KI in der Ernährung: Gesunde Ernährung mit Computer Vision vereinfachen

Sich gesund zu ernähren und fit zu bleiben ist ein Ziel, das viele von uns anstreben. Laut einer Umfrage wollen 70 % der Menschen gesünder sein, und für 50 % von ihnen hat eine gesündere Ernährung oberste Priorität. Gelegentlich verlassen wir uns auf die Ratschläge von Ärzten und Ernährungsberatern. Das kann jedoch zeitaufwändig sein und bedeutet, dass man Termine vereinbaren und Mahlzeiten nachverfolgen muss. Vor allem das Aufzeichnen von Mahlzeiten kann mühsam und fehleranfällig sein.

KI und Computer Vision können gesunde Ernährung einfacher und leichter zugänglich machen. Sie können dabei helfen, deine Ernährung zu analysieren, zu verfolgen und dir sogar Rezepte vorzuschlagen, die auf deine Gesundheitsziele abgestimmt sind. Diese Technologien können auch dabei helfen, Allergene zu erkennen, um die Essensplanung für Menschen mit Ernährungseinschränkungen einfacher und sicherer zu machen. In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick darauf, wie diese Technologien für Aufgaben wie die Verfolgung der Ernährung und das Vorschlagen von Rezepten genutzt werden können. Außerdem werden wir sehen, wie sich KI in der Ernährung auf die Gesundheitsbranche auswirkt. Los geht's!

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Computer Vision in der Lebensmittelverfolgung und Lebensmittelanalyse

Verschiedene gesundheitliche Komplikationen können durch eine falsche Nahrungsaufnahme entstehen. Forscherinnen und Forscher haben herausgefunden, dass der Verzehr von zu viel oder zu wenig bestimmten Lebensmitteln und Nährstoffen das Risiko für Herzkrankheiten und Schlaganfälle erhöhen kann. Deshalb ist es sehr wichtig, deine Nahrungsaufnahme zu überwachen. Bisher mussten die Lebensmittel, die du isst, manuell aufgezeichnet, die Portionsgrößen geschätzt und die Nährwertangaben nachgeschlagen werden, was zeitaufwändig und fehleranfällig sein kann. Mit KI und Computer Vision Technologien ist es jetzt einfacher als je zuvor, deine Ernährung zu verfolgen.

Wenn du dich zum Essen hinsetzt, kannst du ein Foto deiner Schüssel oder deines Tellers 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 Computer Vision Systeme zum Beispiel die Lebensmittel auf deinem Teller genau identifizieren.

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Diese identifizierten Lebensmittel können dann mit einer großen Datenbank mit Nährwertangaben abgeglichen werden. Fortgeschrittene Algorithmen wie die Tiefenschätzung können dabei helfen, die Portionsgrößen zu schätzen. 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 dir eine detaillierte Aufschlüsselung der Nährwerte deiner Mahlzeit zu geben.

Apps zur Verfolgung von Mahlzeiten mit Hilfe von Computer Vision

Eine der beliebtesten Anwendungen von Computer Vision bei der Essensverfolgung sind mobile Apps. Werfen wir einen kurzen Blick auf ein paar spannende KI-Optionen für die Essensverfolgung. 

SnapCalorie ist eine App, die mithilfe von Computer Vision den Kaloriengehalt und die Makronährstoffe aus einem Foto schätzt. Anhand von 5.000 Mahlzeiten wurden die Fehler bei der Kalorienschätzung auf weniger als 20 % reduziert und übertrifft die meisten Menschen. Die Ergebnisse können in einem Ernährungstagebuch festgehalten oder an Fitnessplattformen wie Apple Health exportiert werden. 

Eine weitere interessante Innovation, die die KI-Ernährungserfassung vorantreibt, ist die LogMeal API. Sie nutzt Deep-Learning-Algorithmen, die auf großen Datensätzen von Lebensmittelbildern trainiert werden, um Lebensmittel genau zu erkennen und zuzuordnen. Die Modelle von LogMeal erreichen eine Genauigkeit von 93 % bei 1.300 Gerichten und ermöglichen eine detaillierte Nährwertanalyse, die Erkennung von Zutaten und die Schätzung von Portionsgrößen. Die LogMeal-API kann leicht in Apps integriert werden, um Lösungen zur Erfassung von Mahlzeiten für Restaurants, Selbstbestellkioske, Food-Tech-Startups, Gesundheitsdienstleister und andere Verbraucher zu entwickeln.

