Explore comment l'IA dans le domaine de la nutrition peut être utilisée pour suivre la prise alimentaire, suggérer des recettes, offrir des services personnalisés de diététiciens, et son impact sur l'industrie médicale.
Manger sainement et rester en forme est un objectif que beaucoup d'entre nous s'efforcent d'atteindre. Selon une enquête, 70 % des gens veulent être en meilleure santé, et pour 50 % d'entre eux, manger plus sainement est une priorité absolue. À l'occasion, nous pouvons nous fier aux conseils des médecins et des diététiciens. Cependant, cela peut prendre du temps et impliquer des rendez-vous et un suivi des repas. Le suivi des repas, en particulier, peut être fastidieux et sujet à des erreurs.
L'IA et la vision par ordinateur peuvent rendre l'alimentation saine plus simple et plus accessible. Elles peuvent aider à analyser ce que tu manges, à suivre ta nutrition et même à te suggérer des recettes en fonction de tes objectifs de santé. Ces technologies peuvent également aider à identifier les allergènes pour rendre la planification des repas plus facile et plus sûre pour les personnes ayant des restrictions alimentaires. Dans cet article, nous allons voir de plus près comment ces technologies peuvent être utilisées pour des tâches telles que le suivi nutritionnel et la suggestion de recettes. Nous verrons également comment l'IA dans le domaine de la nutrition affecte l'industrie de la santé. Commençons !
Diverses complications de santé peuvent découler d'un apport nutritionnel inapproprié. Les chercheurs ont découvert que la consommation excessive ou insuffisante de certains aliments et nutriments peut augmenter le risque de maladies cardiaques et d'accidents vasculaires cérébraux. C'est pourquoi il est très important de suivre ton apport nutritionnel. Traditionnellement, le suivi de l'apport nutritionnel implique de noter manuellement les aliments que tu manges, d'estimer la taille des portions et de rechercher des informations nutritionnelles, ce qui peut prendre beaucoup de temps et comporter une marge d'erreur. Grâce aux technologies d'IA et de vision par ordinateur, le suivi de la nutrition est plus facile aujourd'hui que jamais.
Lorsque tu t'assieds pour manger, tu peux prendre une photo de ton bol ou de ton assiette, et des modèles de vision artificielle peuvent analyser l'image pour identifier les différents aliments. Le système d'IA peut alors estimer la taille des portions et fournir des informations nutritionnelles détaillées. Par exemple, grâce à la détection d'objets, les systèmes de vision artificielle peuvent identifier avec précision les aliments dans ton assiette.
.avif)
Ces aliments identifiés peuvent ensuite être rapprochés d'une grande base de données d'informations nutritionnelles. Des algorithmes avancés comme l'estimation de la profondeur peuvent aider à estimer la taille des portions. Une fois les aliments identifiés et la taille des portions estimée, le système peut calculer les calories, les macronutriments (comme les protéines, les graisses et les glucides) et les micronutriments (comme les vitamines et les minéraux), pour te donner une répartition nutritionnelle détaillée de ton repas.
L'une des applications les plus populaires de la vision artificielle dans le suivi des repas se fait par le biais d'applications mobiles. Jetons un coup d'œil rapide à quelques options passionnantes de suivi des repas par l'IA.
SnapCalorie est une application qui utilise la vision par ordinateur pour estimer la teneur en calories et en macronutriments à partir d'une photo. Entraînée sur 5 000 repas, elle réduit les erreurs d'estimation des calories à moins de 20 % et surpasse la plupart des humains. Les résultats peuvent être enregistrés dans un journal alimentaire ou exportés vers des plateformes de fitness comme Apple Health.
De même, une innovation intéressante qui stimule le suivi nutritionnel par l'IA est l'API LogMeal. Elle utilise des algorithmes d'apprentissage profond qui sont formés sur de grands ensembles de données d'images d'aliments pour détecter et reconnaître les aliments avec précision. Les modèles de LogMeal atteignent une précision de 93 % sur 1 300 plats et fournissent une analyse nutritionnelle détaillée, une détection des ingrédients et une estimation de la taille des portions. L'API de LogMeal peut être facilement intégrée dans les apps pour créer des solutions de suivi des repas pour les restaurants, les kiosques d'auto-commande, les startups de la technologie alimentaire, les prestataires de soins de santé et d'autres consommateurs.
.avif)
L'IA peut suggérer des recettes saines en fonction de ce que tu as à disposition dans ta cuisine. Les techniques de vision par ordinateur comme la segmentation peuvent identifier les différents ingrédients dans une image de ton réfrigérateur ou de ton garde-manger. Sur cette base, un grand modèle de langage (LLM) tel que ChatGPT peut alors suggérer des recettes en utilisant l'IA générative. Comme tu peux demander à un LLM de te suggérer des recettes, tu peux aussi spécifier des restrictions alimentaires telles que végétalien, sans gluten ou à faible teneur en glucides, et le système d'IA fera des suggestions de recettes pour répondre à tes critères.
Sous Chef, une version personnalisée de ChatGPT, est un excellent exemple de cette technologie. Il peut suggérer des recettes en fonction de ce que tu as. Tu peux soit indiquer les ingrédients, soit télécharger une image de ce que tu as dans ton réfrigérateur.
Tu te demandes peut-être si nous avons vraiment besoin d'un tel système ? Les systèmes de suggestion de recettes par IA offrent de nombreux avantages comme la réduction du gaspillage alimentaire en utilisant à bon escient les ingrédients disponibles et l'augmentation de la variété des repas grâce à des plats gastronomiques. Ils peuvent également t'aider à maintenir une alimentation équilibrée. Par exemple, les plans de repas personnalisés suggérés par un générateur de recettes d'IA peuvent t'aider à atteindre tes objectifs de remise en forme. Ces systèmes peuvent également rendre la cuisine beaucoup plus amusante et créative.
