영양학에서 AI를 사용하여 음식 섭취량을 추적하고, 레시피를 제안하고, 맞춤형 영양사 서비스를 제공하는 방법과 의료 산업에 미치는 영향에 대해 알아보세요.
건강한 식습관과 건강 유지는 많은 사람들이 달성하고자 노력하는 목표입니다. 한 설문조사에 따르면 70%의 사람들이 더 건강해지기를 원하며, 그 중 50%는 더 건강한 식습관을 최우선 과제로 삼고 있다고 합니다. 때때로 우리는 의사나 영양사의 조언에 의존할 수도 있습니다. 하지만 이는 시간이 많이 걸리고 약속을 잡아야 하며 식사 추적이 필요할 수 있습니다. 특히 식사 추적은 지루하고 실수하기 쉬운 작업입니다.
AI와 컴퓨터 비전은 건강한 식습관을 더 간단하고 쉽게 만들 수 있습니다. 이러한 기술은 사용자가 섭취하는 음식을 분석하고, 영양을 추적하며, 건강 목표에 따라 레시피를 제안할 수도 있습니다. 또한 이러한 기술은 알레르기 유발 물질을 식별하여 식단 제한이 있는 사람들이 더 쉽고 안전하게 식사 계획을 세울 수 있도록 도와줍니다. 이 글에서는 이러한 기술을 영양 추적 및 레시피 제안과 같은 작업에 어떻게 활용할 수 있는지 자세히 살펴보겠습니다. 또한 영양학 분야의 AI가 헬스케어 산업에 어떤 영향을 미치고 있는지 살펴볼 것입니다. 시작해 보겠습니다!
부적절한 영양 섭취로 인해 다양한 건강상의 합병증이 발생할 수 있습니다. 연구자들은 특정 음식과 영양소를 너무 많이 또는 너무 적게 섭취하면 심장병과 뇌졸중의 위험이 높아질 수 있다는 사실을 발견했습니다. 그렇기 때문에 영양 섭취량을 추적하는 것이 매우 중요합니다. 전통적으로 영양 섭취량을 추적하려면 섭취한 음식을 수동으로 기록하고, 섭취량을 추정하고, 영양 정보를 조회해야 하므로 시간이 많이 걸리고 오차가 발생할 수 있습니다. 이제 AI와 컴퓨터 비전 기술을 통해 그 어느 때보다 쉽게 영양 섭취를 추적할 수 있습니다.
식사를 하기 위해 자리에 앉아 그릇이나 접시를 촬영하면 컴퓨터 비전 모델이 이미지를 분석하여 다양한 음식을 식별할 수 있습니다. 그러면 AI 시스템이 식사량을 추정하고 자세한 영양 정보를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전 시스템은 물체 감지 기능을 사용하여 접시에 담긴 음식물을 정확하게 식별할 수 있습니다.
.avif)
이렇게 식별된 식품을 대규모 영양 정보 데이터베이스와 대조할 수 있습니다. 깊이 추정과 같은 고급 알고리즘은 식사량을 추정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 음식이 식별되고 분량이 추정되면 시스템은 칼로리, 다량 영양소(단백질, 지방, 탄수화물 등), 미량 영양소(비타민, 미네랄 등)를 계산하여 식사에 대한 자세한 영양 성분 분석을 제공할 수 있습니다.
컴퓨터 비전을 식사 추적에 가장 많이 활용하는 방법 중 하나는 모바일 앱입니다. 몇 가지 흥미로운 AI 식사 추적 옵션에 대해 간략히 살펴보겠습니다.
스냅칼로리는 컴퓨터 비전을 사용하여 사진에서 칼로리 함량과 다량 영양소를 추정하는 앱입니다. 5,000개의 식사에 대해 학습된 이 앱은 칼로리 추정 오류를 20% 미만으로 줄이고 대부분의 사람보다 뛰어난 성능을 발휘합니다. 결과는 음식 일기에 기록하거나 Apple Health와 같은 피트니스 플랫폼으로 내보낼 수 있습니다.
