KI in der Ernährung: Gesunde Ernährung mit Computer Vision leichter machen

Gesunde Ernährung und Fitness sind Ziele, die viele von uns anstreben. Einer Umfrage zufolge möchten 70 % der Menschen gesünder leben, und für 50 % von ihnen hat eine gesündere Ernährung höchste Priorität. Manchmal verlassen wir uns dabei auf den Rat von Ärzten und Ernährungsberatern. Das kann jedoch zeitaufwendig sein und Termine sowie die Erfassung von Mahlzeiten erfordern. Gerade die Erfassung von Mahlzeiten kann mühsam und fehleranfällig sein.

KI und Computer Vision können gesunde Ernährung einfacher und zugänglicher machen. Sie helfen dir, deine Mahlzeiten zu analysieren, deine Nährstoffaufnahme zu verfolgen und sogar Rezepte passend zu deinen Gesundheitszielen vorzuschlagen. Diese Technologien können auch Allergene erkennen und so die Essensplanung für Menschen mit Ernährungseinschränkungen einfacher und sicherer machen. In diesem Artikel sehen wir uns genauer an, wie sich diese Technologien für Aufgaben wie die Erfassung der Nährstoffaufnahme und Rezeptvorschläge einsetzen lassen. Außerdem zeigen wir, wie KI im Ernährungsbereich die Gesundheitsbranche beeinflusst.

Abb. 1. Mit KI die Kalorienzahl einer Mahlzeit ermitteln.

Computer Vision zur Erfassung der Nährstoffzufuhr und Analyse von Lebensmitteln#

Eine unausgewogene Nährstoffzufuhr kann zu verschiedenen gesundheitlichen Problemen führen. Forschende haben herausgefunden, dass der Verzehr von zu viel oder zu wenig bestimmter Lebensmittel und Nährstoffe das Risiko für Herzkrankheiten und Schlaganfälle erhöhen kann. Deshalb ist es sehr wichtig, die eigene Nährstoffzufuhr zu überwachen. Traditionell werden dazu die verzehrten Lebensmittel manuell erfasst, Portionsgrößen geschätzt und Nährwertangaben nachgeschlagen. Das kann zeitaufwendig sein und ist fehleranfällig. Mit KI und Computer-Vision-Technologien wird die Erfassung der Nährstoffzufuhr deutlich einfacher.

Wenn du dich zum Essen hinsetzt, kannst du ein Foto deiner Schüssel oder deines Tellers aufnehmen. Computer-Vision-Modelle analysieren das Bild dann, um die verschiedenen Lebensmittel zu erkennen. Anschließend kann das KI-System Portionsgrößen schätzen und detaillierte Nährwertangaben bereitstellen. Mithilfe der Objekterkennung können Computer-Vision-Systeme beispielsweise die Lebensmittel auf deinem Teller präzise erkennen. Öffentliche Datensätze wie Food Recognition 2022 ermöglichen das Training solcher Modelle.

Abb. 2: Mit dem Computer-Vision-Modell Ultralytics YOLOv8 Erdbeeren erkennen.

Die erkannten Lebensmittel lassen sich anschließend mit einer umfangreichen Nährwertdatenbank abgleichen. Fortschrittliche Algorithmen wie die Tiefenschätzung können dabei helfen, Portionsgrößen zu ermitteln. Sobald die Lebensmittel erkannt und die Portionsgrößen geschätzt wurden, kann das System Kalorien, Makronährstoffe wie Eiweiß, Fett und Kohlenhydrate sowie Mikronährstoffe wie Vitamine und Mineralstoffe berechnen und so eine detaillierte Nährwertübersicht deiner Mahlzeit erstellen.

Apps zur Erfassung von Mahlzeiten mit Computer Vision#

Eine der beliebtesten Anwendungen von Computer Vision zur Erfassung von Mahlzeiten sind mobile Apps. Sehen wir uns kurz einige KI-gestützte Optionen zur Mahlzeitenerfassung an.

SnapCalorie ist eine App, die mithilfe von Computer Vision den Kalorien- und Makronährstoffgehalt eines Gerichts anhand eines Fotos schätzt. Sie wurde mit 5.000 Mahlzeiten trainiert, senkt Fehler bei der Kalorienschätzung auf unter 20 % und übertrifft die meisten Menschen. Die Ergebnisse können in einem Ernährungstagebuch erfasst oder in Fitnessplattformen wie Apple Health exportiert werden.