Il y a beaucoup de travail fascinant qui se fait dans l'industrie de l'alimentation et de la nutrition en ce qui concerne l'IA. Jetons un coup d'œil à certaines des startups qui intègrent l'IA dans les aliments que nous mangeons tous les jours.
Journey Foods, une startup basée aux États-Unis, fournit des renseignements sur les ingrédients pour développer et lancer de nouveaux produits alimentaires emballés. Leur plateforme de science des données, JourneyAI, analyse des millions d'ingrédients et de données sur la chaîne d'approvisionnement pour trouver l'ingrédient idéal pour chaque produit. Elle recueille et stocke de vastes quantités de données sur les produits chimiques et les nutriments afin de créer les meilleures formulations de produits alimentaires. La plateforme permet également aux entreprises de fabrication d'aliments emballés de mieux gérer l'ensemble du cycle de vie des produits grâce à des découvertes alimentaires basées sur les données.
Viome est une autre startup innovante dans le secteur de la nutrition. Viome utilise l'intelligence artificielle et la technologie de séquençage de l'ARNm pour proposer des recommandations personnalisées en matière de nutrition et de bien-être. Ils fournissent des tests à domicile qui analysent le microbiome et l'expression des gènes pour donner des indications précises sur la santé d'un individu. Ces aperçus permettent d'identifier les causes sous-jacentes des déséquilibres microbiens et de l'inflammation. Sur la base de ces informations, Viome prescrit des suppléments sur mesure et des recommandations alimentaires adaptées à la biochimie unique de chaque personne. En se concentrant sur la prévention des maladies chroniques et en s'attaquant aux problèmes de santé fondamentaux, Viome rend la gestion avancée de la santé accessible et personnalisée.
.avif)
Si les systèmes nutritionnels améliorés par l'IA offrent de nombreux avantages, nous devons également comprendre certains de leurs inconvénients. L'un des principaux problèmes est la confidentialité et la sécurité des données. Ces systèmes ont besoin d'accéder à des informations personnelles sensibles sur la santé et l'alimentation. Si ces données ne sont pas bien protégées, elles pourraient être mal utilisées ou volées.
Il y a aussi le problème de la partialité des algorithmes d'intelligence artificielle. Si les données d'entraînement ne sont pas assez diversifiées, les recommandations risquent de ne pas être exactes pour tout le monde, ce qui pourrait conduire à de mauvais conseils pour certains groupes de personnes. Un autre problème est le risque de devenir trop dépendant de la technologie. L'IA peut fournir des informations utiles, mais elle ne devrait pas remplacer l'expertise des nutritionnistes humains et des prestataires de soins de santé.
Les systèmes de suivi nutritionnel et de diététique alimentés par l'IA sont prêts à remodeler l'industrie médicale, en modifiant les rôles des diététiciens humains et des professionnels de la santé. Ils offrent également au public davantage d'options lorsqu'il s'agit d'obtenir des conseils sur l'apport nutritionnel. Environ 40 % des personnes ne pensent pas devoir parler à leur médecin avant d'ajouter un complément à leur routine quotidienne. L'IA permet d'obtenir plus facilement l'avis d'un expert et peut encourager le public à obtenir plus d'informations avant de modifier son apport nutritionnel.
Il est probable qu'une transformation de l'IA puisse modifier fondamentalement la façon dont la nutrition et la gestion des régimes alimentaires sont gérées. Alexandra Kaplan, diététicienne-nutritionniste chez Core Nutrition, basée à Westchester, dans l'État de New York, déclare : "En supposant que ce soit précis (l'IA), cela pourrait être très utile parce que cela m'aiderait à connaître la portion exacte de ce qui se trouve dans l'assiette et ensuite ce qui se trouve dans la nourriture, donc cela pourrait être utile pour les patients de savoir ce qu'ils mangent à ce repas."
Plutôt que de remplacer les diététiciens humains, l'IA peut servir d'outil puissant qui complète leur expertise. L'IA peut fournir des informations basées sur des données qui peuvent soutenir la prise de décision clinique, ce qui aide les diététiciens à élaborer des plans de traitement plus efficaces. Par exemple, l'IA peut identifier des schémas dans les habitudes alimentaires d'un patient contribuant à des maladies chroniques, et permettre aux diététiciens d'intervenir plus tôt et plus efficacement.
La vision par ordinateur et l'IA peuvent rendre beaucoup plus facile le suivi de ce que nous mangeons et peuvent même devenir ton diététicien personnel. Ces technologies peuvent être utilisées pour aider à améliorer la santé des patients en fournissant un suivi précis et des plans de régime sur mesure, tout en réduisant les coûts de santé en rendant plus efficaces la plupart des processus compliqués des diététiciens. Bien que l'IA ait certaines limites, comme les problèmes de précision et le manque de touche humaine personnelle, les innovations de l'IA peuvent compléter l'expertise humaine et améliorer l'ensemble des soins nutritionnels. Nous sommes peut-être encore loin des réplicateurs de nourriture de Star Trek, mais l'IA dans le domaine de la nutrition est en train de remodeler l'avenir.
Innovons ensemble ! Explore notre dépôt GitHub pour voir nos contributions en matière d'IA. Découvre comment nous redéfinissons des secteurs comme la fabrication et la santé grâce à des technologies d'IA de pointe. 🚀
Commence ton voyage avec le futur de l'apprentissage automatique.
