15. August 2024
Erfahren Sie, wie KI in der Ernährung eingesetzt werden kann, um die Nahrungsaufnahme zu verfolgen, Rezepte vorzuschlagen, personalisierte Ernährungsberatungsdienste anzubieten und welche Auswirkungen sie auf die medizinische Industrie hat.
Sich gesund zu ernähren und fit zu bleiben ist ein Ziel, das viele von uns anstreben. Einer Umfrage zufolge wollen 70 % der Menschen gesünder sein, und für 50 % von ihnen hat eine gesündere Ernährung oberste Priorität. Gelegentlich verlassen wir uns dabei auf die Ratschläge von Ärzten und Ernährungsberatern. Dies kann jedoch zeitaufwändig sein und mit Terminen und der Überwachung von Mahlzeiten verbunden sein. Vor allem das Aufzeichnen der Mahlzeiten kann mühsam und fehleranfällig sein.
KI und Computer Vision können eine gesunde Ernährung einfacher und leichter zugänglich machen. Sie können dabei helfen, das zu analysieren, was Sie essen, Ihre Ernährung zu verfolgen und sogar Rezepte vorzuschlagen, die auf Ihren Gesundheitszielen basieren. Diese Technologien können auch dabei helfen, Allergene zu identifizieren, um die Essensplanung für Menschen mit Ernährungseinschränkungen einfacher und sicherer zu machen. In diesem Artikel sehen wir uns genauer an, wie diese Technologien für Aufgaben wie die Verfolgung der Ernährung und das Vorschlagen von Rezepten eingesetzt werden können. Wir werden auch sehen, wie sich KI in der Ernährung auf die Gesundheitsbranche auswirkt. Fangen wir an!
Eine falsche Ernährung kann zu verschiedenen gesundheitlichen Komplikationen führen. Forscher haben herausgefunden, dass der Verzehr von zu viel oder zu wenig von bestimmten Lebensmitteln und Nährstoffen das Risiko von Herzerkrankungen und Schlaganfällen erhöhen kann. Deshalb ist es sehr wichtig, dass Sie Ihre Nahrungsaufnahme überwachen. Bei der herkömmlichen Verfolgung der Nahrungsaufnahme werden die verzehrten Lebensmittel manuell aufgezeichnet, die Portionsgrößen geschätzt und die Nährwertangaben nachgeschlagen, was zeitaufwändig sein kann und eine gewisse Fehlerquote beinhaltet. Mit KI und Computer-Vision-Technologien ist es jetzt einfacher als je zuvor, die Ernährung zu verfolgen.
Wenn Sie sich zum Essen hinsetzen, können Sie ein Foto von Ihrer Schüssel oder Ihrem Teller machen, und Computer-Vision-Modelle können das Bild analysieren, um die verschiedenen Lebensmittel zu identifizieren. Das KI-System kann dann die Portionsgrößen schätzen und detaillierte Nährwertangaben machen. Mithilfe der Objekterkennung können Bildverarbeitungssysteme zum Beispiel die Lebensmittel auf Ihrem Teller genau identifizieren.
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Diese identifizierten Lebensmittel können dann mit einer großen Datenbank mit Nährwertangaben abgeglichen werden. Fortschrittliche Algorithmen wie die Tiefenschätzung können bei der Schätzung der Portionsgrößen helfen. Sobald die Lebensmittel identifiziert und die Portionsgrößen geschätzt sind, kann das System die Kalorien, Makronährstoffe (wie Proteine, Fette und Kohlenhydrate) und Mikronährstoffe (wie Vitamine und Mineralstoffe) berechnen, um Ihnen eine detaillierte Aufschlüsselung der Nährwerte Ihrer Mahlzeit zu liefern.
Eine der populärsten Anwendungen von Computer Vision bei der Verfolgung von Mahlzeiten ist die Verwendung von mobilen Apps. Werfen wir einen kurzen Blick auf einige spannende KI-Optionen zur Verfolgung von Mahlzeiten.
SnapCalorie ist eine App, die mithilfe von Computer Vision den Kaloriengehalt und die Makronährstoffe anhand eines Fotos schätzt. Anhand von 5.000 Mahlzeiten wurde die Fehlerquote bei der Kalorienschätzung auf weniger als 20 % reduziert und übertrifft damit die meisten Menschen. Die Ergebnisse können in einem Ernährungstagebuch festgehalten oder an Fitnessplattformen wie Apple Health exportiert werden.
