15. August 2024
Erfahren Sie, wie KI in der Ernährung eingesetzt werden kann, um track Nahrungsaufnahme track , Rezepte vorzuschlagen, personalisierte Ernährungsberatungsdienste anzubieten und welche Auswirkungen sie auf die medizinische Industrie 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 leichter zugänglich machen. Sie können dabei helfen, das zu analysieren, was Sie essen, Ihre Ernährung track und sogar Rezepte vorzuschlagen, die auf Ihren Gesundheitszielen basieren. Diese Technologien können auch dabei helfen, Allergene zu identifizieren, um die Essensplanung für Menschen mit Ernährungseinschränkungen einfacher und sicherer zu machen. In diesem Artikel sehen wir uns genauer an, 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 die Gesundheitsbranche auswirkt. Fangen wir an!
Eine falsche Ernährung kann zu verschiedenen gesundheitlichen Komplikationen führen. Forscher haben herausgefunden, dass der Verzehr von zu viel oder zu wenig von bestimmten Lebensmitteln und Nährstoffen das Risiko von Herzerkrankungen und Schlaganfällen erhöhen kann. Deshalb ist es sehr wichtig, dass Sie Ihre Nahrungsaufnahme track . Bei der herkömmlichen Verfolgung der Nahrungsaufnahme werden die verzehrten Lebensmittel manuell aufgezeichnet, die Portionsgrößen geschätzt und die Nährwertangaben nachgeschlagen, was zeitaufwändig sein kann und eine gewisse Fehlerquote beinhaltet. Mit KI und Computer-Vision-Technologien ist es jetzt einfacher als je zuvor, die Ernährung zu verfolgen.
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 die KI-Ernährungserfassung vorantreibt, ist die LogMeal API. Sie verwendet Deep-Learning-Algorithmen, die auf großen Datensätzen von Lebensmittelbildern trainiert werden, um Lebensmittel genau detect und zu identifizieren. Die Modelle von LogMeal erreichen eine Genauigkeit von 93 % bei 1.300 Gerichten und bieten detaillierte Nährwertanalysen, Erkennung von Zutaten und Schätzung der Portionsgröße. Die LogMeal-API kann leicht in Apps integriert werden, um Lösungen zur Verfolgung von Mahlzeiten für Restaurants, Selbstbestellkioske, Food-Tech-Startups, Gesundheitsdienstleister und andere Verbraucher zu erstellen.
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KI kann gesunde Rezepte vorschlagen, je nachdem, was Sie in Ihrer Küche zur Verfügung haben. Computer-Vision-Techniken wie die Segmentierung können verschiedene Zutaten in einem Bild Ihres Kühlschranks oder Ihrer Vorratskammer identifizieren. Auf dieser Grundlage kann ein großes Sprachmodell (LLM) wie ChatGPT mithilfe generativer KI Rezepte vorschlagen. Da Sie ein LLM anweisen können, können Sie auch diätetische Einschränkungen wie vegan, glutenfrei oder kohlenhydratarm angeben, und das KI-System wird Rezeptvorschläge erstellen, die Ihren Kriterien entsprechen.
"Sous Chef", eine angepasste Version von ChatGPT, ist ein gutes Beispiel für diese Technologie. Es kann Rezepte vorschlagen, die auf dem basieren, 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.
Computervision und KI können es viel einfacher machen, track , was wir essen, und können sogar Ihr persönlicher Ernährungsberater sein. Diese Technologien können dazu beitragen, die Gesundheit der Patienten durch genaue Überwachung und maßgeschneiderte Ernährungspläne zu verbessern und gleichzeitig die Gesundheitskosten zu senken, indem sie die meisten der komplizierten Prozesse in der Ernährungsberatung effizienter machen. Auch wenn die KI einige Einschränkungen hat, wie z. B. Probleme mit der Genauigkeit und das Fehlen einer persönlichen Note, können KI-Innovationen das menschliche Fachwissen ergänzen und die Ernährungsversorgung insgesamt verbessern. Von den Nahrungsreplikatoren aus Star Trek sind wir vielleicht noch weit entfernt, aber KI in der Ernährung wird die Zukunft neu gestalten.
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