IA en nutrición: facilitar una alimentación saludable con visión artificial

Comer sano y mantenerse en forma es un objetivo que muchos nos esforzamos por alcanzar. Según una encuesta, al 70 % de las personas les gustaría estar más sanas, y para el 50 % de ellas, comer de forma más saludable es una prioridad. A veces recurrimos a médicos y dietistas para que nos aconsejen. Sin embargo, esto puede llevar mucho tiempo e implicar visitas y un seguimiento de las comidas. En particular, hacer un seguimiento de las comidas puede resultar tedioso y dar lugar a errores.

La IA y la visión artificial pueden hacer que comer de forma saludable sea más sencillo y accesible. Pueden ayudar a analizar lo que comes, hacer un seguimiento de tu nutrición e incluso sugerir recetas según tus objetivos de salud. Estas tecnologías también pueden ayudar a identificar alérgenos, lo que facilita la planificación de comidas y la hace más segura para las personas con restricciones alimentarias. En este artículo veremos más de cerca cómo pueden utilizarse estas tecnologías en tareas como el seguimiento nutricional y la recomendación de recetas. También veremos cómo afecta la IA aplicada a la nutrición al sector de la sanidad.

Fig. 1. Uso de la IA para contar las calorías de una comida.

Visión artificial para el seguimiento nutricional y el análisis de alimentos#

Una alimentación inadecuada puede provocar diversos problemas de salud. Los investigadores han descubierto que consumir una cantidad excesiva o insuficiente de ciertos alimentos y nutrientes puede aumentar el riesgo de sufrir enfermedades cardiacas e ictus. Por eso es muy importante hacer un seguimiento de tu ingesta nutricional. Tradicionalmente, esto implica registrar manualmente los alimentos que consumes, calcular las raciones y consultar la información nutricional, un proceso que puede llevar mucho tiempo y dar lugar a errores. Con las tecnologías de IA y visión artificial, hacer un seguimiento de la nutrición es cada vez más fácil.

Cuando te sientes a comer, puedes hacer una foto de tu cuenco o plato y los modelos de visión artificial pueden analizar la imagen para identificar los distintos alimentos. Después, el sistema de IA puede calcular el tamaño de las raciones y proporcionar información nutricional detallada. Por ejemplo, con la detección de objetos, los sistemas de visión artificial pueden identificar con precisión los alimentos de tu plato. Los conjuntos de datos públicos como Food Recognition 2022 permiten entrenar estos modelos.

Fig. 2. Uso del modelo de visión artificial Ultralytics YOLOv8 para detectar fresas.

Después, los alimentos identificados pueden compararse con una amplia base de datos de información nutricional. Los algoritmos avanzados, como la estimación de profundidad, pueden ayudar a calcular el tamaño de las raciones. Una vez identificados los alimentos y calculadas las raciones, el sistema puede calcular las calorías, los macronutrientes (como proteínas, grasas e hidratos de carbono) y los micronutrientes (como vitaminas y minerales) para ofrecerte un desglose nutricional detallado de la comida.

Aplicaciones de seguimiento de comidas basadas en visión artificial#

Una de las aplicaciones más populares de la visión artificial para el seguimiento de las comidas son las aplicaciones móviles. Echemos un vistazo rápido a algunas opciones de seguimiento de comidas con IA.

SnapCalorie es una aplicación que utiliza visión artificial para calcular las calorías y los macronutrientes a partir de una foto. Entrenada con 5000 comidas, reduce los errores de cálculo de calorías a menos del 20 % y supera a la mayoría de las personas. Los resultados se pueden registrar en un diario de alimentación o exportar a plataformas de actividad física como Apple Health.

Otra innovación interesante que impulsa el seguimiento nutricional con IA es la API de LogMeal. Utiliza algoritmos de aprendizaje profundo entrenados con grandes conjuntos de datos de imágenes de alimentos para detectarlos y reconocerlos con precisión. Los modelos de LogMeal alcanzan una precisión del 93 % en 1.300 platos y ofrecen análisis nutricionales detallados, detección de ingredientes y cálculo del tamaño de las raciones. La API de LogMeal se puede integrar fácilmente en aplicaciones para crear soluciones de seguimiento de comidas para restaurantes, quioscos de autoservicio, startups de tecnología alimentaria, proveedores sanitarios y otros usuarios.

Fig. 3. Identificación de alimentos con LogMeal.

Uso de la IA para sugerir recetas#

La IA puede sugerir recetas saludables según lo que tengas en la cocina. Las técnicas de visión artificial, como la segmentación, pueden identificar distintos ingredientes en una imagen de tu nevera o despensa. A partir de ahí, un modelo de lenguaje grande (LLM) como ChatGPT puede sugerir recetas mediante IA generativa. Como puedes enviar instrucciones a un LLM, también puedes especificar restricciones alimentarias, como seguir una dieta vegana, sin gluten o baja en hidratos de carbono, y el sistema de IA seleccionará recetas que se ajusten a tus criterios.

Fig. 4. Reconocimiento de ingredientes con visión artificial.

«Sous Chef», una versión personalizada de ChatGPT, es un ejemplo de esta tecnología. Puede sugerirte recetas según lo que tengas. Puedes escribir los ingredientes en una instrucción o subir una imagen de lo que hay en la nevera.

