Explore cómo puede utilizarse la IA en nutrición para track la ingesta de alimentos, sugerir recetas, ofrecer servicios de dietética personalizados y su impacto en la industria médica.
Comer sano y mantenerse en forma es un objetivo que muchos nos esforzamos por alcanzar. Según una encuesta, el 70% de las personas quieren estar más saludables, y para el 50% de ellas, comer más sano es una prioridad máxima. Ocasionalmente, podemos confiar en el consejo de médicos y dietistas. Sin embargo, esto puede llevar mucho tiempo e implicar citas y seguimiento de las comidas. El seguimiento de las comidas, en particular, puede ser tedioso y propenso a errores.
La IA y la visión por ordenador pueden hacer que comer sano sea más sencillo y accesible. Pueden ayudar a analizar lo que comes, track de tu nutrición e incluso sugerirte recetas basadas en tus objetivos de salud. Estas tecnologías también pueden ayudar a identificar alérgenos para que la planificación de las comidas sea más fácil y segura para las personas con restricciones dietéticas. En este artículo analizaremos cómo pueden utilizarse estas tecnologías para tareas como el seguimiento nutricional y la sugerencia de recetas. También veremos cómo la IA en nutrición está afectando al sector sanitario. Empecemos.
Una ingesta nutricional inadecuada puede acarrear diversas complicaciones para la salud. Los investigadores han descubierto que consumir demasiado o muy poco de determinados alimentos y nutrientes puede aumentar el riesgo de padecer cardiopatías y accidentes cerebrovasculares. Por eso es muy importante track la ingesta nutricional. Tradicionalmente, el seguimiento de la ingesta nutricional implica registrar manualmente los alimentos que se consumen, estimar el tamaño de las porciones y buscar información nutricional, lo que puede llevar mucho tiempo y conllevar un margen de error. Con la IA y las tecnologías de visión por ordenador, el seguimiento de la nutrición es ahora más fácil que nunca.
Cuando te sientes a comer, puedes tomar una foto de tu tazón o plato, 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, utilizando la detección de objetos, los sistemas de visión artificial pueden identificar con precisión los alimentos en tu plato.
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Estos alimentos identificados pueden entonces ser emparejados con una gran base de datos de información nutricional. Algoritmos avanzados como la estimación de la profundidad pueden ayudar a estimar el tamaño de las porciones. Una vez que los alimentos se identifican y se estima el tamaño de las porciones, el sistema puede calcular las calorías, los macronutrientes (como proteínas, grasas y carbohidratos) y los micronutrientes (como vitaminas y minerales), para darte un desglose nutricional detallado de tu comida.
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 la visión artificial para estimar el contenido calórico y los macronutrientes a partir de una foto. Entrenada con 5.000 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 API LogMeal. Utiliza algoritmos de aprendizaje profundo que se entrenan en grandes conjuntos de datos de imágenes de alimentos para detect y reconocer con precisión los alimentos. Los modelos de LogMeal alcanzan una precisión del 93% en 1300 platos y proporcionan análisis nutricionales detallados, detección de ingredientes y estimación del tamaño de las porciones. La API de LogMeal puede integrarse fácilmente en aplicaciones para crear soluciones de seguimiento de comidas para restaurantes, quioscos de autopedido, startups de tecnología alimentaria, proveedores sanitarios y otros consumidores.
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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 los distintos ingredientes en una imagen de la nevera o la despensa. A partir de ahí, un gran modelo de lenguaje (LLM) como ChatGPT puede sugerir recetas utilizando IA generativa. Dado que puedes solicitar un LLM, también puedes especificar restricciones dietéticas como vegetariano, sin gluten o bajo en carbohidratos, y el sistema de IA elaborará sugerencias de recetas que cumplan tus criterios.
"Sous Chef", una versión personalizada de ChatGPT, es un gran ejemplo de esta tecnología. Puede sugerirte recetas en función de lo que tengas. Puedes introducir los ingredientes o subir una imagen de lo que tienes en la nevera.
Te estarás preguntando, ¿realmente necesitamos un sistema así? Los sistemas de sugerencia de recetas con IA ofrecen muchos beneficios, como la reducción del desperdicio de alimentos al hacer un buen uso de los ingredientes disponibles y el aumento de 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 de IA pueden ayudarte a alcanzar tus objetivos de fitness. Estos sistemas también pueden hacer que cocinar sea mucho más divertido y creativo.
Se está haciendo mucho trabajo fascinante en la industria de la alimentación y la nutrición con respecto a la IA. Echemos un vistazo a algunas de las startups que están integrando la IA en los alimentos que comemos todos los días.
Journey Foods, una startup con sede en EE.UU., proporciona inteligencia de 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 génica para dar información precisa sobre la salud de un individuo. 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 la prevención de enfermedades crónicas y en abordar los problemas de salud de raíz, Viome hace que la gestión avanzada de la salud sea accesible y personalizada.
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Si bien los sistemas de nutrición mejorados con IA ofrecen muchos beneficios, también debemos comprender algunos de sus inconvenientes. Un problema importante es la privacidad y seguridad de los datos. Estos sistemas necesitan acceder a información personal de salud y dietética confidencial. Si estos datos no están bien protegidos, podrían ser utilizados indebidamente o robados.
También existe la preocupación del sesgo en los algoritmos de IA. Si los datos de entrenamiento no son lo suficientemente diversos, las recomendaciones podrían no ser precisas para todos, 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 debería reemplazar la experiencia de los nutricionistas y proveedores de atención médica.
Los sistemas de seguimiento de la nutrición y de dietistas impulsados por IA están configurados para remodelar la industria médica, cambiando los roles de los dietistas humanos y los profesionales de la atención médica. También le dan al público más opciones cuando se trata de obtener consejos sobre la ingesta nutricional. Alrededor del 40% de las personas no sienten que necesitan hablar con su médico antes de agregar un suplemento a su rutina diaria. La IA facilita la obtención de una opinión experta y puede alentar al público a obtener más información antes de realizar cambios en su ingesta nutricional.
Es probable que una transformación de la IA pueda alterar fundamentalmente la forma en que se gestionan la nutrición y el manejo dietético. Alexandra Kaplan, dietista-nutricionista de 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 luego lo que hay en la comida, por lo 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 herramienta poderosa que complementa su experiencia. La IA puede proporcionar información basada en datos que puede respaldar 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 alimenticios de un paciente que contribuyen a enfermedades crónicas, y permitir que los dietistas intervengan de manera más temprana y eficaz.
La visión por ordenador y la IA pueden facilitar mucho el track lo que comemos e incluso pueden ser su dietista personal. Estas tecnologías pueden utilizarse para mejorar la salud de los pacientes mediante un seguimiento preciso y planes dietéticos personalizados, al tiempo que se reducen los costes sanitarios al hacer más eficientes la mayoría de los complicados procesos dietéticos. Aunque la IA tiene algunas limitaciones, como los problemas de precisión y la falta de un toque humano personal, las innovaciones de la IA pueden complementar la experiencia humana y mejorar la atención nutricional en general. Puede que aún estemos muy lejos de los replicadores de alimentos de Star Trek, pero la IA en nutrición está remodelando el futuro.
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