AI trong dinh dưỡng: Đơn giản hóa việc ăn uống lành mạnh bằng thị giác máy tính

Ăn uống lành mạnh và duy trì vóc dáng là mục tiêu mà nhiều người trong chúng ta đang nỗ lực đạt được. Theo một khảo sát, 70% mọi người muốn sống khỏe mạnh hơn, và đối với 50% trong số đó, việc ăn uống lành mạnh hơn là ưu tiên hàng đầu. Đôi khi, chúng ta có thể dựa vào lời khuyên từ bác sĩ và chuyên gia dinh dưỡng. Tuy nhiên, việc này có thể tốn thời gian và đòi hỏi các buổi hẹn cũng như theo dõi bữa ăn. Đặc biệt, theo dõi bữa ăn có thể trở nên tẻ nhạt và dễ dẫn đến sai sót.

AI và thị giác máy tính có thể làm cho việc ăn uống lành mạnh trở nên đơn giản và dễ tiếp cận hơn. Chúng có thể giúp phân tích những gì bạn ăn, theo dõi dinh dưỡng và thậm chí gợi ý công thức nấu ăn dựa trên các mục tiêu sức khỏe của bạn. Những công nghệ này cũng có thể giúp xác định các chất gây dị ứng để giúp việc lên kế hoạch bữa ăn trở nên dễ dàng và an toàn hơn cho những người bị hạn chế về chế độ ăn uống. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn cách các công nghệ này được sử dụng cho các tác vụ như theo dõi dinh dưỡng và gợi ý công thức. Chúng ta cũng sẽ tìm hiểu cách AI trong dinh dưỡng đang tác động đến ngành chăm sóc sức khỏe. Hãy bắt đầu nào!

Hình 1. Sử dụng AI để đếm lượng calo trong một bữa ăn.

Link to this sectionThị giác máy tính trong theo dõi dinh dưỡng và phân tích thực phẩm#

Nhiều biến chứng sức khỏe có thể phát sinh từ việc hấp thụ dinh dưỡng không đúng cách. Các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng việc tiêu thụ quá nhiều hoặc quá ít một số loại thực phẩm và dưỡng chất có thể làm tăng nguy cơ mắc bệnh tim và đột quỵ. Đó là lý do tại sao việc theo dõi lượng dinh dưỡng nạp vào là rất quan trọng. Theo truyền thống, việc này đòi hỏi phải ghi chép thủ công các thực phẩm bạn ăn, ước tính khẩu phần và tra cứu thông tin dinh dưỡng, vốn rất tốn thời gian và dễ xảy ra sai số. Với các công nghệ AI và thị giác máy tính, việc theo dõi dinh dưỡng giờ đây trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.

Khi ngồi vào bàn ăn, bạn có thể chụp ảnh bát hoặc đĩa thức ăn của mình, và các mô hình thị giác máy tính có thể phân tích hình ảnh để xác định các loại thực phẩm khác nhau. Hệ thống AI sau đó có thể ước tính khẩu phần và cung cấp thông tin dinh dưỡng chi tiết. Ví dụ, sử dụng phát hiện đối tượng, các hệ thống thị giác máy tính có thể xác định chính xác các món ăn trên đĩa của bạn.

Hình 2. Sử dụng mô hình thị giác máy tính Ultralytics YOLOv8 để phát hiện dâu tây.

Các thực phẩm được xác định này sau đó có thể được đối chiếu với một cơ sở dữ liệu lớn về thông tin dinh dưỡng. Các thuật toán tiên tiến như ước tính độ sâu có thể giúp ước tính khẩu phần. Khi đã xác định được thực phẩm và ước tính khẩu phần, hệ thống có thể tính toán lượng calo, các đa lượng (như protein, chất béo và carbohydrate) và vi lượng (như vitamin và khoáng chất) để cung cấp cho bạn bảng phân tích dinh dưỡng chi tiết về bữa ăn của mình.

Link to this sectionCác ứng dụng theo dõi bữa ăn được hỗ trợ bởi thị giác máy tính#

Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của thị giác máy tính trong theo dõi bữa ăn là thông qua các ứng dụng di động. Hãy cùng xem qua một vài tùy chọn theo dõi bữa ăn bằng AI thú vị.

SnapCalorie là một ứng dụng sử dụng thị giác máy tính để ước tính hàm lượng calo và đa lượng từ một bức ảnh. Được huấn luyện trên 5.000 bữa ăn, nó giảm sai số ước tính calo xuống dưới 20% và vượt trội hơn hầu hết con người. Kết quả có thể được ghi lại vào nhật ký thực phẩm hoặc xuất sang các nền tảng thể dục như Apple Health.

