IA nell’alimentazione: semplificare un’alimentazione sana con la visione artificiale

Mangiare sano e mantenersi in forma è un obiettivo che molti di noi cercano di raggiungere. Secondo un sondaggio, il 70% delle persone vuole essere più in salute e, per il 50% di loro, mangiare in modo più sano è una priorità assoluta. A volte possiamo affidarci ai consigli di medici e dietologi. Tuttavia, questo può richiedere molto tempo e comportare appuntamenti e il monitoraggio dei pasti. Quest'ultimo, in particolare, può essere noioso e soggetto a errori.

L'IA e la visione artificiale possono rendere un'alimentazione sana più semplice e accessibile. Possono aiutarti ad analizzare ciò che mangi, monitorare la tua alimentazione e persino suggerire ricette in base ai tuoi obiettivi di salute. Queste tecnologie possono anche aiutare a individuare gli allergeni, semplificando e rendendo più sicura la pianificazione dei pasti per chi ha restrizioni alimentari. In questo articolo vedremo più da vicino come queste tecnologie possono essere utilizzate per attività come il monitoraggio dell'alimentazione e la proposta di ricette. Vedremo anche come l'IA applicata alla nutrizione stia influenzando il settore sanitario.

Fig. 1. Uso dell'IA per calcolare le calorie di un pasto.

Visione artificiale per il monitoraggio dell'alimentazione e l'analisi degli alimenti#

Un'alimentazione inadeguata può causare diverse complicazioni per la salute. I ricercatori hanno scoperto che consumare quantità eccessive o insufficienti di determinati alimenti e nutrienti può aumentare il rischio di malattie cardiache e ictus. Per questo è molto importante monitorare la propria alimentazione. Tradizionalmente, per farlo bisogna annotare manualmente gli alimenti consumati, stimare le porzioni e cercare le informazioni nutrizionali: un'attività che può richiedere molto tempo e comportare un margine di errore. Grazie alle tecnologie di IA e visione artificiale, monitorare l'alimentazione sta diventando molto più semplice.

Quando ti siedi a tavola, puoi scattare una foto della ciotola o del piatto e i modelli di visione artificiale possono analizzare l'immagine per identificare i diversi alimenti. Il sistema di IA può quindi stimare le porzioni e fornire informazioni nutrizionali dettagliate. Ad esempio, usando il rilevamento degli oggetti, i sistemi di visione artificiale possono identificare con precisione gli alimenti nel piatto. Dataset pubblici come Food Recognition 2022 consentono di addestrare questi modelli.

Fig. 2. Uso del modello di Visione artificiale Ultralytics YOLOv8 per rilevare fragole.

Gli alimenti identificati possono poi essere confrontati con un ampio database di informazioni nutrizionali. Algoritmi avanzati come la stima della profondità possono aiutare a stimare le porzioni. Una volta identificati gli alimenti e stimate le porzioni, il sistema può calcolare le calorie, i macronutrienti (come proteine, grassi e carboidrati) e i micronutrienti (come vitamine e minerali), fornendoti un'analisi nutrizionale dettagliata del pasto.

App per il monitoraggio dei pasti basate sulla Visione artificiale#

Una delle applicazioni più diffuse della visione artificiale nel monitoraggio dei pasti è quella delle app per dispositivi mobili. Diamo una rapida occhiata ad alcune opzioni di monitoraggio dei pasti basate sull'IA.

SnapCalorie è un'app che usa la Visione artificiale per stimare le calorie e i macronutrienti a partire da una foto. Addestrata su 5.000 pasti, riduce gli errori di stima delle calorie a meno del 20% e supera la maggior parte delle persone. I risultati possono essere registrati in un diario alimentare o esportati su piattaforme per il fitness come Apple Health.

Un'altra innovazione interessante nel monitoraggio dell'alimentazione tramite IA è la LogMeal API. Utilizza algoritmi di deep learning addestrati su ampi dataset di immagini di alimenti per rilevarli e riconoscerli con precisione. I modelli di LogMeal raggiungono una precisione del 93% su 1.300 piatti e forniscono analisi nutrizionali dettagliate, rilevamento degli ingredienti e stime delle porzioni. LogMeal API può essere facilmente integrata nelle app per creare soluzioni di monitoraggio dei pasti destinate a ristoranti, chioschi per l'ordinazione self-service, startup di tecnologia alimentare, operatori sanitari e altri utenti.

Fig. 3. Identificazione degli alimenti con LogMeal.

Usare l'AI per suggerire ricette#

L'IA può suggerire ricette sane in base a ciò che hai a disposizione in cucina. Le tecniche di visione artificiale, come la segmentazione, possono identificare i diversi ingredienti in un'immagine del frigorifero o della dispensa. A partire da queste informazioni, un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT può suggerire ricette usando l'IA generativa. Poiché puoi fornire istruzioni a un LLM, puoi anche specificare restrizioni alimentari, come un'alimentazione vegana, senza glutine o a basso contenuto di carboidrati, e il sistema di IA selezionerà ricette adatte ai tuoi criteri.

Fig. 4. Riconoscimento degli ingredienti con la visione artificiale.

"Sous Chef", una versione personalizzata di ChatGPT, è un esempio di questa tecnologia. Può suggerire ricette in base a ciò che hai a disposizione. Puoi inserire gli ingredienti come prompt oppure caricare un'immagine di ciò che hai in frigorifero.

