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

Ăn uống lành mạnh và giữ dáng là mục tiêu mà nhiều người trong chúng ta cố gắng đạt được. Theo một khảo sát, 70% mọi người muốn khỏe mạnh hơn, và với 50% trong số đó, ăn uống lành mạnh hơn là ưu tiên hàng đầu. Đôi khi, chúng ta có thể dựa vào lời khuyên của bác sĩ và chuyên gia dinh dưỡng. Tuy nhiên, việc này có thể tốn thời gian và đòi hỏi phải đặt lịch hẹn cũng như theo dõi bữa ăn. Đặc biệt, việc theo dõi bữa ăn có thể gây nhàm chán và dễ xảy ra sai sót.

AI và thị giác máy tính có thể giúp 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 đề xuất công thức nấu ăn dựa trên mục tiêu sức khỏe của bạn. Những công nghệ này cũng có thể giúp xác định các chất gây dị ứng, khiến việc lập kế hoạch bữa ăn trở nên dễ dàng và an toàn hơn đối với những người có chế độ ăn hạn chế. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu kỹ hơn về cách sử dụng các công nghệ này cho những tác vụ như theo dõi dinh dưỡng và đề xuất công thức nấu ăn. Chúng ta cũng sẽ xem xét cách AI trong dinh dưỡng đang tác động đến ngành chăm sóc sức khỏe. Hãy cùng bắt đầu!

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

Thị giác máy tính trong theo dõi dinh dưỡng và phân tích thực phẩm#

Nhiều biến chứng sức khỏe có thể phát sinh do chế độ dinh dưỡng không phù hợp. Các nhà nghiên cứu phát hiện rằng việc tiêu thụ quá nhiều hoặc quá ít một số loại thực phẩm và chất dinh dưỡng có thể làm tăng nguy cơ mắc bệnh tim và đột quỵ. Vì vậy, việc theo dõi lượng dinh dưỡng hấp thụ là rất quan trọng. Theo cách truyền thống, việc theo dõi lượng dinh dưỡng hấp thụ bao gồm ghi chép thủ công các loại thực phẩm bạn ăn, ước tính khẩu phần và tra cứu thông tin dinh dưỡng, vốn có thể tốn thời gian và có sai số. Với AI và các công nghệ thị giác máy tính, việc theo dõi dinh dưỡng hiện nay dễ dàng hơn bao giờ hết.

Khi ngồi xuống ăn, bạn có thể chụp ảnh bát hoặc đĩa của mình, sau đó các model thị giác máy tính có thể phân tích hình ảnh để xác định các loại thực phẩm khác nhau. Hệ thống AI có thể ước tính khẩu phần và cung cấp thông tin dinh dưỡng chi tiết. Ví dụ, bằng cách 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 model thị giác máy tính Ultralytics YOLOv8 để phát hiện dâu tây.

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

Ứng dụng theo dõi bữa ăn sử dụng 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 điểm qua nhanh một số lựa chọn thú vị để theo dõi bữa ăn bằng AI.

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

Tương tự, một đổi mới thú vị thúc đẩy việc theo dõi dinh dưỡng bằng AI là LogMeal API. API này sử dụng các thuật toán học sâu được huấn luyện trên những dataset lớn gồm hình ảnh thực phẩm để phát hiện và nhận dạng thực phẩm một cách chính xác. Các model của LogMeal đạt độ chính xác 93% trên 1.300 món ăn, đồng thời 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 giải pháp theo dõi bữa ăn cho nhà hàng, kiosk tự gọi món, startup công nghệ thực phẩm, nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và người tiêu dùng khác.

Hình 3. Xác định các món ăn bằng Logmeal.

Sử dụng AI để đề xuất công thức nấu ăn#

AI có thể đề xuất các công thức lành mạnh dựa trên những gì bạn có sẵn trong bếp. Các kỹ thuật thị giác máy tính như phân đoạn có thể xác định các nguyên liệu khác nhau trong ảnh tủ lạnh hoặc tủ đựng thực phẩm của bạn. Dựa trên đó, một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT có thể đề xuất công thức sử dụng AI tạo sinh. Vì bạn có thể prompt một LLM, bạn cũng có thể chỉ định các hạn chế về chế độ ăn như thuần chay, không gluten hoặc ít carbohydrate, để hệ thống AI chọn lọc các đề xuất công thức phù hợp với tiêu chí của bạn.

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

"Sous Chef", một phiên bản ChatGPT được tùy chỉnh, là một ví dụ điển hình về công nghệ này. Công cụ có thể đề xuất công thức dựa trên những gì bạn có. Bạn có thể nhập prompt về các nguyên liệu hoặc tải lên ảnh những gì có trong tủ lạnh.

Có thể bạn đang tự hỏi: chúng ta có thực sự cần một hệ thống như vậy không? Các hệ thống đề xuất công thức bằng AI mang lại nhiều lợi ích, chẳng hạn như giảm lãng phí thực phẩm bằng cách tận dụng tốt các nguyên liệu sẵn có và tăng sự đa dạng của bữa ăn với những món ăn theo phong cách gourmet. Chúng cũng có thể giúp bạn duy trì chế độ ăn cân bằng. Ví dụ, các kế hoạch bữa ăn được cá nhân hóa do trình tạo công thức bằng AI đề xuất có thể giúp bạn đạt được mục tiêu thể chất. Những hệ thống này cũng có thể khiến việc nấu ăn trở nên thú vị và sáng tạo hơn nhiều.

