15 agosto 2024
Scoprite come l'intelligenza artificiale nella nutrizione può essere utilizzata per track assunzione di cibo, suggerire ricette, offrire servizi dietetici personalizzati e il suo impatto sul settore medico.
Mangiare sano e mantenersi in forma è un obiettivo che molti di noi si sforzano di raggiungere. Secondo un sondaggio, il 70% delle persone vuole essere più sano e, per il 50% di loro, mangiare più sano è una priorità assoluta. Occasionalmente, potremmo fare affidamento sui consigli di medici e dietologi. Tuttavia, questo può richiedere molto tempo e comportare appuntamenti e monitoraggio dei pasti. Il monitoraggio dei pasti, in particolare, può essere noioso e soggetto a errori.
L'intelligenza artificiale e la computer vision possono rendere il mangiare sano più semplice e accessibile. Possono aiutare ad analizzare ciò che si mangia, a track alimentazione e persino a suggerire ricette in base ai propri obiettivi di salute. Queste tecnologie possono anche aiutare a identificare gli allergeni per rendere la pianificazione dei pasti più semplice e sicura per le persone con restrizioni alimentari. In questo articolo vedremo da vicino come queste tecnologie possono essere utilizzate per compiti come il monitoraggio dell'alimentazione e il suggerimento di ricette. Vedremo anche come l'intelligenza artificiale nella nutrizione sta influenzando il settore sanitario. Iniziamo!
Diverse complicazioni per la salute possono derivare da un apporto nutrizionale scorretto. I ricercatori hanno scoperto che il consumo eccessivo o insufficiente di alcuni alimenti e nutrienti può aumentare il rischio di malattie cardiache e ictus. Ecco perché è molto importante track apporto nutrizionale. Tradizionalmente, il monitoraggio dell'apporto nutrizionale comporta la registrazione manuale degli alimenti consumati, la stima delle dimensioni delle porzioni e la ricerca di informazioni nutrizionali, il che può richiedere molto tempo e comportare un margine di errore. Grazie alle tecnologie di intelligenza artificiale e di visione computerizzata, tracciare l'alimentazione è più facile che mai.
Quando ti siedi a mangiare, puoi scattare una foto della tua ciotola o del tuo piatto e i modelli di computer vision possono analizzare l'immagine per identificare i diversi alimenti. Il sistema di intelligenza artificiale può quindi stimare le dimensioni delle porzioni e fornire informazioni nutrizionali dettagliate. Ad esempio, utilizzando il rilevamento oggetti, i sistemi di visione artificiale possono identificare con precisione gli alimenti presenti nel piatto.
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Questi alimenti identificati possono quindi essere abbinati a un ampio database di informazioni nutrizionali. Algoritmi avanzati come la stima della profondità possono aiutare a stimare le dimensioni delle porzioni. Una volta identificati gli alimenti e stimate le dimensioni delle porzioni, il sistema può calcolare le calorie, i macronutrienti (come proteine, grassi e carboidrati) e i micronutrienti (come vitamine e minerali), per fornirti un'analisi nutrizionale dettagliata del tuo pasto.
Una delle applicazioni più popolari della computer vision nel monitoraggio dei pasti è tramite app mobili. Diamo una rapida occhiata ad alcune interessanti opzioni di monitoraggio dei pasti con l'IA.
SnapCalorie è un'app che utilizza la computer vision per stimare il contenuto calorico e i macronutrienti da una foto. Addestrata su 5.000 pasti, riduce gli errori di stima delle calorie a meno del 20% e supera la maggior parte degli umani. I risultati possono essere registrati in un diario alimentare o esportati su piattaforme di fitness come Apple Health.
Allo stesso modo, un'interessante innovazione che guida la tracciabilità nutrizionale dell'intelligenza artificiale è l'API LogMeal. Utilizza algoritmi di deep learning addestrati su grandi serie di immagini di cibo per detect e riconoscere con precisione gli alimenti. I modelli di LogMeal raggiungono un'accuratezza del 93% su 1.300 piatti e forniscono un'analisi nutrizionale dettagliata, il rilevamento degli ingredienti e la stima delle dimensioni delle porzioni. L'API di LogMeal può essere facilmente integrata nelle app per creare soluzioni di tracciamento dei pasti per ristoranti, chioschi per le ordinazioni automatiche, startup del settore alimentare, operatori sanitari e altri consumatori.
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L'intelligenza artificiale può suggerire ricette salutari in base a ciò che si ha a disposizione in cucina. Tecniche di computer vision come la segmentazione possono identificare i diversi ingredienti in un'immagine del frigorifero o della dispensa. Sulla base di ciò, un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT può suggerire ricette utilizzando l'intelligenza artificiale generativa. Dal momento che si può richiedere un LLM, si possono anche specificare restrizioni dietetiche come vegano, senza glutine o a basso contenuto di carboidrati, e il sistema AI curerà i suggerimenti di ricette per soddisfare i criteri.
"Sous Chef", una versione personalizzata di ChatGPT, è un ottimo esempio di questa tecnologia. Può suggerire ricette in base a ciò che si ha a disposizione. È possibile inserire gli ingredienti o caricare un'immagine di ciò che si ha nel frigorifero.
