15 Ağustos 2024
Beslenmede yapay zekanın, yiyecek alımını izlemek, tarifler önermek, kişiselleştirilmiş diyetisyen hizmetleri sunmak için nasıl kullanılabileceğini ve tıp endüstrisindeki etkisini keşfedin.
Sağlıklı beslenmek ve formda kalmak çoğumuzun başarmaya çalıştığı bir hedef. Bir ankete göre, insanların %70'i daha sağlıklı olmak istiyor ve bunların %50'si için daha sağlıklı beslenmek en önemli öncelik. Zaman zaman doktorlardan ve diyetisyenlerden tavsiye alabiliriz. Ancak bu, zaman alıcı olabilir ve randevuları ve yemek takibini içerebilir. Özellikle yemek takibi, sıkıcı ve hatalara açık olabilir.
Yapay zeka ve bilgisayarlı görü, sağlıklı beslenmeyi daha basit ve erişilebilir hale getirebilir. Ne yediğinizi analiz etmenize, beslenmenizi izlemenize ve hatta sağlık hedeflerinize göre tarifler önermenize yardımcı olabilirler. Bu teknolojiler ayrıca, diyet kısıtlamaları olan kişiler için yemek planlamasını daha kolay ve güvenli hale getirmek için alerjenleri belirlemeye yardımcı olabilir. Bu makalede, bu teknolojilerin beslenme takibi ve tarif önerme gibi görevler için nasıl kullanılabileceğine daha yakından bakacağız. Ayrıca, beslenmede yapay zekanın sağlık hizmetleri sektörünü nasıl etkilediğini de göreceğiz. Hadi başlayalım!
Yanlış beslenme alımından çeşitli sağlık sorunları ortaya çıkabilir. Araştırmacılar, belirli yiyecek ve besin maddelerinden çok fazla veya çok az tüketmenin kalp hastalığı ve felç riskini artırabileceğini bulmuşlardır. Bu nedenle beslenme alımınızı takip etmek çok önemlidir. Geleneksel olarak, beslenme alımını takip etmek, yediğiniz yiyecekleri manuel olarak kaydetmeyi, porsiyon boyutlarını tahmin etmeyi ve beslenme bilgilerini aramayı içerir; bu da zaman alıcı olabilir ve bir hata payı içerebilir. Yapay zeka ve bilgisayarlı görü teknolojileri ile beslenmeyi takip etmek artık her zamankinden daha kolay.
Yemek yemeye oturduğunuzda, kasenizin veya tabağınızın bir fotoğrafını çekebilirsiniz ve bilgisayarlı görü modelleri farklı yiyecekleri tanımlamak için görüntüyü analiz edebilir. Yapay zeka sistemi daha sonra porsiyon boyutlarını tahmin edebilir ve ayrıntılı beslenme bilgileri sağlayabilir. Örneğin, nesne tespiti kullanılarak, bilgisayarlı görü sistemleri tabağınızdaki yiyecekleri doğru bir şekilde tanımlayabilir.
.png)
Bu tanımlanan yiyecekler daha sonra geniş bir beslenme bilgisi veri tabanıyla eşleştirilebilir. Derinlik tahmini gibi gelişmiş algoritmalar, porsiyon boyutlarını tahmin etmeye yardımcı olabilir. Yiyecekler tanımlandıktan ve porsiyon boyutları tahmin edildikten sonra, sistem size öğününüzün ayrıntılı bir beslenme dökümünü vermek için kalorileri, makro besinleri (proteinler, yağlar ve karbonhidratlar gibi) ve mikro besinleri (vitaminler ve mineraller gibi) hesaplayabilir.
Bilgisayarlı görünün yemek takibindeki en popüler uygulamalarından biri mobil uygulamalar aracılığıyladır. Birkaç heyecan verici yapay zeka yemek takibi seçeneğine hızlıca bir göz atalım.
SnapCalorie, bir fotoğraftan kalori içeriğini ve makro besinleri tahmin etmek için bilgisayarlı görü kullanan bir uygulamadır. 5.000 öğün üzerinde eğitilmiş olup, kalori tahmin hatalarını %20'nin altına düşürür ve çoğu insandan daha iyi performans gösterir. Sonuçlar bir yemek günlüğüne kaydedilebilir veya Apple Health gibi fitness platformlarına aktarılabilir.
