La IA en la nutrición: Racionalizar la alimentación saludable con visión por ordenador

Comer sano y mantenerse en forma es un objetivo que muchos de nosotros nos esforzamos por alcanzar. Según una encuesta, el 70% de la gente quiere estar más sana, y para el 50% de ellos, comer más sano es una prioridad absoluta. En ocasiones, podemos confiar en los consejos de médicos y dietistas. Sin embargo, esto puede llevar mucho tiempo e implicar citas y un seguimiento de las comidas. El seguimiento de las comidas, en particular, puede ser tedioso y propenso a errores.

La IA y la visión por ordenador pueden hacer que comer sano sea más sencillo y accesible. Pueden ayudar a analizar lo que comes, hacer un seguimiento de tu nutrición e incluso sugerirte recetas basadas en tus objetivos de salud. Estas tecnologías también pueden ayudar a identificar alérgenos para que la planificación de las comidas sea más fácil y segura para las personas con restricciones dietéticas. En este artículo, veremos más de cerca cómo pueden utilizarse estas tecnologías para tareas como el seguimiento de la nutrición y la sugerencia de recetas. También veremos cómo la IA en nutrición está afectando al sector sanitario. Empecemos.

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Visión por ordenador en el seguimiento nutricional y el análisis de alimentos

Pueden surgir diversas complicaciones de salud por una ingesta nutricional inadecuada. Los investigadores han descubierto que consumir demasiado o muy poco de determinados alimentos y nutrientes puede aumentar el riesgo de cardiopatías y accidentes cerebrovasculares. Por eso es muy importante hacer un seguimiento de tu ingesta nutricional. Tradicionalmente, el seguimiento de la ingesta nutricional implica registrar manualmente los alimentos que comes, estimar el tamaño de las raciones y buscar información nutricional, lo que puede llevar mucho tiempo y conllevar un margen de error. Con la IA y las tecnologías de visión por ordenador, el seguimiento de la nutrición es ahora más fácil que nunca.

Cuando te sientes a comer, puedes hacer una foto de tu cuenco o plato, y los modelos de visión por ordenador pueden analizar la imagen para identificar los distintos alimentos. A continuación, el sistema de IA puede calcular el tamaño de las raciones y proporcionar información nutricional detallada. Por ejemplo, mediante la detección de objetos, los sistemas de visión artificial pueden identificar con precisión los alimentos de tu plato.

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Estos alimentos identificados pueden cotejarse con una gran base de datos de información nutricional. Algoritmos avanzados como la estimación de la profundidad pueden ayudar a calcular el tamaño de las raciones. Una vez identificados los alimentos y estimados los tamaños de las raciones, el sistema puede calcular las calorías, los macronutrientes (como proteínas, grasas e hidratos de carbono) y los micronutrientes (como vitaminas y minerales), para darte un desglose nutricional detallado de tu comida.

Aplicaciones de Seguimiento de Comidas con Visión Artificial

Una de las aplicaciones más populares de la visión por ordenador en el seguimiento de comidas es a través de las aplicaciones móviles. Echemos un vistazo rápido a algunas opciones interesantes de seguimiento de comidas con IA. 

SnapCalorie es una aplicación que utiliza visión por ordenador para estimar el contenido calórico y los macronutrientes a partir de una foto. Entrenada con 5.000 comidas, reduce los errores de estimación calórica a menos del 20% y supera a la mayoría de los humanos. Los resultados pueden registrarse en un diario de comidas o exportarse a plataformas de fitness como Apple Health. 

Del mismo modo, una innovación interesante que impulsa el seguimiento nutricional mediante IA es la API LogMeal. Utiliza algoritmos de aprendizaje profundo que se entrenan en grandes conjuntos de datos de imágenes de alimentos para detectar y reconocer con precisión los alimentos. Los modelos de LogMeal alcanzan una precisión del 93% en 1.300 platos y proporcionan análisis nutricionales detallados, detección de ingredientes y estimación del tamaño de las porciones. La API de LogMeal puede integrarse fácilmente en las aplicaciones para crear soluciones de seguimiento de comidas para restaurantes, quioscos de autopedido, nuevas empresas de tecnología alimentaria, proveedores sanitarios y otros consumidores.

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Utilizar la IA para sugerir recetas

La IA puede sugerir recetas saludables basándose en lo que tienes disponible en tu cocina. Las técnicas de visión por ordenador, como la segmentación, pueden identificar distintos ingredientes en una imagen de tu frigorífico o despensa. A partir de ahí, un gran modelo de lenguaje (LLM) como ChatGPT puede sugerirte recetas utilizando IA generativa. Como puedes indicárselo a un LLM, también puedes especificar restricciones dietéticas como vegano, sin gluten o bajo en carbohidratos, y el sistema de IA elaborará sugerencias de recetas que cumplan tus criterios.

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Sous Chef, una versión personalizada de ChatGPT, es un gran ejemplo de esta tecnología. Puede sugerirte recetas basadas en lo que tienes. Puedes introducir los ingredientes o subir una imagen de lo que tienes en la nevera. 