Tương tự, một cải tiến thú vị thúc đẩy việc theo dõi dinh dưỡng bằng AI là LogMeal API. Nó sử dụng các thuật toán học sâu được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn gồm hình ảnh thực phẩm để phát hiện và nhận diện thực phẩm một cách chính xác. Các mô hình của LogMeal đạt độ chính xác 93% trên 1.300 món ăn và cung cấp phân tích dinh dưỡng chi tiết, phát hiện thành phần và ước tính khẩu phần. LogMeal API có thể dễ dàng tích hợp vào các ứng dụng để tạo ra các giải pháp theo dõi bữa ăn cho nhà hàng, ki-ốt tự gọi món, các startup công nghệ thực phẩm, nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và những người dùng khác.

Hình 3. Nhận diện các loại thực phẩm sử dụng Logmeal.

Link to this sectionSử dụng AI để gợi ý công thức nấu ăn#

AI có thể gợi ý các công thức nấu ăn lành mạnh dựa trên những gì bạn đang có sẵn trong bếp. Các kỹ thuật thị giác máy tính như segmentation có thể nhận diện các thành phần khác nhau trong hình ảnh tủ lạnh hoặc tủ đựng thực phẩm của bạn. Dựa trên cơ sở đó, một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT có thể gợi ý các công thức nấu ăn bằng cách sử dụng generative AI. Vì bạn có thể đưa ra prompt cho LLM, bạn cũng có thể chỉ định các hạn chế về chế độ ăn uống như thuần chay, không chứa gluten hoặc ít carb, và hệ thống AI sẽ chọn lọc các gợi ý công thức phù hợp với tiêu chí của bạn.

Hình 4. Nhận diện nguyên liệu bằng thị giác máy tính.

"Sous Chef", một phiên bản tùy chỉnh của ChatGPT, là một ví dụ tuyệt vời về công nghệ này. Nó có thể gợi ý công thức dựa trên những gì bạn có. Bạn có thể nhập tên nguyên liệu hoặc tải lên hình ảnh những gì bạn có trong tủ lạnh.

Bạn có thể tự hỏi, liệu chúng ta có thực sự cần một hệ thống như vậy không? Các hệ thống gợi ý công thức AI mang lại nhiều lợi ích như giảm lãng phí thực phẩm bằng cách tận dụng hiệu quả các nguyên liệu sẵn có và tăng sự đa dạng cho bữa ăn với các món ăn ngon. Chúng cũng có thể giúp bạn duy trì chế độ ăn uống cân bằng. Ví dụ, kế hoạch bữa ăn cá nhân hóa do trình tạo công thức AI đề xuất có thể giúp bạn đạt được các mục tiêu thể chất. Những hệ thống này cũng giúp việc nấu nướng trở nên thú vị và sáng tạo hơn nhiều.

Link to this sectionCác startup đang đổi mới với AI trong ngành dinh dưỡng#

Có rất nhiều công việc hấp dẫn đang được thực hiện trong ngành thực phẩm và dinh dưỡng liên quan đến AI. Hãy cùng xem qua một vài startup đang tích hợp AI vào thực phẩm chúng ta ăn hàng ngày.

Journey Foods, một startup có trụ sở tại Hoa Kỳ, cung cấp thông tin về nguyên liệu để phát triển và tung ra các sản phẩm thực phẩm đóng gói mới. Nền tảng khoa học dữ liệu của họ, JourneyAI, phân tích hàng triệu nguyên liệu và dữ liệu chuỗi cung ứng để tìm ra nguyên liệu lý tưởng cho từng sản phẩm. Nó thu thập và lưu trữ lượng lớn dữ liệu về hóa chất và dưỡng chất để tạo ra các công thức thực phẩm tối ưu. Nền tảng này cũng cho phép các công ty sản xuất thực phẩm đóng gói quản lý tốt hơn toàn bộ vòng đời sản phẩm thông qua khám phá thực phẩm dựa trên dữ liệu.

Một startup sáng tạo khác trong ngành dinh dưỡng là Viome. Viome sử dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ giải trình tự mRNA để đưa ra các khuyến nghị dinh dưỡng và sức khỏe cá nhân hóa. Họ cung cấp các bộ xét nghiệm tại nhà giúp phân tích hệ vi sinh vật và biểu hiện gen để đưa ra những thông tin chi tiết về sức khỏe của từng cá nhân. Những thông tin này giúp xác định nguyên nhân gốc rễ của mất cân bằng vi sinh vật và tình trạng viêm. Dựa trên thông tin này, Viome cung cấp các loại thực phẩm bổ sung tùy chỉnh và khuyến nghị chế độ ăn uống phù hợp với hóa sinh độc nhất của mỗi người. Bằng cách tập trung vào việc ngăn ngừa các bệnh mãn tính và giải quyết các vấn đề sức khỏe gốc rễ, Viome giúp việc quản lý sức khỏe nâng cao trở nên dễ tiếp cận và cá nhân hóa.