Eine ähnliche interessante Innovation, die die KI-Ernährungserfassung vorantreibt, ist die LogMeal API. Sie verwendet Deep-Learning-Algorithmen, die auf großen Datensätzen von Lebensmittelbildern trainiert werden, um Lebensmittel genau zu erkennen und zu identifizieren. Die Modelle von LogMeal erreichen eine Genauigkeit von 93 % bei 1.300 Gerichten und bieten detaillierte Nährwertanalysen, Erkennung von Zutaten und Schätzung der Portionsgröße. Die LogMeal-API kann leicht in Apps integriert werden, um Lösungen zur Verfolgung von Mahlzeiten für Restaurants, Selbstbestellkioske, Food-Tech-Startups, Gesundheitsdienstleister und andere Verbraucher zu erstellen.
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KI kann gesunde Rezepte vorschlagen, je nachdem, was Sie in Ihrer Küche zur Verfügung haben. Computer-Vision-Techniken wie die Segmentierung können verschiedene Zutaten in einem Bild Ihres Kühlschranks oder Ihrer Vorratskammer identifizieren. Auf dieser Grundlage kann ein großes Sprachmodell (LLM) wie ChatGPT dann mithilfe generativer KI Rezepte vorschlagen. Da Sie ein LLM anweisen können, können Sie auch diätetische Einschränkungen wie vegan, glutenfrei oder kohlenhydratarm angeben, und das KI-System wird Rezeptvorschläge erstellen, die Ihren Kriterien entsprechen.
"Sous Chef", eine angepasste Version von ChatGPT, ist ein gutes Beispiel für diese Technologie. Es kann Rezepte vorschlagen, die auf dem basieren, was Sie haben. Sie können entweder die Zutaten eingeben oder ein Bild von dem hochladen, was Sie in Ihrem Kühlschrank haben.
Sie fragen sich vielleicht, ob wir ein solches System wirklich brauchen? KI-Rezeptvorschlagssysteme bieten viele Vorteile, wie z. B. die Verringerung der Lebensmittelverschwendung durch die sinnvolle Verwendung verfügbarer Zutaten und die Erhöhung der Speisenvielfalt durch Gourmetgerichte. Sie können Ihnen auch dabei helfen, eine ausgewogene Ernährung beizubehalten. Zum Beispiel können personalisierte Mahlzeitenpläne, die von einem KI-Rezeptgenerator vorgeschlagen werden, Ihnen helfen, Ihre Fitnessziele zu erreichen. Mit diesen Systemen kann das Kochen auch viel mehr Spaß machen und kreativer sein.
In der Lebensmittel- und Ernährungsbranche gibt es viele faszinierende Arbeiten zum Thema KI. Werfen wir einen Blick auf einige der Start-ups, die KI in die Lebensmittel integrieren, die wir täglich essen.
Journey Foods, ein in den USA ansässiges Startup-Unternehmen, bietet Ingredient Intelligence zur Entwicklung und Einführung neuer verpackter Lebensmittelprodukte. Die Data-Science-Plattform JourneyAI analysiert Millionen von Zutaten und Lieferkettendaten, um die ideale Zutat für jedes Produkt zu finden. Sie sammelt und speichert riesige Mengen an Daten über Chemikalien und Nährstoffe, um die besten Rezepturen für Lebensmittelprodukte zu entwickeln. Die Plattform ermöglicht es Unternehmen, die verpackte Lebensmittel herstellen, den gesamten Produktlebenszyklus durch datengesteuerte Lebensmittelerkennung besser zu verwalten.
Ein weiteres innovatives Startup-Unternehmen in der Ernährungsbranche ist Viome. Viome nutzt künstliche Intelligenz und mRNA-Sequenzierungstechnologie, um personalisierte Ernährungs- und Wellnessempfehlungen anzubieten. Das Unternehmen bietet Tests für den Hausgebrauch an, die das Mikrobiom und die Genexpression analysieren, um präzise Einblicke in die Gesundheit des Einzelnen zu geben. Diese Erkenntnisse helfen dabei, die Ursachen für mikrobielle Ungleichgewichte und Entzündungen zu ermitteln. Auf der Grundlage dieser Informationen verschreibt Viome maßgeschneiderte Nahrungsergänzungsmittel und Ernährungsempfehlungen, die auf die individuelle Biochemie eines jeden Menschen zugeschnitten sind. Viome konzentriert sich auf die Vorbeugung chronischer Krankheiten und die Behandlung grundlegender Gesundheitsprobleme und macht so ein fortschrittliches Gesundheitsmanagement zugänglich und personalisiert.
