysieren, um die verschiedenen Lebensmittel zu identifizieren. Das KI-System kann dann die Portionsgrößen schätzen und detaillierte Nährwertinformationen liefern. Zum Beispiel können Computer-Vision-Systeme mithilfe von Objekterkennung Lebensmittel auf Ihrem Teller genau identifizieren.
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Diese identifizierten Lebensmittel können dann mit einer großen Datenbank mit Nährwertinformationen abgeglichen werden. Fortschrittliche Algorithmen wie die Tiefenschätzung können helfen, Portionsgrößen zu schätzen. Sobald die Lebensmittel identifiziert und die Portionsgrößen geschätzt wurden, kann das System die Kalorien, Makronährstoffe (wie Proteine, Fette und Kohlenhydrate) und Mikronährstoffe (wie Vitamine und Mineralien) berechnen, um Ihnen eine detaillierte Nährwertaufschlüsselung Ihrer Mahlzeit zu geben.
Eine der beliebtesten Anwendungen von Computer Vision beim Meal-Tracking ist die Verwendung von mobilen Apps. Werfen wir einen kurzen Blick auf einige spannende KI-Meal-Tracking-Optionen.
SnapCalorie ist eine App, die Computer Vision verwendet, um den Kaloriengehalt und die Makronährstoffe anhand eines Fotos zu schätzen. Trainiert mit 5.000 Mahlzeiten, reduziert sie die Fehler bei der Kalorienschätzung auf weniger als 20 % und übertrifft die meisten Menschen. Die Ergebnisse können in einem Ernährungstagebuch protokolliert oder auf Fitnessplattformen wie Apple Health exportiert werden.
Eine ähnliche, interessante Innovation, die das KI-gestützte Nutrition-Tracking vorantreibt, ist die LogMeal API. Sie verwendet Deep-Learning-Algorithmen, die auf großen Datensätzen von Lebensmittelbildern trainiert werden, um Lebensmittel genau zu erkennen. Die Modelle von LogMeal erreichen eine Genauigkeit von 93 % bei 1.300 Gerichten und bieten detaillierte Nährwertanalysen, Inhaltsstofferkennung und Portionsgrößenschätzung. Die LogMeal-API kann einfach in Apps integriert werden, um Meal-Tracking-Lösungen für Restaurants, Self-Order-Kioske, Food-Tech-Startups, Gesundheitsdienstleister und andere Verbraucher zu erstellen.
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KI kann gesunde Rezepte vorschlagen, basierend auf dem, was Sie in Ihrer Küche haben. Computer-Vision-Techniken wie Segmentierung können verschiedene Zutaten in einem Bild Ihres Kühlschranks oder Ihrer Vorratskammer identifizieren. Basierend darauf kann ein großes Sprachmodell (LLM) wie ChatGPT dann Rezepte unter Verwendung von generativer KI vorschlagen. Da Sie ein LLM auffordern können, können Sie auch Ernährungsbeschränkungen wie vegan, glutenfrei oder kohlenhydratarm festlegen, und das KI-System wird Rezeptvorschläge zusammenstellen, die Ihren Kriterien entsprechen.
"Sous Chef", eine angepasste Version von ChatGPT, ist ein großartiges Beispiel für diese Technologie. Es kann Rezepte vorschlagen, basierend auf dem, was Sie haben. Sie können entweder die Zutaten eingeben oder ein Bild von dem hochladen, was Sie in Ihrem Kühlschrank haben.
Sie fragen sich vielleicht, brauchen wir wirklich ein solches System? KI-Rezeptvorschlagssysteme bieten viele Vorteile, wie z. B. die Reduzierung von Lebensmittelverschwendung durch die sinnvolle Nutzung verfügbarer Zutaten und die Erhöhung der Mahlzeitenvielfalt mit Gourmetgerichten. Sie können Ihnen auch helfen, eine ausgewogene Ernährung einzuhalten. Beispielsweise können personalisierte Ernährungspläne, die von einem KI-Rezeptgenerator vorgeschlagen werden, Ihnen helfen, Ihre Fitnessziele zu erreichen. Diese Systeme können das Kochen auch viel unterhaltsamer und kreativer machen.
Es gibt viele faszinierende Arbeiten in der Lebensmittel- und Ernährungsindustrie im Bereich der KI. Werfen wir einen Blick auf einige der Startups, die KI in die Lebensmittel integrieren, die wir täglich essen.
Journey Foods, ein in den USA ansässiges Startup, bietet Ingredient Intelligence zur Entwicklung und Einführung neuer verpackter Lebensmittelprodukte. Ihre Data-Science-Plattform, JourneyAI, analysiert Millionen von Inhaltsstoffen und Lieferkettendaten, um den idealen Inhaltsstoff für jedes Produkt zu finden. Sie sammelt und speichert riesige Datenmengen über Chemikalien und Nährstoffe, um die besten Formulierungen von Lebensmitteln zu erstellen. Die Plattform ermöglicht es auch Unternehmen, die verpackte Lebensmittel herstellen, ganze Produktlebenszyklen durch datengesteuerte Lebensmittelerkennung besser zu verwalten.