Eine weitere interessante Innovation zur KI-gestützten Erfassung von Nährwerten ist die LogMeal API. Sie verwendet Deep-Learning-Algorithmen, die mit umfangreichen Datensätzen von Lebensmittelbildern trainiert wurden, um Lebensmittel präzise zu erkennen und zu identifizieren. Die Modelle von LogMeal erreichen bei 1.300 Gerichten eine Genauigkeit von 93 % und bieten eine detaillierte Nährwertanalyse, Zutatenerkennung und Portionsschätzung. Die LogMeal API lässt sich leicht in Apps integrieren, um Lösungen zur Mahlzeitenerfassung für Restaurants, Selbstbestellterminals, Start-ups im Lebensmittelbereich, Gesundheitsdienstleister und andere Nutzer zu entwickeln.

Abb. 3. Lebensmittel mit LogMeal erkennen.

Mit KI Rezepte vorschlagen#

KI kann gesunde Rezepte anhand der Zutaten vorschlagen, die du in deiner Küche hast. Computer-Vision-Verfahren wie die Segmentierung können verschiedene Zutaten auf einem Bild deines Kühlschranks oder Vorratsschranks erkennen. Darauf aufbauend kann ein großes Sprachmodell (LLM) wie ChatGPT mithilfe von generativer KI Rezepte vorschlagen. Da du einem LLM Anweisungen geben kannst, lassen sich auch Ernährungseinschränkungen wie vegan, glutenfrei oder kohlenhydratarm angeben. Das KI-System stellt dann Rezeptvorschläge zusammen, die deinen Kriterien entsprechen.

Abb. 4. Zutaten mithilfe von Computer Vision erkennen.

„Sous Chef“, eine angepasste Version von ChatGPT, ist ein Beispiel für diese Technologie. Das System kann Rezepte auf Grundlage deiner vorhandenen Zutaten vorschlagen. Du kannst die Zutaten entweder als Eingabe angeben oder ein Bild der Lebensmittel in deinem Kühlschrank hochladen.

Du fragst dich vielleicht, ob wir ein solches System wirklich brauchen. KI-gestützte Rezeptvorschläge bieten viele Vorteile: Sie reduzieren Lebensmittelabfälle, indem vorhandene Zutaten sinnvoll verwendet werden, und sorgen mit raffinierten Gerichten für mehr Abwechslung auf dem Speiseplan. Außerdem können sie dir dabei helfen, dich ausgewogen zu ernähren. So können personalisierte Speisepläne, die ein KI-Rezeptgenerator vorschlägt, dich beim Erreichen deiner Fitnessziele unterstützen. Diese Systeme können das Kochen auch viel unterhaltsamer und kreativer machen.

Start-ups, die mit KI die Ernährungsbranche verändern#

In der Lebensmittel- und Ernährungsbranche gibt es viele spannende KI-Anwendungen. Sehen wir uns einige Start-ups an, die KI in die Lebensmittel integrieren, die wir täglich essen.

Journey Foods, ein Start-up aus den USA, liefert Informationen zu Zutaten, um neue verpackte Lebensmittel zu entwickeln und auf den Markt zu bringen. Die Datenplattform JourneyAI analysiert Millionen von Zutaten sowie Daten aus Lieferketten, um für jedes Produkt die passenden Zutaten zu finden. Sie erfasst und speichert umfangreiche Daten zu Chemikalien und Nährstoffen, um optimale Rezepturen für Lebensmittel zu erstellen. Außerdem können Hersteller verpackter Lebensmittel mit der Plattform den gesamten Produktlebenszyklus mithilfe datengestützter Produktentwicklung besser verwalten.

Ein weiteres innovatives Start-up in der Ernährungsbranche ist Viome. Viome nutzt künstliche Intelligenz und mRNA-Sequenzierungstechnologie, um personalisierte Empfehlungen zu Ernährung und Wohlbefinden anzubieten. Das Unternehmen bietet Tests für zu Hause an, die das Mikrobiom und die Genexpression analysieren und präzise Einblicke in den Gesundheitszustand einer Person liefern. Diese Erkenntnisse helfen dabei, die Ursachen mikrobieller Ungleichgewichte und von Entzündungen zu identifizieren. Auf Grundlage dieser Informationen empfiehlt Viome individuell zusammengestellte Nahrungsergänzungsmittel und Ernährungsempfehlungen, die auf die einzigartige Biochemie jeder Person abgestimmt sind. Indem Viome chronischen Krankheiten vorbeugt und grundlegende Gesundheitsprobleme angeht, macht das Unternehmen eine fortschrittliche Gesundheitsvorsorge zugänglich und individuell.

