Khám phá cách AI trong dinh dưỡng có thể được sử dụng để theo dõi lượng thức ăn nạp vào, gợi ý công thức nấu ăn, cung cấp dịch vụ dinh dưỡng cá nhân và tác động của nó đến ngành y tế.
Ăn uống lành mạnh và giữ dáng là mục tiêu mà nhiều người trong chúng ta cố gắng đạt được. Theo một cuộc khảo sát, 70% mọi người muốn khỏe mạnh hơn và đối với 50% trong số họ, ăn uống lành mạnh hơn là ưu tiên hàng đầu. Đôi khi, chúng ta có thể dựa vào lời khuyên từ các bác sĩ và chuyên gia dinh dưỡng. Tuy nhiên, điều này có thể tốn thời gian và liên quan đến các cuộc hẹn và theo dõi bữa ăn. Theo dõi bữa ăn, đặc biệt, có thể tẻ nhạt và dễ mắc sai lầm.
AI và thị giác máy tính có thể làm cho việc ăn uống lành mạnh trở nên đơn giản và dễ tiếp cận hơn. Họ có thể giúp phân tích những gì bạn ăn, theo dõi dinh dưỡng của bạn và thậm chí đề xuất công thức nấu ăn dựa trên mục tiêu sức khỏe của bạn. Những công nghệ này cũng có thể giúp xác định các chất gây dị ứng để lập kế hoạch bữa ăn dễ dàng và an toàn hơn cho những người bị hạn chế chế độ ăn uống. Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét kỹ hơn cách các công nghệ này có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ như theo dõi dinh dưỡng và đề xuất công thức nấu ăn. Chúng ta cũng sẽ thấy AI trong dinh dưỡng đang ảnh hưởng đến ngành chăm sóc sức khỏe như thế nào. Bắt đầu nào!
Các biến chứng sức khỏe khác nhau có thể phát sinh từ lượng dinh dưỡng không đúng cách. Các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng tiêu thụ quá nhiều hoặc quá ít một số loại thực phẩm và chất dinh dưỡng nhất định có thể làm tăng nguy cơ mắc bệnh tim và đột quỵ. Đó là lý do tại sao nó rất quan trọng để theo dõi lượng dinh dưỡng của bạn. Theo truyền thống, theo dõi lượng dinh dưỡng liên quan đến việc ghi lại thủ công các loại thực phẩm bạn ăn, ước tính kích thước phần và tra cứu thông tin dinh dưỡng, có thể tốn thời gian và liên quan đến biên độ lỗi. Với công nghệ AI và thị giác máy tính, việc theo dõi dinh dưỡng giờ đây dễ dàng hơn bao giờ hết.
Khi bạn ngồi xuống để ăn, bạn có thể chụp ảnh bát hoặc đĩa của bạn và các mô hình thị giác máy tính có thể phân tích hình ảnh để xác định các loại thực phẩm khác nhau. Hệ thống AI sau đó có thể ước tính kích thước phần và cung cấp thông tin dinh dưỡng chi tiết. Ví dụ, bằng cách sử dụng phát hiện đối tượng, hệ thống thị giác máy tính có thể xác định chính xác các mặt hàng thực phẩm trên đĩa của bạn.
.png)
Những mặt hàng thực phẩm được xác định này sau đó có thể được kết hợp với một cơ sở dữ liệu lớn về thông tin dinh dưỡng. Các thuật toán nâng cao như ước tính độ sâu có thể giúp ước tính kích thước phần. Khi các loại thực phẩm được xác định và kích thước phần ước tính, hệ thống có thể tính toán lượng calo, chất dinh dưỡng đa lượng (như protein, chất béo và carbohydrate) và vi chất dinh dưỡng (như vitamin và khoáng chất), để cung cấp cho bạn phân tích dinh dưỡng chi tiết cho bữa ăn của bạn.
Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của thị giác máy tính trong theo dõi bữa ăn là thông qua các ứng dụng di động. Chúng ta hãy xem nhanh một vài tùy chọn theo dõi bữa ăn AI thú vị.
