Explora a forma como a IA na nutrição pode ser utilizada para controlar a ingestão de alimentos, sugerir receitas, oferecer serviços de dietista personalizados e o seu impacto na indústria médica.
Alimentar-se de forma saudável e manter-se em forma é um objetivo que muitos de nós se esforçam por alcançar. De acordo com um inquérito, 70% das pessoas querem ser mais saudáveis e, para 50% delas, comer de forma mais saudável é uma prioridade máxima. Ocasionalmente, podemos recorrer a conselhos de médicos e dietistas. No entanto, isso pode consumir muito tempo e implicar consultas e o controlo das refeições. O registo das refeições, em particular, pode ser entediante e suscetível a erros.
A IA e a visão por computador podem tornar a alimentação saudável mais simples e mais acessível. Podem ajudar a analisar o que comes, acompanhar a tua nutrição e até sugerir receitas com base nos teus objectivos de saúde. Estas tecnologias também podem ajudar a identificar alergénios para tornar o planeamento das refeições mais fácil e seguro para as pessoas com restrições alimentares. Neste artigo, vamos analisar mais detalhadamente a forma como estas tecnologias podem ser utilizadas para tarefas como o acompanhamento nutricional e a sugestão de receitas. Veremos também como a IA na nutrição está a afetar o sector da saúde. Toca a começar!
Várias complicações de saúde podem surgir devido a uma ingestão nutricional incorrecta. Os investigadores descobriram que o consumo excessivo ou insuficiente de determinados alimentos e nutrientes pode aumentar o risco de doenças cardíacas e acidentes vasculares cerebrais. É por isso que é muito importante controlar a tua ingestão nutricional. Tradicionalmente, o controlo da ingestão nutricional envolve o registo manual dos alimentos que comes, a estimativa do tamanho das porções e a pesquisa de informações nutricionais, o que pode ser moroso e envolver uma margem de erro. Com as tecnologias de IA e de visão por computador, o controlo da nutrição é agora mais fácil do que nunca.
Quando te sentas para comer, podes tirar uma fotografia da tua tigela ou prato, e os modelos de visão por computador podem analisar a imagem para identificar os diferentes alimentos. O sistema de IA pode então estimar o tamanho das porções e fornecer informações nutricionais detalhadas. Por exemplo, utilizando a deteção de objectos, os sistemas de visão por computador podem identificar com precisão os alimentos no teu prato.
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Estes alimentos identificados podem depois ser comparados com uma grande base de dados de informação nutricional. Algoritmos avançados, como a estimativa de profundidade, podem ajudar a estimar o tamanho das porções. Uma vez identificados os alimentos e estimados os tamanhos das porções, o sistema pode calcular as calorias, os macronutrientes (como proteínas, gorduras e hidratos de carbono) e os micronutrientes (como vitaminas e minerais), para te dar uma análise nutricional detalhada da tua refeição.
Uma das aplicações mais populares da visão computacional no controlo de refeições é através de aplicações móveis. Vamos dar uma olhadela rápida a algumas opções interessantes de rastreio de refeições com IA.
SnapCalorie é uma aplicação que utiliza a visão por computador para estimar o conteúdo calórico e os macronutrientes a partir de uma fotografia. Treinada com 5.000 refeições, reduz os erros de estimativa de calorias para menos de 20% e supera a maioria dos humanos. Os resultados podem ser registados num diário alimentar ou exportados para plataformas de fitness como a Apple Health.
Da mesma forma, uma inovação interessante que impulsiona o acompanhamento nutricional por IA é a API LogMeal. Utiliza algoritmos de aprendizagem profunda que são treinados em grandes conjuntos de dados de imagens de alimentos para detetar e reconhecer com precisão os alimentos. Os modelos do LogMeal atingem uma precisão de 93% em 1300 pratos e fornecem uma análise nutricional detalhada, deteção de ingredientes e estimativa do tamanho das porções. A API do LogMeal pode ser facilmente integrada em aplicações para criar soluções de registo de refeições para restaurantes, quiosques de auto-encomenda, startups de tecnologia alimentar, prestadores de cuidados de saúde e outros consumidores.
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A IA pode sugerir receitas saudáveis com base no que tens disponível na tua cozinha. As técnicas de visão por computador, como a segmentação, podem identificar diferentes ingredientes numa imagem do teu frigorífico ou despensa. Com base nisto, um modelo de linguagem grande (LLM) como o ChatGPT pode então sugerir receitas utilizando IA generativa. Uma vez que podes pedir a um LLM, podes também especificar restrições alimentares, como vegan, sem glúten ou com poucos hidratos de carbono, e o sistema de IA selecionará sugestões de receitas que satisfaçam os teus critérios.
O "Sous Chef", uma versão personalizada do ChatGPT, é um excelente exemplo desta tecnologia. Pode sugerir receitas com base no que tens. Podes introduzir os ingredientes ou carregar uma imagem do que tens no frigorífico.