Forse ti starai chiedendo: ci serve davvero un sistema del genere? I sistemi di suggerimento di ricette basati sull'AI offrono molti vantaggi, come ridurre gli sprechi alimentari utilizzando al meglio gli ingredienti disponibili e aumentare la varietà dei pasti con piatti gourmet. Possono anche aiutarti a seguire un'alimentazione equilibrata. Ad esempio, i piani alimentari personalizzati suggeriti da un generatore di ricette basato sull'AI possono aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi di fitness. Questi sistemi possono anche rendere la cucina molto più divertente e creativa.

Startup che innovano con l'AI nel settore della nutrizione#

Nel settore alimentare e della nutrizione si sta svolgendo molto lavoro interessante sull'IA. Diamo un'occhiata ad alcune startup che integrano l'IA negli alimenti che consumiamo ogni giorno.

Journey Foods, una startup con sede negli Stati Uniti, fornisce dati intelligenti sugli ingredienti per sviluppare e lanciare nuovi prodotti alimentari confezionati. La sua piattaforma di data science, JourneyAI, analizza milioni di ingredienti e dati della catena di approvvigionamento per individuare gli ingredienti ideali per ogni prodotto. Raccoglie e archivia enormi quantità di dati su sostanze chimiche e nutrienti per creare le formulazioni alimentari migliori. La piattaforma consente inoltre alle aziende che producono alimenti confezionati di gestire meglio l'intero ciclo di vita dei prodotti grazie alla scoperta di nuovi alimenti basata sui dati.

Un'altra startup innovativa nel settore della nutrizione è Viome. Viome utilizza l'intelligenza artificiale e la tecnologia di sequenziamento dell'mRNA per fornire consigli personalizzati in materia di nutrizione e benessere. Offre test da fare a casa che analizzano il microbioma e l'espressione genica per fornire informazioni precise sulla salute di una persona. Queste informazioni aiutano a individuare le cause alla base degli squilibri microbici e dell'infiammazione. Sulla base di questi dati, Viome prescrive integratori personalizzati e consigli alimentari su misura per la biochimica specifica di ogni persona. Concentrandosi sulla prevenzione delle malattie croniche e sull'individuazione delle cause alla radice dei problemi di salute, Viome rende la gestione avanzata della salute accessibile e personalizzata.

Fig. 5 Consigli alimentari basati sull'AI e sul sequenziamento del genoma.

Valutare gli svantaggi dei dietologi basati sull'AI#

Sebbene i sistemi nutrizionali potenziati dall'AI offrano molti vantaggi, è importante comprenderne anche alcuni svantaggi. Un problema significativo riguarda la privacy e la sicurezza dei dati. Questi sistemi devono accedere a informazioni personali sensibili sulla salute e sull'alimentazione. Se questi dati non sono protetti adeguatamente, potrebbero essere usati in modo improprio o rubati.

Un'altra preoccupazione riguarda i pregiudizi negli algoritmi di AI. Se i dati di addestramento non sono abbastanza diversificati, i consigli potrebbero non essere accurati per tutti e portare potenzialmente a indicazioni inadeguate per determinati gruppi di persone. Un altro problema è il rischio di dipendere troppo dalla tecnologia. L'AI può fornire informazioni utili, ma non dovrebbe sostituire le competenze dei nutrizionisti e degli operatori sanitari.

L'impatto sul settore medico#

I sistemi di monitoraggio nutrizionale e di supporto ai dietologi basati sull'AI sono destinati a trasformare il settore medico, modificando i ruoli dei dietologi e degli operatori sanitari. Offrono inoltre al pubblico più opzioni per ricevere consigli sull'apporto nutrizionale. Circa il 40% delle persone non ritiene necessario parlare con il proprio medico prima di aggiungere un integratore alla propria routine quotidiana. L'AI facilita l'accesso al parere di un esperto e può incoraggiare il pubblico a chiedere maggiori consigli prima di modificare il proprio apporto nutrizionale.

L'IA potrebbe cambiare radicalmente il modo in cui vengono gestite la nutrizione e l'alimentazione. Alexandra Kaplan, dietista e nutrizionista presso Core Nutrition, con sede a Westchester, New York, afferma: «Supponendo che sia accurata (l'IA), potrebbe essere molto utile perché mi aiuterebbe a conoscere la quantità esatta di ciò che c'è nel piatto e poi gli ingredienti del cibo, così i pazienti potrebbero sapere cosa stanno mangiando durante quel pasto».

Invece di sostituire i dietisti, l'IA può fungere da potente strumento che integra le loro competenze. L'IA può fornire approfondimenti basati sui dati a supporto delle decisioni cliniche, aiutando i dietisti a sviluppare piani terapeutici più efficaci. Ad esempio, l'IA può individuare schemi nelle abitudini alimentari di un paziente che contribuiscono alle malattie croniche e consentire ai dietisti di intervenire prima e con maggiore efficacia.

In breve: l'AI nella nutrizione#

La visione artificiale e l'AI possono rendere molto più semplice monitorare ciò che mangiamo e possono persino fare da dietologo personale. Queste tecnologie possono contribuire a migliorare la salute dei pazienti grazie a un monitoraggio accurato e a piani alimentari personalizzati, riducendo al contempo i costi sanitari e rendendo più efficienti molti processi complessi svolti dai dietologi. Sebbene l'AI presenti alcuni limiti, come problemi di accuratezza e la mancanza del rapporto umano personale, le innovazioni nell'AI possono integrare le competenze umane e migliorare l'assistenza nutrizionale nel suo complesso. Potremmo essere ancora lontani dai replicatori di cibo di Star Trek, ma l'AI sta trasformando il futuro della nutrizione.

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