Các startup đổi mới ngành dinh dưỡng bằng AI#

AI đang được ứng dụng trong ngành thực phẩm và dinh dưỡng với rất nhiều hướng phát triển thú vị. Hãy cùng xem một số startup đang tích hợp AI vào những thực phẩm chúng ta ăn hằng ngày.

Journey Foods, một startup có trụ sở tại Hoa Kỳ, cung cấp giải pháp phân tích nguyên liệu để phát triển và đưa ra thị trường các sản phẩm thực phẩm đóng gói mới. Nền tảng khoa học dữ liệu JourneyAI phân tích hàng triệu nguyên liệu và dữ liệu chuỗi cung ứng để tìm ra nguyên liệu lý tưởng cho từng sản phẩm. Nền tảng thu thập và lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ về hóa chất và chất dinh dưỡng để tạo ra công thức tối ưu cho các sản phẩm thực phẩm. 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 hoạt động khám phá thực phẩm dựa trên dữ liệu.

Một startup đổi mới khác trong ngành dinh dưỡng là Viome. Viome sử dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ giải trình tự mRNA để cung cấp các khuyến nghị cá nhân hóa về dinh dưỡng và sức khỏe. Công ty cung cấp các bộ xét nghiệm tại nhà, phân tích hệ vi sinh vật và biểu hiện gene để đưa ra thông tin chuyên sâu chính xác về sức khỏe của từng cá nhân. Những thông tin này giúp xác định nguyên nhân tiềm ẩn của sự mất cân bằng vi sinh vật và tình trạng viêm. Dựa trên thông tin đó, Viome kê đơn thực phẩm bổ sung được thiết kế riêng và các khuyến nghị về chế độ ăn phù hợp với hóa sinh độc nhất của mỗi người. Bằng cách tập trung vào phòng ngừa bệnh mạn tính và xử lý các vấn đề sức khỏe gốc rễ, Viome giúp việc quản lý sức khỏe nâng cao trở nên dễ tiếp cận và mang tính cá nhân hóa.

Hình 5. Khuyến nghị thực phẩm dựa trên AI và giải trình tự genome.

Cân nhắc những hạn chế của chuyên gia dinh dưỡng AI#

Mặc dù các hệ thống dinh dưỡng được 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 quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Các hệ thống này cần quyền truy cập vào thông tin sức khỏe và chế độ ăn nhạy cảm của cá nhân. Nếu dữ liệu này không được bảo vệ tốt, chúng có thể bị sử dụng sai mục đích hoặc đánh cắp.

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

Tác động đến ngành y tế#

Các hệ thống theo dõi dinh dưỡng và chuyên gia dinh dưỡng được hỗ trợ bởi AI sẽ định hình lại ngành y tế, làm thay đổi vai trò của các chuyên gia dinh dưỡng và chuyên gia chăm sóc sức khỏe. Chúng cũng mang đến cho công chúng nhiều lựa chọn hơn khi cần nhận tư vấn về lượng dinh dưỡng. Khoảng 40% mọi người không cảm thấy cần trao đổi với bác sĩ trước khi bổ sung thực phẩm bổ sung vào thói quen hằng ngày. AI giúp việc tiếp cận ý kiến chuyên gia trở nên dễ dàng hơn và có thể khuyến khích mọi người tìm kiếm thêm tư vấn trước khi thay đổi chế độ dinh dưỡng.

Có khả năng sự chuyển đổi nhờ AI sẽ làm thay đổi căn bản cách thức quản lý dinh dưỡng và chế độ ăn. Alexandra Kaplan, chuyên gia dinh dưỡng tại Core Nutrition ở Westchester, New York, cho biết: "Nếu AI chính xác, nó có thể rất hữu ích vì sẽ giúp tôi biết chính xác khẩu phần trên đĩa cũng như những gì có trong thực phẩm, từ đó giúp bệnh nhân biết họ đang ăn gì trong bữa ăn đó."

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

Tóm lược 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, thậm chí có thể trở thành chuyên gia dinh dưỡng cá nhân của bạn. Những công nghệ này có thể giúp cải thiện sức khỏe bệnh nhân bằng cách cung cấp hoạt động giám sát chính xác và kế hoạch ăn uống được cá nhân hóa, đồng thời giảm chi phí chăm sóc sức khỏe bằng cách giúp hầu hết quy trình phức tạp của chuyên gia dinh dưỡng trở nên hiệu quả hơn. Mặc dù AI có một số hạn chế, chẳng hạn như vấn đề về độ chính xác và thiếu sự tương tác trực tiếp mang tính con người, các đổi mới AI có thể bổ trợ chuyên môn của con người và nâng cao chất lượng chăm sóc dinh dưỡng tổng thể. Có thể chúng ta vẫn còn lâu mới đạt đến những máy sao chép thực phẩm như trong Star Trek, nhưng AI trong dinh dưỡng đang định hình lại tương lai.

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