15 agosto 2024
Scoprite come l'intelligenza artificiale nella nutrizione può essere utilizzata per monitorare l'assunzione di cibo, suggerire ricette, offrire servizi dietetici personalizzati e il suo impatto sul settore medico.
Mangiare sano e mantenersi in forma è un obiettivo che molti di noi si sforzano di raggiungere. Secondo un sondaggio, il 70% delle persone vuole essere più sano e per il 50% di loro mangiare in modo più sano è una priorità assoluta. A volte ci si affida ai consigli di medici e dietologi. Tuttavia, questo può richiedere molto tempo, appuntamenti e monitoraggio dei pasti. Il monitoraggio dei pasti, in particolare, può essere noioso e soggetto a errori.
L'intelligenza artificiale e la computer vision possono rendere il mangiare sano più semplice e accessibile. Possono aiutare ad analizzare ciò che si mangia, a tenere traccia dell'alimentazione e persino a suggerire ricette in base ai propri obiettivi di salute. Queste tecnologie possono anche aiutare a identificare gli allergeni per rendere la pianificazione dei pasti più facile e sicura per le persone con restrizioni alimentari. In questo articolo vedremo da vicino come queste tecnologie possono essere utilizzate per attività come il monitoraggio dell'alimentazione e il suggerimento di ricette. Vedremo anche come l'intelligenza artificiale nella nutrizione sta influenzando il settore sanitario. Iniziamo!
Diverse complicazioni per la salute possono derivare da un apporto nutrizionale scorretto. I ricercatori hanno scoperto che il consumo eccessivo o insufficiente di alcuni alimenti e nutrienti può aumentare il rischio di malattie cardiache e ictus. Ecco perché è molto importante tenere traccia dell'apporto nutrizionale. Tradizionalmente, il monitoraggio dell'apporto nutrizionale comporta la registrazione manuale degli alimenti consumati, la stima delle dimensioni delle porzioni e la ricerca di informazioni nutrizionali, il che può richiedere molto tempo e comportare un margine di errore. Grazie alle tecnologie di intelligenza artificiale e di visione computerizzata, tracciare l'alimentazione è più facile che mai.
Quando ci si siede per mangiare, si può scattare una foto della ciotola o del piatto e i modelli di visione computerizzata possono analizzare l'immagine per identificare i diversi alimenti. Il sistema di intelligenza artificiale può quindi stimare le dimensioni delle porzioni e fornire informazioni nutrizionali dettagliate. Ad esempio, utilizzando il rilevamento degli oggetti, i sistemi di visione computerizzata possono identificare con precisione gli alimenti nel piatto.
.png)
Gli alimenti identificati possono essere abbinati a un ampio database di informazioni nutrizionali. Algoritmi avanzati come la stima della profondità possono aiutare a stimare le dimensioni delle porzioni. Una volta identificati gli alimenti e stimate le dimensioni delle porzioni, il sistema può calcolare le calorie, i macronutrienti (come proteine, grassi e carboidrati) e i micronutrienti (come vitamine e minerali), per fornire una ripartizione nutrizionale dettagliata del pasto.
Una delle applicazioni più diffuse della computer vision per il monitoraggio dei pasti è quella delle applicazioni mobili. Diamo una rapida occhiata ad alcune interessanti opzioni di AI per il monitoraggio dei pasti.
SnapCalorie è un'applicazione che utilizza la computer vision per stimare il contenuto calorico e i macronutrienti da una foto. Addestrata su 5.000 pasti, riduce gli errori di stima delle calorie a meno del 20% e supera la maggior parte degli esseri umani. I risultati possono essere registrati in un diario alimentare o esportati in piattaforme di fitness come Apple Health.
Allo stesso modo, un'interessante innovazione che guida la tracciabilità nutrizionale dell'intelligenza artificiale è l'API LogMeal. Utilizza algoritmi di deep learning addestrati su grandi serie di immagini di cibo per individuare e riconoscere con precisione gli alimenti. I modelli di LogMeal raggiungono un'accuratezza del 93% su 1.300 piatti e forniscono un'analisi nutrizionale dettagliata, il rilevamento degli ingredienti e la stima delle dimensioni delle porzioni. L'API di LogMeal può essere facilmente integrata nelle app per creare soluzioni di tracciamento dei pasti per ristoranti, chioschi per le ordinazioni automatiche, startup del settore alimentare, operatori sanitari e altri consumatori.
.png)
L'intelligenza artificiale può suggerire ricette salutari in base a ciò che si ha a disposizione in cucina. Le tecniche di visione artificiale, come la segmentazione, possono identificare i diversi ingredienti in un'immagine del frigorifero o della dispensa. Su questa base, un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) come ChatGPT può suggerire ricette utilizzando l'IA generativa. Poiché è possibile richiedere un LLM, si possono anche specificare restrizioni dietetiche come vegano, senza glutine o a basso contenuto di carboidrati, e il sistema AI curerà i suggerimenti di ricette per soddisfare i criteri richiesti.
"Sous Chef", una versione personalizzata di ChatGPT, è un ottimo esempio di questa tecnologia. Può suggerire ricette in base a ciò che si ha a disposizione. È possibile inserire gli ingredienti o caricare un'immagine di ciò che si ha nel frigorifero.
Potreste chiedervi: abbiamo davvero bisogno di un sistema del genere? I sistemi di suggerimento di ricette AI offrono molti vantaggi, come la riduzione degli sprechi alimentari grazie al buon uso degli ingredienti disponibili e l'aumento della varietà dei pasti con piatti gourmet. Possono anche aiutare a mantenere una dieta equilibrata. Ad esempio, i piani alimentari personalizzati suggeriti da un generatore di ricette AI possono aiutare a raggiungere gli obiettivi di fitness. Questi sistemi possono anche rendere la cucina molto più divertente e creativa.