Benzer şekilde, yapay zeka beslenme takibini yönlendiren ilginç bir yenilik de LogMeal API'sidir. Yiyecekleri doğru bir şekilde tespit etmek ve tanımak için geniş veri kümeleri üzerinde eğitilmiş derin öğrenme algoritmaları kullanır. LogMeal'in modelleri 1.300 yemekte %93 doğruluk elde eder ve ayrıntılı beslenme analizi, içerik tespiti ve porsiyon boyutu tahmini sağlar. LogMeal API'si, restoranlar, self-servis kioskları, gıda teknolojisi girişimleri, sağlık hizmeti sağlayıcıları ve diğer tüketiciler için yemek takibi çözümleri oluşturmak üzere uygulamalara kolayca entegre edilebilir.
.png)
Yapay zeka, mutfağınızda bulunanlara göre sağlıklı tarifler önerebilir. Segmentasyon gibi bilgisayarlı görü teknikleri, buzdolabınızın veya kilerinizin bir görüntüsündeki farklı malzemeleri tanımlayabilir. Buna dayanarak, ChatGPT gibi büyük bir dil modeli (LLM) daha sonra üretken yapay zeka kullanarak tarifler önerebilir. Bir LLM'ye komut verebileceğiniz için, vegan, glütensiz veya düşük karbonhidratlı gibi diyet kısıtlamalarını da belirtebilirsiniz ve yapay zeka sistemi kriterlerinizi karşılamak için tarif önerileri sunacaktır.
ChatGPT'nin özelleştirilmiş bir versiyonu olan "Sous Chef", bu teknolojinin harika bir örneğidir. Sahip olduklarınıza göre tarifler önerebilir. Malzemeleri yazarak belirtebilir veya buzdolabınızda ne olduğuna dair bir görüntü yükleyebilirsiniz.
Peki, böyle bir sisteme gerçekten ihtiyacımız var mı diye merak ediyor olabilirsiniz? Yapay zeka (YZ) yemek tarifi öneri sistemleri, mevcut malzemeleri iyi kullanarak gıda israfını azaltmak ve gurme yemeklerle öğün çeşitliliğini artırmak gibi birçok fayda sunar. Ayrıca dengeli bir beslenme düzeni sürdürmenize de yardımcı olabilirler. Örneğin, bir YZ yemek tarifi oluşturucusu tarafından önerilen kişiselleştirilmiş yemek planları, fitness hedeflerinize ulaşmanıza yardımcı olabilir. Bu sistemler aynı zamanda yemek pişirmeyi çok daha eğlenceli ve yaratıcı hale getirebilir.
Yapay zeka ile ilgili olarak gıda ve beslenme sektöründe yapılan birçok büyüleyici çalışma var. Yapay zekayı her gün yediğimiz yiyeceklere entegre eden bazı startup'lara bir göz atalım.
ABD merkezli bir startup olan Journey Foods, yeni paketlenmiş gıda ürünleri geliştirmek ve piyasaya sürmek için içerik zekası sağlıyor. Veri bilimi platformları JourneyAI, her ürün için ideal içeriği bulmak amacıyla milyonlarca içeriği ve tedarik zinciri verisini analiz ediyor. En iyi gıda ürünleri formülasyonlarını oluşturmak için kimyasallar ve besinler hakkında büyük miktarda veri toplar ve depolar. Platform ayrıca, paketlenmiş gıda üretim şirketlerinin veri odaklı gıda keşfi yoluyla tüm ürün yaşam döngülerini daha iyi yönetmelerini sağlıyor.
Beslenme sektöründeki bir diğer yenilikçi startup ise Viome. Viome, kişiselleştirilmiş beslenme ve sağlıklı yaşam önerileri sunmak için yapay zeka ve mRNA dizileme teknolojisini kullanıyor. Bir bireyin sağlığı hakkında kesin bilgiler vermek için mikrobiyomu ve gen ifadesini analiz eden evde testler sağlıyorlar. Bu bilgiler, mikrobiyal dengesizliklerin ve inflamasyonun altında yatan nedenleri belirlemeye yardımcı oluyor. Bu bilgilere dayanarak Viome, her kişinin benzersiz biyokimyasına göre uyarlanmış özel yapım takviyeler ve diyet önerileri sunuyor. Kronik hastalıkları önlemeye ve temel sağlık sorunlarını ele almaya odaklanarak Viome, gelişmiş sağlık yönetimini erişilebilir ve kişiselleştirilmiş hale getiriyor.
