15 de agosto de 2024
Explore como a IA na nutrição pode ser usada para rastrear a ingestão de alimentos, sugerir receitas, oferecer serviços personalizados de nutricionistas e seu impacto na indústria médica.
Comer de forma saudável e manter a forma é um objetivo que muitos de nós nos esforçamos para alcançar. De acordo com uma pesquisa, 70% das pessoas querem ser mais saudáveis e, para 50% delas, comer de forma mais saudável é uma prioridade máxima. Ocasionalmente, podemos confiar em conselhos de médicos e nutricionistas. No entanto, isso pode ser demorado e envolver consultas e rastreamento de refeições. O rastreamento de refeições, em particular, pode ser tedioso e propenso a erros.
A IA e a visão computacional podem tornar a alimentação saudável mais simples e acessível. Elas podem ajudar a analisar o que você come, rastrear sua nutrição e até sugerir receitas com base em seus objetivos de saúde. Essas tecnologias também podem ajudar a identificar alérgenos para tornar o planejamento das refeições mais fácil e seguro para pessoas com restrições alimentares. Neste artigo, veremos mais de perto como essas tecnologias podem ser usadas para tarefas como rastreamento de nutrição e sugestão de receitas. Também veremos como a IA na nutrição está afetando o setor de saúde. Vamos começar!
Várias complicações de saúde podem surgir de uma ingestão nutricional inadequada. Os investigadores descobriram que consumir demasiado ou muito pouco de certos alimentos e nutrientes pode aumentar o risco de doenças cardíacas e AVC. É por isso que é muito importante controlar a sua ingestão nutricional. Tradicionalmente, o controlo da ingestão nutricional envolve o registo manual dos alimentos que ingere, a estimativa dos tamanhos das porções e a consulta de informações nutricionais, o que pode demorar muito tempo e envolver uma margem de erro. Com as tecnologias de IA e visão computacional, o controlo da nutrição é agora mais fácil do que nunca.
Quando você se senta para comer, pode tirar uma foto de sua tigela ou prato, e os modelos de visão computacional podem analisar a imagem para identificar os diferentes alimentos. O sistema de IA pode então estimar os tamanhos das porções e fornecer informações nutricionais detalhadas. Por exemplo, usando a detecção de objetos, os sistemas de visão computacional podem identificar com precisão os itens alimentares em seu prato.
.png)
Esses itens alimentares identificados podem então ser combinados com um grande banco de dados de informações nutricionais. Algoritmos avançados, como a estimativa de profundidade, podem ajudar a estimar o tamanho das porções. Uma vez que os alimentos são identificados e os tamanhos das porções estimados, o sistema pode calcular as calorias, os macronutrientes (como proteínas, gorduras e carboidratos) e os micronutrientes (como vitaminas e minerais), para fornecer uma análise nutricional detalhada de sua refeição.
Uma das aplicações mais populares da visão computacional no rastreamento de refeições é por meio de aplicativos móveis. Vamos dar uma olhada rápida em algumas opções interessantes de rastreamento de refeições com IA.
SnapCalorie é um aplicativo que usa visão computacional para estimar o conteúdo calórico e os macronutrientes de uma foto. Treinado em 5.000 refeições, reduz os erros de estimativa de calorias para menos de 20% e supera a maioria dos humanos. Os resultados podem ser registrados em um diário alimentar ou exportados para plataformas de fitness como o Apple Health.
Da mesma forma, uma inovação interessante que impulsiona o rastreamento nutricional por IA é a API LogMeal. Ela usa algoritmos de aprendizado profundo que são treinados em grandes conjuntos de dados de imagens de alimentos para detectar e reconhecer alimentos com precisão. Os modelos da LogMeal alcançam 93% de precisão em 1.300 pratos e fornecem análise nutricional detalhada, detecção de ingredientes e estimativa do tamanho das porções. A API LogMeal pode ser facilmente integrada em aplicativos para criar soluções de rastreamento de refeições para restaurantes, quiosques de autoatendimento, startups de tecnologia de alimentos, prestadores de serviços de saúde e outros consumidores.
.png)
A IA pode sugerir receitas saudáveis com base no que você tem disponível em sua cozinha. Técnicas de visão computacional como segmentação podem identificar diferentes ingredientes em uma imagem de sua geladeira ou despensa. Com base nisso, um modelo de linguagem grande (LLM) como o ChatGPT pode então sugerir receitas usando IA generativa. Como você pode solicitar um LLM, também pode especificar restrições alimentares como vegano, sem glúten ou com baixo teor de carboidratos, e o sistema de IA selecionará sugestões de receitas para atender aos seus critérios.
"Sous Chef", uma versão personalizada do ChatGPT, é um ótimo exemplo dessa tecnologia. Ele pode sugerir receitas com base no que você tem. Você pode inserir os ingredientes ou fazer o upload de uma imagem do que você tem na geladeira.