Nel settore alimentare e della nutrizione si sta svolgendo un lavoro molto affascinante per quanto riguarda l'intelligenza artificiale. Diamo un'occhiata ad alcune delle startup che stanno integrando l'IA nel cibo che mangiamo ogni giorno.
Journey Foods, una startup con sede negli Stati Uniti, fornisce informazioni sugli ingredienti per sviluppare e lanciare nuovi prodotti alimentari confezionati. La sua piattaforma di data science, JourneyAI, analizza milioni di ingredienti e dati della catena di approvvigionamento per trovare l'ingrediente ideale per ogni prodotto. Raccoglie e archivia grandi quantità di dati su sostanze chimiche e nutrienti per creare le migliori formulazioni di prodotti alimentari. La piattaforma consente inoltre alle aziende produttrici di alimenti confezionati di gestire meglio l'intero ciclo di vita del prodotto attraverso la scoperta degli alimenti basata sui dati.
Un'altra startup innovativa nel settore della nutrizione è Viome. Viome utilizza l'intelligenza artificiale e la tecnologia di sequenziamento dell'mRNA per offrire consigli personalizzati su alimentazione e benessere. Fornisce test a domicilio che analizzano il microbioma e l'espressione genica per fornire indicazioni precise sulla salute di un individuo. Queste informazioni aiutano a identificare le cause alla base degli squilibri microbici e dell'infiammazione. Sulla base di queste informazioni, Viome prescrive integratori personalizzati e raccomandazioni dietetiche su misura per la biochimica unica di ogni persona. Concentrandosi sulla prevenzione delle malattie croniche e sulla risoluzione dei problemi di salute alla radice, Viome rende accessibile e personalizzata la gestione avanzata della salute.
.png)
Se da un lato i sistemi nutrizionali potenziati dall'intelligenza artificiale offrono molti vantaggi, dall'altro è necessario comprendere alcuni dei loro svantaggi. Uno dei problemi principali è la privacy e la sicurezza dei dati. Questi sistemi devono avere accesso a informazioni sensibili sulla salute e sulla dieta. Se questi dati non sono ben protetti, potrebbero essere utilizzati in modo improprio o rubati.
Inoltre, c'è il problema dei pregiudizi negli algoritmi di IA. Se i dati di addestramento non sono abbastanza diversificati, le raccomandazioni potrebbero non essere accurate per tutti, portando potenzialmente a consigli sbagliati per alcuni gruppi di persone. Un altro problema è il rischio di dipendere troppo dalla tecnologia. L'IA può fornire indicazioni utili, ma non dovrebbe sostituire l'esperienza dei nutrizionisti e degli operatori sanitari.
I sistemi di monitoraggio della nutrizione e i sistemi dietetici alimentati dall'intelligenza artificiale sono destinati a rimodellare il settore medico, cambiando il ruolo dei dietologi umani e degli operatori sanitari. Inoltre, offrono al pubblico più opzioni quando si tratta di ricevere consigli sull'assunzione di sostanze nutritive. Circa il 40% delle persone non ritiene di dover parlare con il proprio medico prima di aggiungere un integratore alla propria routine quotidiana. L'intelligenza artificiale rende più facile ottenere il parere di un esperto e può incoraggiare il pubblico a ottenere maggiori informazioni prima di apportare modifiche alla propria alimentazione.
È probabile che una trasformazione dell'intelligenza artificiale possa modificare radicalmente il modo in cui vengono gestite la nutrizione e la dieta. Alexandra Kaplan, dietista-nutrizionista presso Core Nutrition con sede a Westchester, New York, afferma: "Supponendo che sia accurata (l'IA), potrebbe essere molto utile perché mi aiuterebbe a conoscere l'esatta porzione di ciò che c'è nel piatto e poi cosa c'è nel cibo, quindi potrebbe essere utile per i pazienti sapere cosa stanno mangiando in quel pasto".
Piuttosto che sostituire i dietologi umani, l'IA può servire come potente strumento che integra le loro competenze. L'IA può fornire approfondimenti basati sui dati a supporto del processo decisionale clinico, aiutando i dietisti a sviluppare piani di trattamento più efficaci. Per esempio, l'IA può identificare i modelli di abitudini alimentari di un paziente che contribuiscono alle malattie croniche, consentendo ai dietisti di intervenire prima e in modo più efficace.
La computer vision e l'intelligenza artificiale possono rendere molto più facile tenere traccia di ciò che mangiamo e possono persino diventare il vostro dietologo personale. Queste tecnologie possono essere utilizzate per contribuire a migliorare la salute dei pazienti fornendo un monitoraggio accurato e piani dietetici personalizzati, riducendo al contempo i costi sanitari grazie alla possibilità di rendere più efficienti la maggior parte dei complicati processi dietetici. Sebbene l'IA presenti alcuni limiti, come i problemi di precisione e la mancanza di un tocco umano personale, le innovazioni dell'IA possono integrare le competenze umane e migliorare l'assistenza nutrizionale complessiva. Forse siamo ancora lontani dai replicatori di cibo di Star Trek, ma l'IA nella nutrizione sta ridisegnando il futuro.
Innoviamo insieme! Esplorate il nostro repository GitHub per vedere i nostri contributi all'IA. Scoprite come stiamo ridefinendo settori come quello manifatturiero e sanitario con una tecnologia AI all'avanguardia. 🚀
IT
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
TR
VI
AR.webp)