마찬가지로 AI 영양 추적을 주도하는 흥미로운 혁신은 LogMeal API입니다. 대규모 음식 이미지 데이터 세트로 학습된 딥러닝 알고리즘을 사용하여 음식을 정확하게 감지하고 인식합니다. LogMeal의 모델은 1,300가지 음식에 대해 93%의 정확도를 달성하며 상세한 영양 분석, 성분 감지, 1인분량 추정 기능을 제공합니다. LogMeal API는 앱에 쉽게 통합되어 레스토랑, 셀프주문 키오스크, 푸드테크 스타트업, 의료 서비스 제공업체 및 기타 소비자를 위한 식사 추적 솔루션을 만들 수 있습니다.
.avif)
AI는 주방에 있는 식재료를 기반으로 건강한 레시피를 제안할 수 있습니다. 세분화와 같은 컴퓨터 비전 기술은 냉장고나 식료품 저장실의 이미지에서 다양한 식재료를 식별할 수 있습니다. 이를 기반으로 다음과 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 ChatGPT 과 같은 대규모 언어 모델(LLM)이 생성형 AI를 사용하여 레시피를 제안할 수 있습니다. LLM에 비건, 글루텐 프리, 저탄수화물 등 식단 제한을 지정할 수도 있으며, AI 시스템이 사용자의 기준에 맞는 레시피를 추천해줍니다.
ChatGPT 의 맞춤형 버전인 수 셰프가 이 기술의 좋은 예입니다. 이 앱은 사용자가 가지고 있는 재료에 따라 레시피를 제안할 수 있습니다. 재료를 입력하거나 냉장고에 있는 식재료의 이미지를 업로드할 수 있습니다.
이런 시스템이 정말 필요한지 궁금하실 수도 있습니다. AI 레시피 추천 시스템은 사용 가능한 식재료를 잘 활용하여 음식물 쓰레기를 줄이고, 맛있는 요리로 식단의 다양성을 높이는 등 많은 이점을 제공합니다. 또한 균형 잡힌 식단을 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어, AI 레시피 생성기가 제안하는 맞춤형 식사 계획은 피트니스 목표를 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 시스템은 또한 요리를 훨씬 더 재미있고 창의적으로 만들 수 있습니다.
식품 및 영양 산업에서는 AI와 관련하여 흥미로운 연구가 많이 이루어지고 있습니다. 우리가 매일 먹는 음식에 AI를 접목하고 있는 몇 가지 스타트업을 살펴보세요.
미국에 본사를 둔 스타트업인 Journey Foods는 새로운 포장 식품을 개발하고 출시하기 위한 식재료 인텔리전스를 제공합니다. 데이터 과학 플랫폼인 JourneyAI는 수백만 개의 성분과 공급망 데이터를 분석하여 각 제품에 가장 적합한 성분을 찾아냅니다. 이 플랫폼은 화학물질과 영양소에 대한 방대한 양의 데이터를 수집하고 저장하여 최적의 식품 배합을 만들어냅니다. 또한 이 플랫폼을 통해 포장 식품 제조 회사는 데이터 기반 식품 검색을 통해 전체 제품 수명 주기를 더 잘 관리할 수 있습니다.
영양 업계의 또 다른 혁신적인 스타트업은 Viome입니다. 바이옴은 인공 지능과 mRNA 시퀀싱 기술을 사용하여 개인 맞춤형 영양 및 웰니스 권장 사항을 제공합니다. 이 회사는 마이크로바이옴과 유전자 발현을 분석하여 개인의 건강에 대한 정확한 인사이트를 제공하는 가정용 테스트를 제공합니다. 이러한 인사이트는 미생물 불균형과 염증의 근본적인 원인을 파악하는 데 도움이 됩니다. 이러한 정보를 바탕으로 Viome은 각 개인의 고유한 생화학에 맞는 맞춤형 보충제와 식이요법을 처방합니다. 만성 질환을 예방하고 근본적인 건강 문제를 해결하는 데 초점을 맞춘 Viome은 고급 건강 관리에 대한 접근성과 개인 맞춤화를 제공합니다.