Você pode estar se perguntando: realmente precisamos de tal sistema? Os sistemas de sugestão de receitas de IA oferecem muitos benefícios, como reduzir o desperdício de alimentos, aproveitando os ingredientes disponíveis e aumentando a variedade de refeições com pratos gourmet. Eles também podem ajudá-lo a manter uma dieta equilibrada. Por exemplo, planos de refeições personalizados sugeridos por um gerador de receitas de IA podem ajudá-lo a atingir metas de condicionamento físico. Esses sistemas também podem tornar a culinária muito mais divertida e criativa.
Há muito trabalho fascinante sendo feito na indústria de alimentos e nutrição em relação à IA. Vejamos algumas das startups que estão integrando a IA nos alimentos que comemos todos os dias.
Journey Foods, uma startup sediada nos EUA, fornece inteligência de ingredientes para desenvolver e lançar novos produtos alimentícios embalados. Sua plataforma de ciência de dados, JourneyAI, analisa milhões de ingredientes e dados da cadeia de suprimentos para encontrar o ingrediente ideal para cada produto. Ela coleta e armazena grandes quantidades de dados sobre produtos químicos e nutrientes para criar as melhores formulações de produtos alimentícios. A plataforma também permite que empresas de fabricação de alimentos embalados gerenciem melhor todo o ciclo de vida do produto por meio da descoberta de alimentos orientada por dados.
Outra startup inovadora na indústria de nutrição é a Viome. A Viome usa inteligência artificial e tecnologia de sequenciamento de mRNA para oferecer recomendações personalizadas de nutrição e bem-estar. Eles fornecem testes em casa que analisam o microbioma e a expressão gênica para fornecer insights precisos sobre a saúde de um indivíduo. Esses insights ajudam a identificar as causas subjacentes de desequilíbrios microbianos e inflamação. Com base nessas informações, a Viome prescreve suplementos personalizados e recomendações dietéticas adaptadas à bioquímica única de cada pessoa. Ao se concentrar na prevenção de doenças crônicas e no tratamento de problemas de saúde básicos, a Viome torna o gerenciamento avançado da saúde acessível e personalizado.
.png)
Embora os sistemas nutricionais aprimorados por IA ofereçam muitos benefícios, também precisamos entender algumas de suas desvantagens. Um problema importante é a privacidade e segurança dos dados. Esses sistemas precisam de acesso a informações pessoais de saúde e dieta confidenciais. Se esses dados não forem bem protegidos, eles podem ser usados indevidamente ou roubados.
Além disso, existe a preocupação com o viés em algoritmos de IA. Se os dados de treinamento não forem diversos o suficiente, as recomendações podem não ser precisas para todos, levando potencialmente a conselhos inadequados para certos grupos de pessoas. Outro problema é o risco de se tornar excessivamente dependente da tecnologia. A IA pode fornecer insights úteis, mas não deve substituir a experiência de nutricionistas e profissionais de saúde.
O rastreamento de nutrição e os sistemas de nutricionistas orientados por IA estão definidos para remodelar o setor médico, mudando as funções dos nutricionistas humanos e dos profissionais de saúde. Eles também oferecem ao público mais opções quando se trata de obter conselhos sobre ingestão nutricional. Cerca de 40% das pessoas não sentem que precisam falar com seu médico antes de adicionar um suplemento à sua rotina diária. A IA torna mais fácil obter uma opinião especializada e pode encorajar o público a obter mais informações antes de fazer alterações em sua ingestão nutricional.
É provável que uma transformação da IA possa alterar fundamentalmente a forma como a nutrição e a gestão da dieta são tratadas. Alexandra Kaplan, nutricionista da Core Nutrition, sediada em Westchester, Nova Iorque, afirma: "Assumindo que é precisa (IA), pode ser muito útil porque me ajudaria a saber a porção exata do que está no prato e depois o que está na comida, pelo que poderia ser útil para os pacientes saberem o que estão a comer nessa refeição."
Em vez de substituir nutricionistas, a IA pode servir como uma ferramenta poderosa que complementa sua experiência. A IA pode fornecer insights orientados por dados que podem apoiar a tomada de decisões clínicas, o que ajuda os nutricionistas a desenvolver planos de tratamento mais eficazes. Por exemplo, a IA pode identificar padrões nos hábitos alimentares de um paciente que contribuem para doenças crônicas e permitir que os nutricionistas intervenham de forma mais precoce e eficaz.
A visão computacional e a IA podem facilitar muito o rastreamento do que comemos e podem até ser seu nutricionista pessoal. Essas tecnologias podem ser usadas para ajudar a melhorar a saúde do paciente, fornecendo monitoramento preciso e planos de dieta personalizados, ao mesmo tempo em que reduzem os custos de saúde, tornando a maioria dos processos complicados do nutricionista mais eficientes. Embora a IA tenha algumas limitações, como problemas de precisão e falta de toque humano pessoal, as inovações da IA podem complementar a experiência humana e melhorar o atendimento nutricional geral. Podemos ainda estar longe dos replicadores de alimentos de Star Trek, mas a IA na nutrição está remodelando o futuro.
Vamos inovar juntos! Explore nosso repositório GitHub para ver nossas contribuições para a IA. Descubra como estamos redefinindo setores como manufatura e saúde com tecnologia de IA de ponta. 🚀