SnapCalorie là một ứng dụng sử dụng thị giác máy tính để ước tính hàm lượng calo và các chất dinh dưỡng đa lượng từ một bức ảnh. Được đào tạo trên 5.000 bữa ăn, nó làm giảm sai số ước tính calo xuống dưới 20% và vượt trội hơn hầu hết mọi người. Kết quả có thể được đăng nhập vào tạp chí thực phẩm hoặc xuất sang các nền tảng thể dục như Apple Health.
Tương tự, một cải tiến thú vị thúc đẩy theo dõi dinh dưỡng AI là API LogMeal. Nó sử dụng các thuật toán học sâu được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn về hình ảnh thực phẩm để phát hiện và nhận dạng chính xác thực phẩm. Các mô hình của LogMeal đạt độ chính xác 93% trên 1.300 món ăn và cung cấp phân tích dinh dưỡng chi tiết, phát hiện thành phần và ước tính kích thước phần. API LogMeal có thể dễ dàng tích hợp vào các ứng dụng để tạo ra các giải pháp theo dõi bữa ăn cho nhà hàng, ki-ốt tự đặt hàng, công ty khởi nghiệp công nghệ thực phẩm, nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và những người tiêu dùng khác.
.png)
AI có thể đề xuất các công thức nấu ăn lành mạnh dựa trên những gì bạn có sẵn trong nhà bếp của mình. Các kỹ thuật thị giác máy tính như phân đoạn có thể xác định các thành phần khác nhau trong hình ảnh tủ lạnh hoặc phòng đựng thức ăn của bạn. Dựa trên điều này, một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT Sau đó, có thể đề xuất các công thức nấu ăn bằng cách sử dụng AI tạo ra. Vì bạn có thể nhắc LLM, bạn cũng có thể chỉ định các hạn chế về chế độ ăn uống như thuần chay, không chứa gluten hoặc low-carb và hệ thống AI sẽ sắp xếp các đề xuất công thức để đáp ứng tiêu chí của bạn.
"Sous Chef", a customized version of ChatGPT, is a great example of this technology. It can suggest recipes based on what you have. You can either prompt in the ingredients or upload an image of what you have in your fridge.
Bạn có thể tự hỏi, chúng ta có thực sự cần một hệ thống như vậy không? Hệ thống gợi ý công thức AI mang lại nhiều lợi ích như giảm lãng phí thực phẩm bằng cách tận dụng tốt các nguyên liệu có sẵn và tăng sự đa dạng bữa ăn với các món ăn ngon. Họ cũng có thể giúp bạn duy trì một chế độ ăn uống cân bằng. Ví dụ: kế hoạch bữa ăn được cá nhân hóa được đề xuất bởi trình tạo công thức AI có thể giúp bạn đạt được mục tiêu tập thể dục. Những hệ thống này cũng có thể làm cho việc nấu ăn trở nên thú vị và sáng tạo hơn rất nhiều.
Có rất nhiều công việc hấp dẫn đang được thực hiện trong ngành công nghiệp thực phẩm và dinh dưỡng liên quan đến AI. Chúng ta hãy xem xét một số công ty khởi nghiệp đang tích hợp AI vào thực phẩm chúng ta ăn hàng ngày.
Journey Foods, một công ty khởi nghiệp có trụ sở tại Hoa Kỳ, cung cấp thông tin thành phần để phát triển và tung ra các sản phẩm thực phẩm đóng gói mới. Nền tảng khoa học dữ liệu của họ, JourneyAI, phân tích hàng triệu thành phần và dữ liệu chuỗi cung ứng để tìm ra thành phần lý tưởng cho từng sản phẩm. Nó thu thập và lưu trữ một lượng lớn dữ liệu về hóa chất và chất dinh dưỡng để tạo ra các công thức tốt nhất của các sản phẩm thực phẩm. Nền tảng này cũng cho phép các công ty sản xuất thực phẩm đóng gói quản lý tốt hơn toàn bộ vòng đời sản phẩm thông qua khám phá thực phẩm dựa trên dữ liệu.