Ein weiteres innovatives Startup in der Ernährungsindustrie ist Viome. Viome verwendet künstliche Intelligenz und mRNA-Sequenzierungstechnologie, um personalisierte Ernährungs- und Wellness-Empfehlungen anzubieten. Sie bieten Tests für zu Hause an, die das Mikrobiom und die Genexpression analysieren, um präzise Einblicke in die Gesundheit einer Person zu geben. Diese Erkenntnisse helfen, die zugrunde liegenden Ursachen für mikrobielle Ungleichgewichte und Entzündungen zu identifizieren. Basierend auf diesen Informationen verschreibt Viome maßgeschneiderte Nahrungsergänzungsmittel und Ernährungsempfehlungen, die auf die einzigartige Biochemie jeder Person zugeschnitten sind. Durch die Konzentration auf die Prävention chronischer Krankheiten und die Behandlung von grundlegenden Gesundheitsproblemen macht Viome fortschrittliches Gesundheitsmanagement zugänglich und personalisiert.
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Während KI-gestützte Ernährungssysteme viele Vorteile bieten, müssen wir auch einige ihrer Nachteile verstehen. Ein Hauptproblem ist der Datenschutz und die Datensicherheit. Diese Systeme benötigen Zugriff auf sensible persönliche Gesundheits- und Ernährungsinformationen. Wenn diese Daten nicht gut geschützt sind, könnten sie missbraucht oder gestohlen werden.
Es gibt auch die Sorge vor Verzerrungen in KI-Algorithmen. Wenn die Trainingsdaten nicht vielfältig genug sind, sind die Empfehlungen möglicherweise nicht für jeden zutreffend, was möglicherweise zu schlechten Ratschlägen für bestimmte Personengruppen führt. Ein weiteres Problem ist das Risiko, zu sehr auf Technologie angewiesen zu sein. KI kann hilfreiche Einblicke liefern, sollte aber nicht das Fachwissen von menschlichen Ernährungswissenschaftlern und Gesundheitsdienstleistern ersetzen.
KI-gestützte Ernährungstracking- und Diätassistentensysteme werden die Medizinbranche verändern und die Rolle von menschlichen Diätassistenten und medizinischem Fachpersonal verändern. Sie geben der Öffentlichkeit auch mehr Möglichkeiten, sich über die Nährstoffaufnahme zu informieren. Rund 40 % der Menschen haben nicht das Gefühl, mit ihrem Arzt sprechen zu müssen, bevor sie ein Nahrungsergänzungsmittel in ihre tägliche Routine aufnehmen. KI erleichtert es, eine Expertenmeinung einzuholen, und kann die Öffentlichkeit dazu anregen, sich mehr Informationen zu beschaffen, bevor sie Änderungen an ihrer Nährstoffaufnahme vornimmt.
Es ist wahrscheinlich, dass eine KI-Transformation die Art und Weise, wie Ernährung und Ernährungsmanagement gehandhabt werden, grundlegend verändern kann. Alexandra Kaplan, eine Ernährungsberaterin bei Core Nutrition in Westchester, New York, erklärt: "Angenommen, sie ist genau (KI), könnte sie sehr nützlich sein, weil sie mir helfen würde, den genauen Anteil dessen zu kennen, was sich auf dem Teller befindet, und dann, was in dem Essen enthalten ist, sodass es für Patienten hilfreich sein könnte, zu wissen, was sie zu dieser Mahlzeit essen."
Anstatt menschliche Diätassistenten zu ersetzen, kann KI als ein leistungsstarkes Werkzeug dienen, das ihr Fachwissen ergänzt. KI kann datengesteuerte Erkenntnisse liefern, die die klinische Entscheidungsfindung unterstützen können, was Diätassistenten hilft, effektivere Behandlungspläne zu entwickeln. Beispielsweise kann KI Muster in den Ernährungsgewohnheiten eines Patienten erkennen, die zu chronischen Krankheiten beitragen, und es Diätassistenten ermöglichen, früher und effektiver einzugreifen.
Computer Vision und KI können es viel einfacher machen, zu verfolgen, was wir essen, und können sogar Ihr persönlicher Ernährungsberater sein. Diese Technologien können verwendet werden, um die Gesundheit von Patienten zu verbessern, indem sie eine genaue Überwachung und maßgeschneiderte Ernährungspläne bereitstellen und gleichzeitig die Gesundheitskosten senken, indem sie die meisten komplizierten Diätassistentenprozesse effizienter gestalten. Obwohl KI einige Einschränkungen aufweist, wie z. B. Genauigkeitsprobleme und ein Mangel an persönlicher menschlicher Note, können KI-Innovationen menschliches Fachwissen ergänzen und die allgemeine Ernährungsversorgung verbessern. Wir sind vielleicht noch weit von den Lebensmittelreplikatoren von Star Trek entfernt, aber KI in der Ernährung gestaltet die Zukunft neu.
Lasst uns gemeinsam Innovationen vorantreiben! Entdecken Sie unser GitHub-Repository, um unsere Beiträge zur KI zu sehen. Entdecken Sie, wie wir Branchen wie Fertigung und Gesundheitswesen mit modernster KI-Technologie neu definieren. 🚀