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KI-gestützte Ernährungssysteme bieten zwar viele Vorteile, aber wir müssen auch einige ihrer Nachteile kennen. Ein Hauptproblem ist der Datenschutz und die Datensicherheit. Diese Systeme benötigen Zugang zu sensiblen persönlichen Gesundheits- und Ernährungsdaten. Wenn diese Daten nicht gut geschützt sind, könnten sie missbraucht oder gestohlen werden.
Außerdem besteht die Gefahr von Verzerrungen bei KI-Algorithmen. Wenn die Trainingsdaten nicht vielfältig genug sind, könnten die Empfehlungen nicht für alle zutreffend sein, was zu schlechten Ratschlägen für bestimmte Personengruppen führen könnte. Ein weiteres Problem ist die Gefahr, dass man sich zu sehr auf die Technologie verlässt. KI kann hilfreiche Erkenntnisse liefern, sollte aber nicht das Fachwissen von menschlichen Ernährungsberatern und Gesundheitsdienstleistern ersetzen.
KI-gestützte Systeme zur Verfolgung von Ernährungsgewohnheiten und Diätassistenten werden die Medizinbranche umgestalten und die Rolle der menschlichen Diätassistenten und des Gesundheitspersonals verändern. Außerdem bieten sie der Öffentlichkeit mehr Optionen, wenn es darum geht, Ratschläge zur Nahrungsaufnahme einzuholen. Etwa 40 % der Menschen haben nicht das Gefühl, dass sie mit ihrem Arzt sprechen müssen, bevor sie ein Nahrungsergänzungsmittel in ihre tägliche Routine aufnehmen. Die künstliche Intelligenz erleichtert die Einholung einer Expertenmeinung und kann die Öffentlichkeit dazu ermutigen, sich mehr Anregungen zu holen, bevor sie Änderungen an ihrer Ernährung vornimmt.
Es ist wahrscheinlich, dass eine KI die Art und Weise, wie Ernährung und Diätmanagement gehandhabt werden, grundlegend verändern kann. Alexandra Kaplan, Diätassistentin und Ernährungsberaterin bei Core Nutrition in Westchester, New York, erklärt: "Wenn die KI genau ist, könnte sie sehr nützlich sein, weil sie mir helfen würde, die genaue Portion auf dem Teller zu kennen und zu wissen, was in der Nahrung enthalten ist, so dass es für die Patienten hilfreich sein könnte, zu wissen, was sie bei dieser Mahlzeit essen.
KI ersetzt nicht die menschlichen Ernährungsberater, sondern kann als leistungsfähiges Werkzeug dienen, das deren Fachwissen ergänzt. KI kann datengestützte Erkenntnisse liefern, die die klinische Entscheidungsfindung unterstützen und Ernährungsberatern helfen, wirksamere Behandlungspläne zu entwickeln. So kann KI beispielsweise Muster in den Ernährungsgewohnheiten eines Patienten erkennen, die zu chronischen Krankheiten beitragen, und es Ernährungsberatern ermöglichen, früher und effektiver einzugreifen.
Computervision und KI können es viel einfacher machen, zu verfolgen, was wir essen, und können sogar Ihr persönlicher Ernährungsberater sein. Diese Technologien können dazu beitragen, die Gesundheit der Patienten durch genaue Überwachung und maßgeschneiderte Ernährungspläne zu verbessern und gleichzeitig die Gesundheitskosten zu senken, indem sie die meisten der komplizierten Prozesse in der Ernährungsberatung effizienter machen. Auch wenn die KI einige Einschränkungen hat, wie z. B. Probleme mit der Genauigkeit und das Fehlen einer persönlichen Note, können KI-Innovationen das menschliche Fachwissen ergänzen und die Ernährungsversorgung insgesamt verbessern. Von den Nahrungsreplikatoren aus Star Trek sind wir vielleicht noch weit entfernt, aber KI in der Ernährung wird die Zukunft neu gestalten.
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