Quizá te preguntes si realmente necesitamos un sistema así. Los sistemas de IA que sugieren recetas ofrecen muchas ventajas, como reducir el desperdicio de alimentos al aprovechar bien los ingredientes disponibles y aumentar la variedad de comidas con platos gourmet. También pueden ayudarte a mantener una dieta equilibrada. Por ejemplo, los planes de comidas personalizados sugeridos por un generador de recetas con IA pueden ayudarte a alcanzar tus objetivos de forma física. Estos sistemas también pueden hacer que cocinar sea mucho más divertido y creativo.

Startups que innovan con IA en el sector de la nutrición#

En el sector de la alimentación y la nutrición se están realizando muchos trabajos interesantes relacionados con la IA. Veamos algunas startups que están integrando la IA en los alimentos que consumimos a diario.

Journey Foods, una startup estadounidense, ofrece inteligencia sobre ingredientes para desarrollar y lanzar nuevos productos alimentarios envasados. Su plataforma de ciencia de datos, JourneyAI, analiza millones de ingredientes y datos de la cadena de suministro para encontrar el ingrediente ideal para cada producto. Recopila y almacena grandes cantidades de datos sobre sustancias químicas y nutrientes para crear las mejores formulaciones de productos alimentarios. La plataforma también permite a las empresas fabricantes de alimentos envasados gestionar mejor todo el ciclo de vida de sus productos mediante el descubrimiento de alimentos basado en datos.

Otra startup innovadora del sector de la nutrición es Viome. Viome utiliza inteligencia artificial y tecnología de secuenciación de ARNm para ofrecer recomendaciones personalizadas de nutrición y bienestar. Proporciona pruebas que se pueden realizar en casa y que analizan el microbioma y la expresión génica para ofrecer información precisa sobre la salud de cada persona. Esta información ayuda a identificar las causas subyacentes de los desequilibrios microbianos y la inflamación. A partir de estos datos, Viome prescribe suplementos personalizados y recomendaciones dietéticas adaptadas a la bioquímica única de cada persona. Al centrarse en prevenir enfermedades crónicas y abordar los problemas de salud desde su origen, Viome hace que la gestión avanzada de la salud sea accesible y personalizada.

Fig. 5. Recomendaciones alimentarias basadas en IA y secuenciación del genoma.

Evaluación de los inconvenientes de los dietistas con IA#

Aunque los sistemas nutricionales mejorados con IA ofrecen muchas ventajas, también debemos conocer algunos de sus inconvenientes. Uno de los principales problemas es la privacidad y seguridad de los datos. Estos sistemas necesitan acceder a información personal y sanitaria sensible, así como a datos sobre la alimentación. Si esta información no está bien protegida, podrían robarla o utilizarla indebidamente.

También preocupa el sesgo en los algoritmos de IA. Si los datos de entrenamiento no son lo bastante diversos, las recomendaciones podrían no ser precisas para todo el mundo y dar consejos inadecuados a determinados grupos. Otro problema es el riesgo de depender demasiado de la tecnología. La IA puede ofrecer información útil, pero no debería sustituir los conocimientos especializados de los nutricionistas y profesionales sanitarios.

El impacto en el sector médico#

Los sistemas de seguimiento nutricional y de dietistas basados en IA están llamados a transformar el sector médico y a cambiar las funciones de los dietistas y los profesionales de la sanidad. También ofrecen al público más opciones para recibir asesoramiento sobre la ingesta nutricional. Alrededor del 40 % de las personas no cree que tenga que hablar con su médico antes de añadir un suplemento a su rutina diaria. La IA facilita el acceso a la opinión de expertos y puede animar al público a consultar más opiniones antes de hacer cambios en su alimentación.

La IA podría cambiar radicalmente la forma de abordar la nutrición y la gestión de la dieta. Alexandra Kaplan, dietista-nutricionista de Core Nutrition, con sede en Westchester, Nueva York, afirma: «Si es precisa (la IA), podría ser muy útil porque me ayudaría a saber la cantidad exacta de cada alimento que hay en el plato y qué contiene, así que podría ayudar a los pacientes a saber qué están comiendo en esa comida».

En lugar de sustituir a los dietistas-nutricionistas, la IA puede ser una herramienta muy potente que complemente sus conocimientos. La IA puede proporcionar información basada en datos que respalde la toma de decisiones clínicas y ayude a los dietistas-nutricionistas a desarrollar planes de tratamiento más eficaces. Por ejemplo, la IA puede detectar patrones en los hábitos alimentarios de un paciente que contribuyan a enfermedades crónicas y permitir que los dietistas-nutricionistas intervengan antes y con mayor eficacia.

Resumen de la IA en nutrición#

La visión artificial y la IA pueden facilitar mucho el seguimiento de lo que comemos e incluso actuar como dietista personal. Estas tecnologías pueden ayudar a mejorar la salud de los pacientes mediante un seguimiento preciso y planes alimentarios personalizados, y también a reducir los costes sanitarios al hacer más eficientes la mayoría de los procesos complejos de los dietistas. Aunque la IA tiene algunas limitaciones, como problemas de precisión y falta de trato humano, las innovaciones en IA pueden complementar los conocimientos especializados de las personas y mejorar la atención nutricional en general. Puede que aún estemos lejos de los replicadores de alimentos de Star Trek, pero la IA está transformando el futuro de la nutrición.

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