Abb. 5. Ernährungsempfehlungen auf Grundlage von KI und Genomsequenzierung.

Die Nachteile von KI-Ernährungsberatung abwägen#

KI-gestützte Ernährungssysteme bieten zwar viele Vorteile, doch sollten wir auch einige ihrer Nachteile kennen. Ein wesentliches Problem sind Datenschutz und Datensicherheit. Diese Systeme benötigen Zugriff auf sensible persönliche Gesundheits- und Ernährungsdaten. Sind diese Daten nicht ausreichend geschützt, könnten sie missbraucht oder gestohlen werden.

Ein weiteres Problem ist die Verzerrung in KI-Algorithmen. Sind die Trainingsdaten nicht vielfältig genug, sind die Empfehlungen möglicherweise nicht für alle zutreffend und können bestimmten Personengruppen sogar schaden. Außerdem besteht das Risiko, sich zu stark auf Technologie zu verlassen. KI kann hilfreiche Erkenntnisse liefern, sollte jedoch nicht die Fachkenntnis von Ernährungsfachkräften und Gesundheitsdienstleistern ersetzen.

Die Auswirkungen auf das Gesundheitswesen#

KI-gestützte Systeme zur Ernährungsverfolgung und Ernährungsberatung werden das Gesundheitswesen voraussichtlich umgestalten und die Aufgaben von Ernährungsfachkräften und anderen Gesundheitsfachkräften verändern. Sie bieten der Öffentlichkeit außerdem mehr Möglichkeiten, sich zur Nährstoffzufuhr beraten zu lassen. Etwa 40 % der Menschen halten es nicht für nötig, mit ihrer Ärztin oder ihrem Arzt zu sprechen, bevor sie ein Nahrungsergänzungsmittel in ihren Alltag integrieren. KI erleichtert den Zugang zu fachkundiger Beratung und kann mehr Menschen dazu ermutigen, sich weitere Einschätzungen einzuholen, bevor sie ihre Ernährung umstellen.

KI könnte grundlegend verändern, wie Ernährung und Ernährungsmanagement gehandhabt werden. Alexandra Kaplan, Ernährungsberaterin und Ernährungswissenschaftlerin bei Core Nutrition in Westchester, New York, sagt: „Wenn die KI genau ist, könnte sie sehr nützlich sein, weil sie mir helfen würde, die genaue Menge der Speisen auf dem Teller und anschließend die darin enthaltenen Lebensmittel zu bestimmen. So könnte sie Patientinnen und Patienten dabei helfen, zu wissen, was sie bei einer Mahlzeit essen.“

Anstatt menschliche Ernährungsberaterinnen und Ernährungsberater zu ersetzen, kann KI als leistungsstarkes Werkzeug dienen, das deren Fachwissen ergänzt. KI kann datengestützte Erkenntnisse liefern, die klinische Entscheidungen unterstützen und Ernährungsberaterinnen und Ernährungsberatern helfen, wirksamere Behandlungspläne zu entwickeln. So kann KI beispielsweise Muster in den Ernährungsgewohnheiten von Patientinnen und Patienten erkennen, die zu chronischen Krankheiten beitragen, und Ernährungsberaterinnen und Ernährungsberatern ermöglichen, früher und gezielter einzugreifen.

KI und Ernährung im Überblick#

Computer Vision und KI können es wesentlich einfacher machen, unsere Ernährung zu verfolgen, und sogar als persönliche Ernährungsberatung dienen. Diese Technologien können die Gesundheit von Patientinnen und Patienten verbessern, indem sie eine präzise Überwachung und individuelle Ernährungspläne ermöglichen. Gleichzeitig senken sie die Gesundheitskosten, indem sie die meisten komplexen Abläufe der Ernährungsberatung effizienter gestalten. KI hat zwar einige Einschränkungen, etwa Probleme mit der Genauigkeit und fehlende menschliche Nähe, doch können KI-Innovationen die Fachkenntnis von Menschen ergänzen und die Ernährungsversorgung insgesamt verbessern. Die Nahrungsreplikatoren aus Star Trek liegen vielleicht noch in weiter Ferne, doch KI verändert die Zukunft der Ernährung.

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