IA na nutrição: Otimizar a alimentação saudável com visão computacional

Comer de forma saudável e manter a forma é um objetivo que muitos de nós buscamos alcançar. De acordo com uma pesquisa, 70% das pessoas querem ser mais saudáveis, e, para 50% delas, comer melhor é uma prioridade máxima. Ocasionalmente, podemos depender de conselhos de médicos e nutricionistas. No entanto, isso pode consumir muito tempo e envolver consultas e registros de refeições. O registro 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, monitorar sua nutrição e até mesmo 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 monitoramento nutricional e sugestão de receitas. Também veremos como a IA na nutrição está afetando o setor de saúde. Vamos começar!

Fig 1. Usando IA para contar o número de calorias em uma refeição.

Link to this sectionVisão computacional no monitoramento nutricional e na análise de alimentos#

Várias complicações de saúde podem surgir devido à ingestão nutricional inadequada. Pesquisadores descobriram que consumir demais ou de menos certos alimentos e nutrientes pode aumentar o risco de doenças cardíacas e derrames. É por isso que é muito importante monitorar sua ingestão nutricional. Tradicionalmente, o monitoramento envolve o registro manual dos alimentos consumidos, a estimativa do tamanho das porções e a consulta a informações nutricionais, o que pode ser demorado e envolver uma margem de erro. Com a IA e as tecnologias de visão computacional, o monitoramento nutricional está mais fácil do que nunca.

Ao se sentar para comer, você pode tirar uma foto da sua tigela ou prato, e modelos de visão computacional podem analisar a imagem para identificar os diferentes alimentos. O sistema de IA pode então estimar o tamanho das porções e fornecer informações nutricionais detalhadas. Por exemplo, usando detecção de objetos, os sistemas de visão computacional podem identificar com precisão os itens alimentares no seu prato.

Fig 2. Usando o modelo de visão computacional Ultralytics YOLOv8 para detectar morangos.

Esses itens alimentares identificados podem então ser comparados com um vasto 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 as porções estimadas, o sistema pode calcular as calorias, macronutrientes (como proteínas, gorduras e carboidratos) e micronutrientes (como vitaminas e minerais), para lhe oferecer uma análise nutricional detalhada da sua refeição.

Link to this sectionAplicativos de monitoramento de refeições impulsionados por visão computacional#

Uma das aplicações mais populares da visão computacional no monitoramento de refeições é por meio de aplicativos móveis. Vamos dar uma olhada rápida em algumas opções interessantes de monitoramento de refeições com IA.

SnapCalorie é um aplicativo que usa visão computacional para estimar o conteúdo calórico e os macronutrientes a partir de uma foto. Treinado com 5.000 refeições, ele 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 impulsionando o monitoramento nutricional por IA é a LogMeal API. Ela utiliza algoritmos de aprendizagem profunda treinados em grandes datasets 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 de tamanho de porção. A LogMeal API pode ser facilmente integrada em aplicativos para criar soluções de monitoramento de refeições para restaurantes, quiosques de autoatendimento, startups de tecnologia alimentar, prestadores de cuidados de saúde e outros consumidores.

Fig 3. Identificação de itens alimentares usando o Logmeal.

Link to this sectionUsando IA para sugerir receitas#

A IA pode sugerir receitas saudáveis com base no que você tem disponível na sua cozinha. Técnicas de visão computacional como segmentação podem identificar diferentes ingredientes em uma imagem da sua geladeira ou despensa. Com base nisso, um grande modelo de linguagem (LLM) como o ChatGPT pode sugerir receitas usando IA generativa. Como você pode fornecer prompts a um LLM, também pode especificar restrições dietéticas, como vegana, sem glúten ou com baixo teor de carboidratos, e o sistema de IA organizará sugestões de receitas para atender aos seus critérios.

Fig 4. Reconhecendo ingredientes usando visão computacional.

"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 digitar os ingredientes ou enviar uma imagem do que você tem na sua geladeira.

Você pode estar se perguntando: precisamos mesmo de um sistema assim? Os sistemas de sugestão de receitas por IA oferecem muitos benefícios, como reduzir o desperdício de alimentos ao aproveitar bem os ingredientes disponíveis e aumentar a variedade das 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 alcançar seus objetivos de fitness. Esses sistemas também podem tornar o ato de cozinhar muito mais divertido e criativo.

Link to this sectionStartups inovando com IA na indústria de nutrição#

Há muito trabalho fascinante sendo feito na indústria de alimentos e nutrição em relação à IA. Vamos dar uma olhada em algumas das startups que estão integrando a IA nos alimentos que consumimos 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 vastas 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 de descoberta de alimentos baseada em 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 oferecem testes domésticos 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 focar na prevenção de doenças crônicas e na resolução de problemas fundamentais de saúde, a Viome torna o gerenciamento de saúde avançado acessível e personalizado.

Fig 5. Recomendações alimentares baseadas em IA e sequenciamento genômico.

Link to this sectionPonderando as desvantagens dos nutricionistas por IA#

Embora os sistemas nutricionais aprimorados por IA ofereçam muitos benefícios, também precisamos entender algumas de suas desvantagens. Uma questão importante é a privacidade e a segurança dos dados. Esses sistemas precisam de acesso a informações sensíveis de saúde pessoal e dietéticas. Se esses dados não forem bem protegidos, 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, potencialmente levando a conselhos ruins para certos grupos de pessoas. Outro problema é o risco de se tornar muito dependente da tecnologia. A IA pode fornecer insights úteis, mas não deve substituir a experiência de nutricionistas humanos e profissionais de saúde.

Link to this sectionO impacto no setor médico#

Os sistemas de monitoramento nutricional e de nutricionistas baseados em IA estão prontos para reformular o setor médico, alterando as funções dos nutricionistas humanos e dos profissionais de saúde. Eles também oferecem ao público mais opções quando se trata de obter aconselhamento 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 incentivar o público a obter mais informações antes de fazer alterações em sua ingestão nutricional.

É provável que uma transformação pela IA possa alterar fundamentalmente como a nutrição e o gerenciamento dietético são tratados. Alexandra Kaplan, nutricionista da Core Nutrition sediada em Westchester, Nova York, afirma: "Supondo que seja preciso (a IA), poderia ser muito útil porque me ajudaria a saber a porção exata do que está no prato e o que está no alimento, então poderia ser útil para os pacientes saberem o que estão comendo naquela refeição."

Em vez de substituir nutricionistas humanos, a IA pode servir como uma ferramenta poderosa que complementa sua experiência. A IA pode fornecer insights baseados em dados que podem apoiar a tomada de decisão clínica, 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 mais cedo e com mais eficácia.

Link to this sectionO resumo sobre a IA na nutrição#

A visão computacional e a IA podem tornar muito mais fácil monitorar o 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 de nutrição mais eficientes. Embora a IA tenha algumas limitações, como problemas de precisão e falta de um toque humano pessoal, as inovações em IA podem complementar a experiência humana e aprimorar o cuidado nutricional geral. Talvez estejamos longe dos replicadores de alimentos de Star Trek, mas a IA na nutrição está remodelando o futuro.

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