.png)
Yapay zeka ile geliştirilmiş beslenme sistemleri birçok fayda sunarken, bazı dezavantajlarını da anlamamız gerekiyor. En önemli sorunlardan biri veri gizliliği ve güvenliğidir. Bu sistemlerin hassas kişisel sağlık ve beslenme bilgilerine erişmesi gerekiyor. Bu veriler iyi korunmazsa, kötüye kullanılabilir veya çalınabilir.
Ayrıca, YZ algoritmalarındaki yanlılık endişesi de var. Eğitim verileri yeterince çeşitli değilse, öneriler herkes için doğru olmayabilir ve bu da belirli insan grupları için kötü tavsiyelere yol açabilir. Bir diğer sorun ise teknolojiye çok fazla bağımlı hale gelme riskidir. Yapay zeka faydalı bilgiler sağlayabilir, ancak insan beslenme uzmanlarının ve sağlık hizmeti sağlayıcılarının uzmanlığının yerini almamalıdır.
Yapay zeka destekli beslenme takibi ve diyetisyen sistemleri, tıp sektörünü yeniden şekillendirmeye, insan diyetisyenlerinin ve sağlık profesyonellerinin rollerini değiştirmeye hazırlanıyor. Ayrıca, halka beslenme alımı hakkında tavsiye alma konusunda daha fazla seçenek sunuyorlar. İnsanların yaklaşık %40'ı günlük rutinlerine bir takviye eklemeden önce doktorlarıyla konuşmaları gerektiğini düşünmüyor. Yapay zeka, uzman görüşü almayı kolaylaştırıyor ve halkı beslenme alımlarında değişiklik yapmadan önce daha fazla bilgi almaya teşvik edebilir.
Bir YZ dönüşümünün, beslenme ve diyet yönetiminin nasıl ele alındığını temelden değiştirmesi muhtemeldir. Westchester, New York'ta bulunan Core Nutrition'da diyetisyen-beslenme uzmanı olan Alexandra Kaplan şöyle diyor: "Doğru olduğunu varsayarsak (YZ), çok faydalı olabilir çünkü tabakta neyin tam olarak ne kadar olduğunu ve sonra yiyeceğin içinde ne olduğunu bilmeme yardımcı olur, bu nedenle hastaların o öğünde ne yediklerini bilmeleri açısından faydalı olabilir."
Yapay zeka, insan diyetisyenlerinin yerini almak yerine, onların uzmanlığını tamamlayan güçlü bir araç olarak hizmet edebilir. Yapay zeka, diyetisyenlerin daha etkili tedavi planları geliştirmesine yardımcı olan klinik karar almayı destekleyebilecek veri odaklı bilgiler sağlayabilir. Örneğin, yapay zeka, bir hastanın kronik hastalıklara katkıda bulunan beslenme alışkanlıklarındaki kalıpları belirleyebilir ve diyetisyenlerin daha erken ve daha etkili bir şekilde müdahale etmesini sağlayabilir.
Bilgisayarlı görü ve yapay zeka, ne yediğimizi takip etmeyi çok daha kolay hale getirebilir ve hatta kişisel diyetisyeniniz olabilir. Bu teknolojiler, doğru izleme ve kişiye özel diyet planları sağlayarak hasta sağlığını iyileştirmeye yardımcı olmak için kullanılabilirken, aynı zamanda karmaşık diyetisyen süreçlerinin çoğunu daha verimli hale getirerek sağlık maliyetlerini de düşürebilir. Yapay zekanın doğruluk sorunları ve kişisel insan dokunuşunun eksikliği gibi bazı sınırlamaları olsa da, yapay zeka yenilikleri insan uzmanlığını tamamlayabilir ve genel beslenme bakımını geliştirebilir. Star Trek'in yemek replikatörlerinden hala çok uzakta olabiliriz, ancak beslenmede yapay zeka geleceği yeniden şekillendiriyor.
Birlikte yenilik yapalım! Yapay zekaya katkılarımızı görmek için GitHub depomuzu keşfedin. Üretim ve sağlık gibi sektörleri en son yapay zeka teknolojisiyle nasıl yeniden tanımladığımızı keşfedin. 🚀
