IA en la nutrición: Simplificando la alimentación saludable con visión artificial

Comer sano y mantenerse en forma es un objetivo que muchos intentamos alcanzar. Según una encuesta, el 70% de las personas quiere estar más sana, y para el 50% de ellas, comer mejor es una prioridad absoluta. A veces, podemos recurrir a los consejos de médicos y dietistas. Sin embargo, esto puede llevar mucho tiempo e implicar citas y seguimiento de comidas. El seguimiento de comidas, en particular, puede ser tedioso y propenso a errores.

La IA y la visión artificial pueden hacer que comer sano sea más sencillo y accesible. Pueden ayudarte a analizar lo que comes, controlar tu nutrición e incluso sugerir recetas basadas en tus objetivos de salud. Estas tecnologías también pueden ayudar a identificar alérgenos para facilitar y hacer más segura la planificación de comidas para personas con restricciones dietéticas. En este artículo, analizaremos más de cerca cómo se pueden utilizar estas tecnologías para tareas como el seguimiento nutricional y la sugerencia de recetas. También veremos cómo la IA en la nutrición está afectando a la industria sanitaria. ¡Empecemos!

Fig 1. Uso de IA para contar el número de calorías en una comida.

Link to this sectionLa visión artificial en el seguimiento nutricional y el análisis de alimentos#

Pueden surgir diversas complicaciones de salud debido a una ingesta nutricional inadecuada. Los investigadores han descubierto que consumir demasiado o muy poco de ciertos alimentos y nutrientes puede aumentar el riesgo de enfermedades cardíacas y accidentes cerebrovasculares. Por eso es muy importante controlar tu ingesta nutricional. Tradicionalmente, el seguimiento de la ingesta nutricional implica registrar manualmente los alimentos que consumes, estimar el tamaño de las porciones y buscar información nutricional, lo que puede llevar mucho tiempo e implicar un margen de error. Con la IA y las tecnologías de visión artificial, el seguimiento de la nutrición es ahora más fácil que nunca.

Cuando te sientas a comer, puedes hacer una foto a tu plato o cuenco, y los modelos de visión artificial pueden analizar la imagen para identificar los diferentes alimentos. El sistema de IA puede entonces estimar el tamaño de las porciones y proporcionar información nutricional detallada. Por ejemplo, mediante la detección de objetos, los sistemas de visión artificial pueden identificar con precisión los alimentos que hay en tu plato.

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

Estos alimentos identificados pueden compararse con una gran base de datos de información nutricional. Algoritmos avanzados como la estimación de profundidad pueden ayudar a calcular el tamaño de las porciones. Una vez identificados los alimentos y calculadas las porciones, el sistema puede calcular las calorías, los macronutrientes (como proteínas, grasas y carbohidratos) y los micronutrientes (como vitaminas y minerales) para ofrecerte un desglose nutricional detallado de tu comida.

Link to this sectionAplicaciones de seguimiento de comidas impulsadas por visión artificial#

Una de las aplicaciones más populares de la visión artificial en el seguimiento de comidas es a través de aplicaciones móviles. Echemos un vistazo rápido a algunas opciones interesantes de seguimiento de comidas con IA.

SnapCalorie es una aplicación que utiliza visión artificial para estimar el contenido calórico y los macronutrientes a partir de una foto. Entrenada con 5000 comidas, reduce los errores de estimación de calorías a menos del 20% y supera a la mayoría de los humanos. Los resultados se pueden registrar en un diario de alimentos o exportar a plataformas de fitness como Apple Health.

Del mismo modo, una innovación interesante que impulsa el seguimiento nutricional mediante IA es la LogMeal API. Utiliza algoritmos de aprendizaje profundo entrenados con grandes conjuntos de datos de imágenes de alimentos para detectar y reconocer alimentos con precisión. Los modelos de LogMeal logran una precisión del 93% en 1300 platos y proporcionan un análisis nutricional detallado, detección de ingredientes y estimación del tamaño de las porciones. La LogMeal API puede integrarse fácilmente en aplicaciones para crear soluciones de seguimiento de comidas para restaurantes, quioscos de autoservicio, startups de tecnología alimentaria, proveedores de atención sanitaria y otros consumidores.

Fig 3. Identificación de alimentos utilizando Logmeal.

Link to this sectionUso de IA para sugerir recetas#

La IA puede sugerir recetas saludables basadas en lo que tienes disponible en tu cocina. Las técnicas de visión artificial como la segmentación pueden identificar diferentes ingredientes en una imagen de tu nevera o despensa. Basándose en esto, un modelo de lenguaje grande (LLM) como ChatGPT puede sugerir recetas usando IA generativa. Como puedes dar instrucciones a un LLM, también puedes especificar restricciones dietéticas como vegana, sin gluten o baja en carbohidratos, y el sistema de IA seleccionará sugerencias de recetas que cumplan con tus criterios.

Fig 4. Reconocimiento de ingredientes mediante visión artificial.

"Sous Chef", una versión personalizada de ChatGPT, es un gran ejemplo de esta tecnología. Puede sugerir recetas basadas en lo que tienes. Puedes introducir los ingredientes o subir una imagen de lo que tienes en tu nevera.