.avif)
AI로 강화된 영양 시스템은 많은 이점을 제공하지만, 몇 가지 단점도 이해해야 합니다. 한 가지 주요 문제는 데이터 프라이버시 및 보안입니다. 이러한 시스템은 민감한 개인 건강 및 식단 정보에 액세스해야 합니다. 이러한 데이터가 제대로 보호되지 않으면 오용되거나 도난당할 수 있습니다.
또한 AI 알고리즘의 편향성에 대한 우려도 있습니다. 학습 데이터가 충분히 다양하지 않으면 추천이 모든 사람에게 정확하지 않을 수 있으며, 특정 그룹에게는 잘못된 조언을 제공할 수 있습니다. 또 다른 문제는 기술에 지나치게 의존하게 될 위험입니다. AI는 유용한 인사이트를 제공할 수 있지만, 인간 영양사와 의료진의 전문성을 대체해서는 안 됩니다.
AI 기반 영양 추적 및 영양사 시스템은 의료 산업을 재편하여 영양사와 의료 전문가의 역할을 변화시킬 것입니다. 또한 대중에게 영양 섭취에 관한 조언을 구할 수 있는 더 많은 선택지를 제공합니다. 약 40%의 사람들은 일상 생활에 보충제를 추가하기 전에 의사와 상담할 필요가 없다고 생각합니다. AI는 전문가의 의견을 더 쉽게 얻을 수 있게 해주며, 대중이 영양 섭취량을 변경하기 전에 더 많은 정보를 얻도록 장려할 수 있습니다.
AI의 혁신은 영양 및 식단 관리 방식을 근본적으로 바꿀 수 있을 것으로 보입니다. 뉴욕 웨스트체스터에 위치한 Core Nutrition의 영양사 겸 영양학자인 알렉산드라 카플란은"(AI가) 정확하다고 가정하면, 식판에 담긴 음식의 정확한 양을 알 수 있기 때문에 매우 유용할 수 있으며, 환자가 식사에서 무엇을 먹고 있는지 알 수 있어 도움이 될 수 있습니다."라고 말합니다.
AI는 인간 영양사를 대체하는 것이 아니라 전문성을 보완하는 강력한 도구로 사용될 수 있습니다. AI는 임상 의사 결정을 지원할 수 있는 데이터 기반 인사이트를 제공하여 영양사가 보다 효과적인 치료 계획을 개발하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, AI는 만성 질환을 유발하는 환자의 식습관 패턴을 파악하여 영양사가 더 일찍, 더 효과적으로 개입할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.
컴퓨터 비전과 AI는 우리가 먹는 음식을 훨씬 쉽게 추적할 수 있게 해주며, 개인 영양사 역할을 할 수도 있습니다. 이러한 기술은 정확한 모니터링과 맞춤형 식단 계획을 제공하여 환자의 건강을 개선하는 데 도움이 될 수 있으며, 복잡한 영양사 업무의 대부분을 더 효율적으로 처리하여 의료 비용을 절감할 수 있습니다. AI에는 정확성 문제와 인간적인 손길이 부족하다는 한계가 있지만, AI 혁신은 인간의 전문성을 보완하고 전반적인 영양 관리를 향상시킬 수 있습니다. 스타트렉의 음식 복제기까지는 아직 멀었지만, 영양학 분야의 AI는 미래를 바꾸고 있습니다.
함께 혁신합시다! GitHub 리포지토리를 살펴보고 AI에 대한 Facebook의 기여를 확인해 보세요. 최첨단 AI 기술로 제조 및 의료와 같은 산업을 어떻게 재정의하고 있는지 알아보세요. 🚀
