15 août 2024
Découvrez comment l'IA dans le domaine de la nutrition peut être utilisée pour suivre l'apport alimentaire, suggérer des recettes, offrir des services de diététiste personnalisés et son impact sur l'industrie médicale.
Manger sainement et rester en forme est un objectif que beaucoup d'entre nous s'efforcent d'atteindre. Selon une enquête, 70 % des personnes veulent être en meilleure santé, et pour 50 % d'entre elles, manger plus sainement est une priorité absolue. De temps en temps, nous pouvons nous fier aux conseils de médecins et de diététiciens. Cependant, cela peut prendre du temps et impliquer des rendez-vous et un suivi des repas. Le suivi des repas, en particulier, peut être fastidieux et sujet aux erreurs.
L'IA et la vision par ordinateur peuvent simplifier et rendre plus accessible une alimentation saine. Elles peuvent aider à analyser ce que vous mangez, à suivre votre nutrition et même à suggérer des recettes en fonction de vos objectifs de santé. Ces technologies peuvent également aider à identifier les allergènes afin de rendre la planification des repas plus facile et plus sûre pour les personnes ayant des restrictions alimentaires. Dans cet article, nous examinerons de plus près comment ces technologies peuvent être utilisées pour des tâches telles que le suivi de la nutrition et la suggestion de recettes. Nous verrons également comment l'IA dans la nutrition affecte le secteur des soins de santé. Commençons !
Diverses complications de santé peuvent survenir en raison d'un apport nutritionnel inadéquat. Les chercheurs ont constaté qu'une consommation excessive ou insuffisante de certains aliments et nutriments peut augmenter le risque de maladies cardiaques et d'accidents vasculaires cérébraux. C'est pourquoi il est très important de suivre votre apport nutritionnel. Traditionnellement, le suivi de l'apport nutritionnel implique d'enregistrer manuellement les aliments que vous mangez, d'estimer les portions et de rechercher des informations nutritionnelles, ce qui peut prendre du temps et impliquer une marge d'erreur. Grâce à l'IA et aux technologies de vision par ordinateur, le suivi de la nutrition est plus facile que jamais.
Lorsque vous vous asseyez pour manger, vous pouvez prendre une photo de votre bol ou de votre assiette, et les modèles de vision par ordinateur peuvent analyser l'image pour identifier les différents aliments. Le système d'IA peut ensuite estimer la taille des portions et fournir des informations nutritionnelles détaillées. Par exemple, grâce à la détection d'objets, les systèmes de vision par ordinateur peuvent identifier avec précision les aliments présents dans votre assiette.
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Ces aliments identifiés peuvent ensuite être mis en correspondance avec une vaste base de données d'informations nutritionnelles. Les algorithmes avancés comme l'estimation de la profondeur peuvent aider à estimer la taille des portions. Une fois les aliments identifiés et la taille des portions estimée, le système peut calculer les calories, les macronutriments (comme les protéines, les graisses et les glucides) et les micronutriments (comme les vitamines et les minéraux), pour vous donner une analyse nutritionnelle détaillée de votre repas.
L'une des applications les plus populaires de la vision par ordinateur dans le suivi des repas se fait par le biais d'applications mobiles. Jetons un coup d'œil rapide à quelques options intéressantes de suivi des repas par l'IA.
SnapCalorie est une application qui utilise la vision par ordinateur pour estimer le contenu calorique et les macronutriments à partir d'une photo. Entraînée sur 5 000 repas, elle réduit les erreurs d'estimation des calories à moins de 20 % et surpasse la plupart des humains. Les résultats peuvent être enregistrés dans un journal alimentaire ou exportés vers des plateformes de fitness comme Apple Health.
De même, une innovation intéressante dans le domaine du suivi nutritionnel par IA est l'API LogMeal. Elle utilise des algorithmes de deep learning entraînés sur de vastes ensembles de données d'images d'aliments pour détecter et reconnaître avec précision les aliments. Les modèles de LogMeal atteignent une précision de 93 % sur 1 300 plats et fournissent une analyse nutritionnelle détaillée, la détection des ingrédients et l'estimation de la taille des portions. L'API LogMeal peut être facilement intégrée dans des applications pour créer des solutions de suivi des repas pour les restaurants, les bornes de commande automatique, les startups de la foodtech, les prestataires de soins de santé et d'autres consommateurs.
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L'IA peut suggérer des recettes saines en fonction de ce que vous avez dans votre cuisine. Les techniques de vision par ordinateur comme la segmentation peuvent identifier différents ingrédients dans une image de votre réfrigérateur ou de votre garde-manger. Sur cette base, un grand modèle linguistique (LLM) comme ChatGPT peut ensuite suggérer des recettes en utilisant l'IA générative. Puisque vous pouvez solliciter un LLM, vous pouvez également spécifier des restrictions alimentaires comme végétalien, sans gluten ou faible en glucides, et le système d'IA organisera des suggestions de recettes pour répondre à vos critères.
« Sous Chef », une version personnalisée de ChatGPT, est un excellent exemple de cette technologie. Il peut suggérer des recettes en fonction de ce que vous avez. Vous pouvez soit entrer les ingrédients, soit télécharger une image de ce que vous avez dans votre réfrigérateur.