Podes estar a perguntar-te se precisamos mesmo de um sistema destes? Os sistemas de sugestão de receitas com IA oferecem muitas vantagens, como a redução do desperdício de alimentos através da boa utilização dos ingredientes disponíveis e o aumento da variedade de refeições com pratos gourmet. Podem também ajudar-te a manter uma dieta equilibrada. Por exemplo, os planos de refeições personalizados sugeridos por um gerador de receitas com IA podem ajudar-te a atingir os teus objectivos de fitness. Estes sistemas também podem tornar a cozinha muito mais divertida e criativa.
Há muito trabalho fascinante a ser feito na indústria alimentar e nutricional relativamente à IA. Vamos dar uma vista de olhos a algumas das startups que estão a integrar a IA nos alimentos que comemos todos os dias.
A Journey Foods, uma startup sediada nos EUA, fornece informações sobre ingredientes para desenvolver e lançar novos produtos alimentares embalados. A sua plataforma de ciência de dados, JourneyAI, analisa milhões de ingredientes e dados da cadeia de fornecimento para encontrar o ingrediente ideal para cada produto. Recolhe e armazena grandes quantidades de dados sobre produtos químicos e nutrientes para criar as melhores formulações de produtos alimentares. A plataforma também permite às empresas de fabrico de alimentos embalados gerir melhor todo o ciclo de vida dos produtos através da descoberta de alimentos baseada em dados.
Outra start-up inovadora no sector da nutrição é a Viome. A Viome utiliza inteligência artificial e tecnologia de sequenciamento de mRNA para oferecer recomendações personalizadas de nutrição e bem-estar. Fornece testes em casa que analisam o microbioma e a expressão genética para dar uma visão precisa da saúde de um indivíduo. Estes conhecimentos ajudam a identificar as causas subjacentes aos desequilíbrios microbianos e à inflamação. Com base nesta informação, a Viome prescreve suplementos personalizados e recomendações dietéticas adaptadas à bioquímica única de cada pessoa. Ao concentrar-se na prevenção de doenças crónicas e na resolução de problemas de saúde de raiz, a Viome torna a gestão avançada da saúde acessível e personalizada.
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Embora os sistemas nutricionais com IA ofereçam muitos benefícios, também precisamos de compreender alguns dos seus inconvenientes. Uma das principais questões é a privacidade e a segurança dos dados. Estes sistemas precisam de aceder a informações pessoais sensíveis sobre saúde e alimentação. Se estes dados não estiverem bem protegidos, podem ser utilizados indevidamente ou roubados.
Além disso, existe a preocupação com a parcialidade dos algoritmos de IA. Se os dados de treino não forem suficientemente diversificados, as recomendações podem não ser exactas para todos, o que pode levar a maus conselhos para determinados grupos de pessoas. Outra questão é o risco de te tornares demasiado dependente da tecnologia. A IA pode fornecer informações úteis, mas não deve substituir a experiência de nutricionistas e prestadores de cuidados de saúde humanos.
Os sistemas de rastreio nutricional e de dietética alimentados por IA estão preparados para remodelar a indústria médica, alterando o papel dos dietistas humanos e dos profissionais de saúde. Também dão ao público mais opções quando se trata de obter aconselhamento sobre a ingestão nutricional. Cerca de 40% das pessoas não sentem necessidade de falar com o seu médico antes de adicionar um suplemento à sua rotina diária. A IA facilita a obtenção de uma opinião especializada e pode incentivar o público a obter mais informações antes de fazer alterações à sua ingestão nutricional.
É provável que uma transformação da IA possa alterar fundamentalmente a forma como a nutrição e a gestão da dieta são tratadas. Alexandra Kaplan, dietista-nutricionista da Core Nutrition, sediada em Westchester, Nova Iorque, afirma: "Partindo do princípio de que é exacta (IA), pode ser muito útil porque me ajudaria a saber a porção exacta do que está no prato e depois o que está na comida, por isso pode ser útil para os pacientes saberem o que estão a comer nessa refeição".
Em vez de substituir os dietistas humanos, a IA pode servir como uma ferramenta poderosa que complementa os seus conhecimentos. A IA pode fornecer informações baseadas em dados que podem apoiar a tomada de decisões clínicas, o que ajuda os dietistas a desenvolver planos de tratamento mais eficazes. Por exemplo, a IA pode identificar padrões nos hábitos alimentares de um paciente que contribuem para doenças crónicas e permitir que os dietistas intervenham mais cedo e de forma mais eficaz.
A visão computacional e a IA podem tornar muito mais fácil monitorizar o que comemos e podem até ser o teu dietista pessoal. Estas tecnologias podem ser utilizadas para ajudar a melhorar a saúde dos doentes, fornecendo uma monitorização precisa e planos de dieta personalizados, ao mesmo tempo que reduzem os custos dos cuidados de saúde, tornando mais eficientes a maior parte dos complicados processos dos dietistas. Embora a IA tenha algumas limitações, como problemas de precisão e a falta de um toque humano pessoal, as inovações da IA podem complementar os conhecimentos humanos e melhorar os cuidados nutricionais em geral. Podemos ainda estar muito longe dos replicadores de alimentos do Star Trek, mas a IA na nutrição está a remodelar o futuro.
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