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KI für Rezeptvorschläge nutzen

KI kann dir gesunde Rezepte vorschlagen, die auf dem basieren, was du in deiner Küche zur Verfügung hast. Computer-Vision-Techniken wie die Segmentierung können verschiedene Zutaten in einem Bild deines Kühlschranks oder deiner Vorratskammer identifizieren. Auf dieser Grundlage kann ein großes Sprachmodell (LLM) wie ChatGPT mithilfe generativer KI Rezepte vorschlagen. Da du ein LLM anweisen kannst, kannst du auch Ernährungseinschränkungen wie vegan, glutenfrei oder kohlenhydratarm angeben, und das KI-System wird Rezeptvorschläge machen, die deinen Kriterien entsprechen.

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"Sous Chef", a customized version of ChatGPT, is a great example of this technology. It can suggest recipes based on what you have. You can either prompt in the ingredients or upload an image of what you have in your fridge. 

Du fragst dich 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 Mahlzeitenvielfalt durch Gourmetgerichte. Sie können dir auch dabei helfen, eine ausgewogene Ernährung zu gewährleisten. Zum Beispiel können personalisierte Mahlzeitenpläne, die von einem KI-Rezeptgenerator vorgeschlagen werden, dir helfen, deine Fitnessziele zu erreichen. Mit diesen Systemen kann das Kochen auch viel mehr Spaß machen und kreativ sein.

Startups, die mit KI in der Ernährungsbranche innovieren

In der Lebensmittel- und Ernährungsbranche gibt es viele faszinierende Entwicklungen im Bereich KI. Werfen wir einen Blick auf einige der Start-ups, die KI in die Lebensmittel integrieren, die wir jeden Tag essen. 

Journey Foods, ein in den USA ansässiges Startup-Unternehmen, bietet intelligente Zutaten für die Entwicklung und Markteinführung 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 in der Ernährungsbranche ist Viome. Viome nutzt künstliche Intelligenz und mRNA-Sequenzierungstechnologie, um personalisierte Ernährungs- und Wellnessempfehlungen anzubieten. Das Unternehmen bietet Tests für zu Hause an, die das Mikrobiom und die Genexpression analysieren, um genaue Einblicke in die Gesundheit des Einzelnen zu erhalten. Diese Erkenntnisse helfen dabei, die Ursachen für mikrobielle Ungleichgewichte und Entzündungen zu erkennen. 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 von chronischen Krankheiten und die Behandlung von grundlegenden Gesundheitsproblemen und macht so ein fortschrittliches Gesundheitsmanagement zugänglich und personalisiert.

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Die Nachteile von KI-Diätassistenten abwägen

KI-gestützte Ernährungssysteme bieten zwar viele Vorteile, aber wir müssen auch einige ihrer Nachteile kennen. Ein großes Problem ist der Datenschutz und die Datensicherheit. Diese Systeme brauchen 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 wir uns zu sehr auf die Technologie verlassen. KI kann hilfreiche Erkenntnisse liefern, aber sie sollte nicht das Fachwissen von Ernährungsberatern und Gesundheitsdienstleistern ersetzen. 

Die Auswirkungen auf die medizinische Industrie

KI-gestützte Systeme zur Verfolgung von Ernährungsgewohnheiten und Diätassistenten werden die medizinische Industrie umgestalten und die Rolle von Diätassistenten und Gesundheitsexperten verändern. Außerdem bieten sie der Öffentlichkeit mehr Möglichkeiten, wenn es darum geht, Ratschläge zur Nahrungsaufnahme einzuholen. Rund 40 % der Menschen haben nicht das Gefühl, dass sie mit ihrem Arzt sprechen müssen, bevor sie ein Nahrungsergänzungsmittel in ihre tägliche Routine aufnehmen. KI macht es einfacher, eine Expertenmeinung einzuholen und kann die Öffentlichkeit dazu ermutigen, mehr Informationen einzuholen, bevor sie ihre Ernährung umstellt.

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, sagt: "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/innen, sondern kann als leistungsfähiges Werkzeug dienen, das ihre Expertise ergänzt. KI kann datengestützte Erkenntnisse liefern, die die klinische Entscheidungsfindung unterstützen und den Ernährungsberatern helfen, effektivere Behandlungspläne zu entwickeln. KI kann zum Beispiel Muster in den Ernährungsgewohnheiten eines Patienten erkennen, die zu chronischen Krankheiten beitragen, und es Ernährungsberatern ermöglichen, früher und effektiver einzugreifen. 

Der Digest über KI in der Ernährung

Computer Vision und KI können es viel einfacher machen, zu verfolgen, was wir essen und können sogar dein 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. die mangelnde Genauigkeit und die fehlende persönliche 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 die KI in der Ernährung wird die Zukunft verändern.

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