Hình 5. Gợi ý thực phẩm dựa trên AI và giải trình tự gen.

Link to this sectionCân nhắc các hạn chế của chuyên gia dinh dưỡng AI#

Mặc dù các hệ thống dinh dưỡng tăng cường bằng AI mang lại nhiều lợi ích, chúng ta cũng cần hiểu một số hạn chế của chúng. Một vấn đề lớn là bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu. Các hệ thống này cần quyền truy cập vào thông tin sức khỏe và chế độ ăn uống cá nhân nhạy cảm. Nếu dữ liệu này không được bảo vệ tốt, nó có thể bị lạm dụng hoặc đánh cắp.

Ngoài ra, còn có mối lo ngại về định kiến trong các thuật toán AI. Nếu dữ liệu huấn luyện không đủ đa dạng, các khuyến nghị có thể không chính xác cho mọi người, dẫn đến khả năng đưa ra lời khuyên kém cho một số nhóm người nhất định. Một vấn đề khác là rủi ro trở nên quá phụ thuộc vào công nghệ. AI có thể cung cấp những thông tin hữu ích, nhưng nó không nên thay thế chuyên môn của các chuyên gia dinh dưỡng và nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe con người.

Link to this sectionTác động đến ngành y tế#

Các hệ thống theo dõi dinh dưỡng và chuyên gia dinh dưỡng được hỗ trợ bởi AI đang sẵn sàng định hình lại ngành y tế, thay đổi vai trò của các chuyên gia dinh dưỡng con người và các chuyên gia chăm sóc sức khỏe. Chúng cũng cung cấp cho công chúng nhiều lựa chọn hơn khi cần lời khuyên về lượng dinh dưỡng nạp vào. Khoảng 40% mọi người không cảm thấy cần phải nói chuyện với bác sĩ trước khi thêm thực phẩm bổ sung vào thói quen hàng ngày của họ. AI giúp việc nhận ý kiến chuyên gia dễ dàng hơn và có thể khuyến khích công chúng nhận thêm thông tin đầu vào trước khi thực hiện các thay đổi đối với lượng dinh dưỡng nạp vào.

Nhiều khả năng quá trình chuyển đổi AI có thể thay đổi căn bản cách thức quản lý dinh dưỡng và chế độ ăn uống được xử lý. Alexandra Kaplan, một chuyên gia dinh dưỡng tại Core Nutrition có trụ sở ở Westchester, New York, cho biết: "Giả sử nó chính xác (AI), nó có thể rất hữu ích vì nó sẽ giúp tôi biết chính xác khẩu phần của những gì có trên đĩa và thành phần trong thực phẩm, vì vậy nó có thể giúp bệnh nhân biết họ đang ăn gì trong bữa ăn đó."

Thay vì thay thế chuyên gia dinh dưỡng con người, AI có thể đóng vai trò là một công cụ mạnh mẽ bổ sung cho chuyên môn của họ. AI có thể cung cấp thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu giúp hỗ trợ việc ra quyết định lâm sàng, từ đó hỗ trợ các chuyên gia dinh dưỡng xây dựng các kế hoạch điều trị hiệu quả hơn. Ví dụ, AI có thể xác định các kiểu hình trong thói quen ăn uống của bệnh nhân góp phần gây ra các bệnh mãn tính, và cho phép các chuyên gia dinh dưỡng can thiệp sớm hơn và hiệu quả hơn.

Link to this sectionTóm tắt về AI trong dinh dưỡng#

Thị giác máy tính và AI có thể giúp việc theo dõi những gì chúng ta ăn trở nên dễ dàng hơn nhiều và thậm chí có thể trở thành chuyên gia dinh dưỡng cá nhân của bạn. Những công nghệ này có thể được sử dụng để giúp cải thiện sức khỏe bệnh nhân bằng cách cung cấp việc giám sát chính xác và các kế hoạch ăn uống tùy chỉnh, đồng thời giảm chi phí chăm sóc sức khỏe bằng cách làm cho hầu hết các quy trình chuyên gia dinh dưỡng phức tạp trở nên hiệu quả hơn. Mặc dù AI có một số hạn chế như vấn đề về độ chính xác và thiếu đi sự tiếp xúc cá nhân của con người, các đổi mới AI có thể bổ sung cho chuyên môn con người và nâng cao dịch vụ chăm sóc dinh dưỡng tổng thể. Chúng ta có thể còn một chặng đường dài mới đến được với những chiếc máy sao chép thực phẩm của Star Trek, nhưng AI trong dinh dưỡng đang định hình lại tương lai.

Hãy cùng đổi mới! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để xem những đóng góp của chúng tôi cho AI. Khám phá cách chúng tôi đang định nghĩa lại các ngành như sản xuất và chăm sóc sức khỏe bằng công nghệ AI tiên tiến. 🚀