Potresti chiederti: abbiamo davvero bisogno di un sistema del genere? I sistemi di suggerimento di ricette AI offrono molti vantaggi, come la riduzione dello spreco alimentare sfruttando al meglio gli ingredienti disponibili e l'aumento della varietà dei pasti con piatti gourmet. Possono anche aiutarti a mantenere una dieta equilibrata. Ad esempio, i piani alimentari personalizzati suggeriti da un generatore di ricette AI possono aiutarti a raggiungere i tuoi obiettivi di fitness. Questi sistemi possono anche rendere la cucina molto più divertente e creativa.
C'è molto lavoro affascinante che viene svolto nel settore alimentare e nutrizionale per quanto riguarda l'IA. Diamo un'occhiata ad alcune delle startup che stanno integrando l'IA nel cibo che mangiamo ogni giorno.
Journey Foods, una startup con sede negli Stati Uniti, fornisce intelligence sugli ingredienti per sviluppare e lanciare nuovi prodotti alimentari confezionati. La loro piattaforma di data science, JourneyAI, analizza milioni di ingredienti e dati della catena di approvvigionamento per trovare l'ingrediente ideale per ogni prodotto. Raccoglie e archivia grandi quantità di dati su sostanze chimiche e nutrienti per creare le migliori formulazioni di prodotti alimentari. La piattaforma consente inoltre alle aziende manifatturiere di alimenti confezionati di gestire meglio interi cicli di vita del prodotto attraverso la scoperta di 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 offrire raccomandazioni personalizzate in materia di nutrizione e benessere. Forniscono test da fare a casa che analizzano il microbioma e l'espressione genica per fornire informazioni precise sulla salute di un individuo. Queste informazioni aiutano a identificare le cause alla base degli squilibri microbici e dell'infiammazione. Sulla base di queste informazioni, Viome prescrive integratori personalizzati e raccomandazioni dietetiche su misura per la biochimica unica di ogni persona. Concentrandosi sulla prevenzione delle malattie croniche e affrontando i problemi di salute alla radice, Viome rende la gestione avanzata della salute accessibile e personalizzata.
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Sebbene i sistemi nutrizionali potenziati dall'IA offrano molti vantaggi, dobbiamo anche comprendere alcuni dei loro svantaggi. Un problema importante è la privacy e la sicurezza dei dati. Questi sistemi necessitano di accedere a informazioni sanitarie e dietetiche personali sensibili. Se questi dati non sono ben protetti, potrebbero essere utilizzati in modo improprio o rubati.
Inoltre, c'è la preoccupazione relativa alla distorsione negli algoritmi di IA. Se i dati di training non sono sufficientemente diversificati, i suggerimenti potrebbero non essere accurati per tutti, portando potenzialmente a consigli errati per determinati gruppi di persone. Un altro problema è il rischio di diventare troppo dipendenti dalla tecnologia. L'IA può fornire informazioni utili, ma non dovrebbe sostituire l'esperienza dei nutrizionisti e degli operatori sanitari.
I sistemi di monitoraggio nutrizionale e dietetici alimentati dall'IA sono destinati a rimodellare il settore medico, cambiando il ruolo dei dietisti umani e dei professionisti sanitari. Inoltre, offrono al pubblico più opzioni quando si tratta di ottenere consigli sull'assunzione di nutrienti. Circa il 40% delle persone non ritiene di dover parlare con il proprio medico prima di aggiungere un integratore alla propria routine quotidiana. L'IA rende più facile ottenere un parere esperto e può incoraggiare il pubblico a ottenere maggiori informazioni prima di apportare modifiche all'assunzione di nutrienti.
È probabile che una trasformazione basata sull'IA possa alterare radicalmente il modo in cui vengono gestite la nutrizione e la gestione della dieta. Alexandra Kaplan, dietista-nutrizionista presso Core Nutrition a Westchester, New York, afferma: "Supponendo che sia accurata (l'IA), potrebbe essere molto utile perché mi aiuterebbe a conoscere la porzione esatta di ciò che c'è nel piatto e quindi cosa c'è nel cibo, quindi potrebbe essere utile per i pazienti sapere cosa stanno mangiando in quel pasto."
Anziché sostituire i dietologi umani, l'IA può fungere da potente strumento a complemento della loro esperienza. L'IA può fornire approfondimenti basati sui dati che possono supportare il processo decisionale clinico, aiutando i dietologi a sviluppare piani di trattamento più efficaci. Ad esempio, l'IA può identificare modelli nelle abitudini alimentari di un paziente che contribuiscono a malattie croniche e consentire ai dietologi di intervenire prima e in modo più efficace.
La computer vision e l'intelligenza artificiale possono rendere molto più facile track ciò che mangiamo e possono persino diventare il vostro dietologo personale. Queste tecnologie possono essere utilizzate per contribuire a migliorare la salute dei pazienti fornendo un monitoraggio accurato e piani dietetici personalizzati, riducendo al contempo i costi sanitari grazie alla possibilità di rendere più efficienti la maggior parte dei complicati processi dietetici. Sebbene l'IA presenti alcuni limiti, come i problemi di precisione e la mancanza di un tocco umano personale, le innovazioni dell'IA possono integrare le competenze umane e migliorare l'assistenza nutrizionale complessiva. Forse siamo ancora lontani dai replicatori di cibo di Star Trek, ma l'IA nella nutrizione sta ridisegnando il futuro.
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