Vous vous demandez peut-être si nous avons vraiment besoin d'un tel système ? Les systèmes de suggestion de recettes basés sur l'IA offrent de nombreux avantages, tels que la réduction du gaspillage alimentaire en utilisant au mieux les ingrédients disponibles et l'augmentation de la variété des repas avec des plats gastronomiques. Ils peuvent également vous aider à maintenir une alimentation équilibrée. Par exemple, les plans de repas personnalisés suggérés par un générateur de recettes d'IA peuvent vous aider à atteindre vos objectifs de remise en forme. Ces systèmes peuvent également rendre la cuisine beaucoup plus amusante et créative.
Il y a beaucoup de travail fascinant en cours dans l'industrie alimentaire et nutritionnelle concernant l'IA. Examinons quelques-unes des startups qui intègrent l'IA dans la nourriture que nous mangeons tous les jours.
Journey Foods, une startup basée aux États-Unis, fournit des renseignements sur les ingrédients pour développer et lancer de nouveaux produits alimentaires emballés. Leur plateforme de science des données, JourneyAI, analyse des millions d'ingrédients et de données de la chaîne d'approvisionnement pour trouver l'ingrédient idéal pour chaque produit. Elle collecte et stocke de grandes quantités de données sur les produits chimiques et les nutriments afin de créer les meilleures formulations de produits alimentaires. La plateforme permet également aux entreprises de fabrication d'aliments emballés de mieux gérer l'ensemble du cycle de vie des produits grâce à la découverte d'aliments basée sur les données.
Une autre startup innovante dans l'industrie de la nutrition est Viome. Viome utilise l'intelligence artificielle et la technologie de séquençage de l'ARNm pour offrir des recommandations personnalisées en matière de nutrition et de bien-être. Ils fournissent des tests à domicile qui analysent le microbiome et l'expression des gènes pour donner des informations précises sur la santé d'un individu. Ces informations aident à identifier les causes sous-jacentes des déséquilibres microbiens et de l'inflammation. Sur la base de ces informations, Viome prescrit des suppléments sur mesure et des recommandations alimentaires adaptées à la biochimie unique de chaque personne. En se concentrant sur la prévention des maladies chroniques et en s'attaquant aux problèmes de santé fondamentaux, Viome rend la gestion de la santé avancée accessible et personnalisée.
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Bien que les systèmes nutritionnels améliorés par l'IA offrent de nombreux avantages, nous devons également comprendre certains de leurs inconvénients. Un problème majeur est la confidentialité et la sécurité des données. Ces systèmes nécessitent un accès à des informations personnelles sensibles sur la santé et l'alimentation. Si ces données ne sont pas bien protégées, elles pourraient être utilisées à mauvais escient ou volées.
Il y a aussi la question des biais dans les algorithmes d'IA. Si les données d'entraînement ne sont pas suffisamment diversifiées, les recommandations pourraient ne pas être exactes pour tout le monde, ce qui pourrait entraîner de mauvais conseils pour certains groupes de personnes. Un autre problème est le risque de devenir trop dépendant de la technologie. L'IA peut fournir des informations utiles, mais elle ne devrait pas remplacer l'expertise des nutritionnistes et des professionnels de la santé.
Les systèmes de suivi de la nutrition et de diététique basés sur l'IA sont appelés à remodeler l'industrie médicale, en modifiant les rôles des diététiciens et des professionnels de la santé. Ils offrent également au public davantage d'options pour obtenir des conseils sur l'apport nutritionnel. Environ 40 % des personnes estiment qu'il n'est pas nécessaire de consulter leur médecin avant d'ajouter un complément à leur routine quotidienne. L'IA facilite l'obtention d'un avis d'expert et peut encourager le public à obtenir davantage d'informations avant de modifier son apport nutritionnel.
Il est probable qu'une transformation de l'IA puisse fondamentalement modifier la façon dont la nutrition et la gestion de l'alimentation sont traitées. Alexandra Kaplan, diététiste-nutritionniste chez Core Nutrition à Westchester, New York, déclare : "En supposant que ce soit précis (l'IA), cela pourrait être très utile car cela m'aiderait à connaître la portion exacte de ce qui se trouve dans l'assiette, puis ce qu'il y a dans la nourriture, donc cela pourrait être utile pour les patients de savoir ce qu'ils mangent à ce repas."
Plutôt que de remplacer les diététistes, l'IA peut servir d'outil puissant qui complète leur expertise. L'IA peut fournir des informations basées sur des données qui peuvent soutenir la prise de décision clinique, ce qui aide les diététistes à élaborer des plans de traitement plus efficaces. Par exemple, l'IA peut identifier des schémas dans les habitudes alimentaires d'un patient contribuant à des maladies chroniques, et permettre aux diététistes d'intervenir plus tôt et plus efficacement.
La vision par ordinateur et l'IA peuvent grandement faciliter le suivi de ce que nous mangeons et même devenir votre diététiste personnel. Ces technologies peuvent être utilisées pour améliorer la santé des patients en fournissant une surveillance précise et des plans alimentaires personnalisés, tout en réduisant les coûts des soins de santé en rendant plus efficaces la plupart des processus complexes des diététistes. Bien que l'IA ait certaines limites, comme des problèmes de précision et un manque de contact humain personnel, les innovations en matière d'IA peuvent compléter l'expertise humaine et améliorer les soins nutritionnels globaux. Nous sommes peut-être encore loin des réplicateurs de nourriture de Star Trek, mais l'IA dans la nutrition remodèle l'avenir.
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