Quizás te preguntes, ¿realmente necesitamos un sistema así? Los sistemas de sugerencia de recetas con IA ofrecen muchas ventajas, como reducir el desperdicio de alimentos haciendo un buen uso de 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 fitness. Estos sistemas también pueden hacer que cocinar sea mucho más divertido y creativo.

Link to this sectionStartups innovando con IA en la industria de la nutrición#

Se está haciendo un trabajo fascinante en la industria de la alimentación y la nutrición en lo que respecta a la IA. Echemos un vistazo a algunas de las startups que están integrando la IA en los alimentos que comemos cada día.

Journey Foods, una startup con sede en EE. UU., proporciona inteligencia sobre ingredientes para desarrollar y lanzar nuevos productos alimenticios 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 productos químicos y nutrientes para crear las mejores formulaciones de productos alimenticios. La plataforma también permite a las empresas de fabricación de alimentos envasados gestionar mejor los ciclos de vida de los productos a través del descubrimiento de alimentos basado en datos.

Otra startup innovadora en la industria de la nutrición es Viome. Viome utiliza inteligencia artificial y tecnología de secuenciación de ARNm para ofrecer recomendaciones personalizadas de nutrición y bienestar. Proporcionan pruebas en casa que analizan el microbioma y la expresión genética para ofrecer información precisa sobre la salud de una persona. Estos conocimientos ayudan a identificar las causas subyacentes de los desequilibrios microbianos y la inflamación. Basándose en esta información, Viome prescribe suplementos hechos a medida y recomendaciones dietéticas adaptadas a la bioquímica única de cada persona. Al centrarse en prevenir enfermedades crónicas y abordar los problemas de salud fundamentales, Viome hace que la gestión avanzada de la salud sea accesible y personalizada.

Fig 5. Recomendaciones de alimentos basadas en IA y secuenciación del genoma.

Link to this sectionSopesando los inconvenientes de los dietistas de IA#

Aunque los sistemas nutricionales mejorados con IA ofrecen muchas ventajas, también debemos comprender algunos de sus inconvenientes. Un problema importante es la privacidad y seguridad de los datos. Estos sistemas necesitan acceso a información personal sensible sobre salud y dieta. Si estos datos no están bien protegidos, podrían ser utilizados indebidamente o robados.

Además, existe la preocupación por el sesgo en los algoritmos de IA. Si los datos de entrenamiento no son lo suficientemente diversos, las recomendaciones podrían no ser precisas para todo el mundo, lo que podría llevar a consejos deficientes para ciertos grupos de personas. Otro problema es el riesgo de volverse demasiado dependiente de la tecnología. La IA puede proporcionar información útil, pero no debe reemplazar la experiencia de los nutricionistas humanos y los proveedores de atención sanitaria.

Link to this sectionEl impacto en la industria médica#

Los sistemas de seguimiento nutricional y dietista impulsados por IA están listos para remodelar la industria médica, cambiando los roles de los dietistas humanos y los profesionales de la salud. También ofrecen al público más opciones a la hora de recibir consejos sobre la ingesta nutricional. Alrededor del 40% de las personas no siente que necesite hablar con su médico antes de añadir un suplemento a su rutina diaria. La IA facilita la obtención de una opinión experta y puede animar al público a solicitar más información antes de hacer cambios en su ingesta nutricional.

Es probable que una transformación por IA pueda alterar fundamentalmente cómo se gestionan la nutrición y la dieta. Alexandra Kaplan, dietista-nutricionista en Core Nutrition con sede en Westchester, Nueva York, afirma: "Suponiendo que sea precisa (la IA), podría ser muy útil porque me ayudaría a saber la porción exacta de lo que hay en el plato y, por tanto, lo que hay en la comida, así que podría ser útil para que los pacientes sepan lo que están comiendo en esa comida".

En lugar de reemplazar a los dietistas humanos, la IA puede servir como una poderosa herramienta que complementa su experiencia. La IA puede proporcionar información basada en datos que puede apoyar la toma de decisiones clínicas, lo que ayuda a los dietistas a desarrollar planes de tratamiento más eficaces. Por ejemplo, la IA puede identificar patrones en los hábitos dietéticos de un paciente que contribuyen a enfermedades crónicas y permitir que los dietistas intervengan de manera más temprana y eficaz.

Link to this sectionEl resumen sobre la IA en la nutrición#

La visión artificial y la IA pueden hacer que sea mucho más fácil hacer un seguimiento de lo que comemos e incluso pueden ser tu dietista personal. Estas tecnologías pueden utilizarse para ayudar a mejorar la salud del paciente proporcionando un seguimiento preciso y planes de dieta personalizados, al tiempo que reducen los costes sanitarios al hacer que la mayoría de los procesos complicados de los dietistas sean más eficientes. Aunque la IA tiene algunas limitaciones, como problemas de precisión y falta de un toque personal humano, las innovaciones de IA pueden complementar la experiencia humana y mejorar la atención nutricional general. Puede que estemos lejos de los replicadores de alimentos de Star Trek, pero la IA en la nutrición está remodelando el futuro.

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