Quizá te preguntes, ¿realmente necesitamos un sistema así? Los sistemas de sugerencia de recetas con IA ofrecen muchas ventajas, como reducir el desperdicio de alimentos aprovechando los ingredientes disponibles y aumentar la variedad de las comidas con platos gourmet. También pueden ayudarte a mantener una dieta equilibrada. Por ejemplo, los planes de comidas personalizados sugeridos por un generador de recetas de IA pueden ayudarte a alcanzar tus objetivos de forma física. Estos sistemas también pueden hacer que cocinar sea mucho más divertido y creativo.

Startups que innovan con IA en la industria de la nutrición

Se está haciendo un trabajo fascinante en el sector de la alimentación y la nutrición en relación con la IA. Echemos un vistazo a algunas de las startups que están integrando la IA en los alimentos que comemos cada día. 

Journey Foods, una startup con sede en EE.UU., proporciona inteligencia de ingredientes para desarrollar y lanzar nuevos productos alimenticios envasados. Su plataforma de ciencia de datos, JourneyAI, analiza millones de ingredientes y datos de la cadena de suministro para encontrar el ingrediente ideal para cada producto. Recopila y almacena grandes cantidades de datos sobre sustancias químicas y nutrientes para crear las mejores fórmulas de productos alimentarios. La plataforma también permite a las empresas fabricantes de alimentos envasados gestionar mejor todo el ciclo de vida del producto mediante el descubrimiento de alimentos basado en datos.

Otra startup innovadora en el sector de la nutrición es Viome. Viome utiliza inteligencia artificial y tecnología de secuenciación de ARNm para ofrecer recomendaciones personalizadas de nutrición y bienestar. Proporcionan pruebas caseras que analizan el microbioma y la expresión génica para ofrecer información precisa sobre la salud de una persona. Estos conocimientos ayudan a identificar las causas subyacentes de los desequilibrios microbianos y la inflamación. Basándose en esta información, Viome prescribe suplementos personalizados y recomendaciones dietéticas adaptadas a la bioquímica única de cada persona. Al centrarse en prevenir las enfermedades crónicas y abordar los problemas de salud de raíz, Viome hace que la gestión avanzada de la salud sea accesible y personalizada.

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Sopesar los inconvenientes de los dietistas de IA

Aunque los sistemas nutricionales mejorados con IA ofrecen muchas ventajas, también debemos comprender algunos de sus inconvenientes. Uno de los principales es la privacidad y seguridad de los datos. Estos sistemas necesitan acceder a información personal sensible sobre salud y alimentación. Si estos datos no están bien protegidos, podrían ser mal utilizados o robados. 

Además, existe la preocupación del sesgo en los algoritmos de IA. Si los datos de entrenamiento no son lo bastante variados, las recomendaciones podrían no ser precisas para todo el mundo, lo que podría dar lugar a malos consejos para determinados grupos de personas. Otro problema es el riesgo de depender demasiado de la tecnología. La IA puede proporcionar información útil, pero no debe sustituir la experiencia de los nutricionistas y profesionales sanitarios humanos. 

El impacto en la industria médica

Los sistemas de seguimiento nutricional y dietético impulsados por la IA están llamados a remodelar la industria médica, cambiando las funciones de los dietistas humanos y de los profesionales sanitarios. También ofrecen al público más opciones a la hora de obtener asesoramiento sobre la ingesta nutricional. Alrededor del 40% de la gente no cree que necesite hablar con su médico antes de añadir un suplemento a su rutina diaria. La IA facilita la obtención de la opinión de un experto y puede animar al público a obtener más información antes de hacer cambios en su ingesta nutricional.

Es probable que una transformación de la IA pueda alterar fundamentalmente la forma de gestionar la nutrición y la dieta. Alexandra Kaplan, dietista-nutricionista de Core Nutrition, con sede en Westchester, Nueva York, afirma: "Suponiendo que sea precisa (la IA), podría ser muy útil porque me ayudaría a saber la porción exacta de lo que hay en el plato y luego lo que hay en la comida, por lo que podría ser útil para los pacientes saber lo que están comiendo en esa comida."

En lugar de sustituir a los dietistas humanos, la IA puede ser una poderosa herramienta que complemente sus conocimientos. La IA puede proporcionar información basada en datos que apoye la toma de decisiones clínicas, lo que ayuda a los dietistas a desarrollar planes de tratamiento más eficaces. Por ejemplo, la IA puede identificar patrones en los hábitos alimentarios de un paciente que contribuyan a enfermedades crónicas, y permitir a los dietistas intervenir antes y con más eficacia. 

El Dosier sobre la IA en la Nutrición

La visión por ordenador y la IA pueden facilitar mucho el seguimiento de lo que comemos e incluso pueden ser tu dietista personal. Estas tecnologías pueden utilizarse para ayudar a mejorar la salud de los pacientes, proporcionándoles un seguimiento preciso y planes dietéticos a medida, al tiempo que reducen los costes sanitarios al hacer más eficientes la mayoría de los complicados procesos dietéticos. Aunque la IA tiene algunas limitaciones, como los problemas de precisión y la falta de toque humano personal, las innovaciones de la IA pueden complementar la experiencia humana y mejorar la atención nutricional en general. Puede que aún estemos muy lejos de los replicadores de alimentos de Star Trek, pero la IA en nutrición está remodelando el futuro.

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