Một công ty khởi nghiệp sáng tạo khác trong ngành dinh dưỡng là Viome. Viome sử dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ giải trình tự mRNA để đưa ra các khuyến nghị về dinh dưỡng và sức khỏe được cá nhân hóa. Họ cung cấp các xét nghiệm tại nhà phân tích hệ vi sinh vật và biểu hiện gen để cung cấp những hiểu biết chính xác về sức khỏe của một cá nhân. Những hiểu biết này giúp xác định nguyên nhân cơ bản của sự mất cân bằng và viêm vi khuẩn. Dựa trên thông tin này, Viome kê toa các chất bổ sung tùy chỉnh và khuyến nghị chế độ ăn uống phù hợp với hóa sinh độc đáo của mỗi người. Bằng cách tập trung vào việc ngăn ngừa các bệnh mãn tính và giải quyết các vấn đề sức khỏe gốc rễ, Viome làm cho việc quản lý sức khỏe tiên tiến có thể truy cập và cá nhân hóa.
.png)
Mặc dù các hệ thống dinh dưỡng được tăng cường AI mang lại nhiều lợi ích, chúng ta cũng cần hiểu một số nhược điểm của chúng. Một vấn đề lớn là quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Các hệ thống này cần truy cập vào thông tin nhạy cảm về sức khỏe cá nhân và chế độ ăn uống. Nếu dữ liệu này không được bảo vệ tốt, nó có thể bị lạm dụng hoặc bị đánh cắp.
Ngoài ra, có mối quan tâm về sự thiên vị trong các thuật toán AI. Nếu dữ liệu đào tạo không đủ đa dạng, các khuyến nghị có thể không chính xác cho tất cả mọi người, có khả năng dẫn đến lời khuyên kém cho một số nhóm người nhất định. Một vấn đề khác là nguy cơ trở nên quá phụ thuộc vào công nghệ. AI có thể cung cấp những hiểu biết hữu ích, nhưng nó không nên thay thế chuyên môn của các chuyên gia dinh dưỡng và nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe của con người.
Hệ thống theo dõi dinh dưỡng và chuyên gia dinh dưỡng được hỗ trợ bởi AI được thiết lập để định hình lại ngành y tế, thay đổi vai trò của các chuyên gia dinh dưỡng và chuyên gia chăm sóc sức khỏe của con người. Họ cũng cung cấp cho công chúng nhiều lựa chọn hơn khi nhận được lời khuyên về lượng dinh dưỡng. Khoảng 40% mọi người không cảm thấy họ cần phải nói chuyện với bác sĩ trước khi thêm một chất bổ sung vào thói quen hàng ngày của họ. AI giúp lấy ý kiến chuyên gia dễ dàng hơn và có thể khuyến khích công chúng có thêm ý kiến trước khi thay đổi lượng dinh dưỡng của họ.
Có khả năng một sự chuyển đổi AI có thể thay đổi cơ bản cách xử lý dinh dưỡng và quản lý chế độ ăn uống. Alexandra Kaplan, một chuyên gia dinh dưỡng tại Core Nutrition có trụ sở tại Westchester, New York, nói: "Giả sử nó chính xác (AI), nó có thể rất hữu ích vì nó sẽ giúp tôi biết chính xác phần những gì trên đĩa và sau đó là những gì có trong thực phẩm, vì vậy nó có thể hữu ích cho bệnh nhân biết họ đang ăn gì trong bữa ăn đó. "
Thay vì thay thế các chuyên gia dinh dưỡng của con người, AI có thể phục vụ như một công cụ mạnh mẽ bổ sung cho chuyên môn của họ. AI có thể cung cấp những hiểu biết dựa trên dữ liệu có thể hỗ trợ việc ra quyết định lâm sàng, giúp các chuyên gia dinh dưỡng phát triển các kế hoạch điều trị hiệu quả hơn. Ví dụ, AI có thể xác định các mô hình trong thói quen ăn kiêng của bệnh nhân góp phần gây ra các bệnh mãn tính và cho phép các chuyên gia dinh dưỡng can thiệp sớm hơn và hiệu quả hơn.
Thị giác máy tính và AI có thể giúp theo dõi những gì chúng ta ăn dễ dàng hơn rất nhiều và thậm chí có thể là chuyên gia dinh dưỡng cá nhân của bạn. Những công nghệ này có thể được sử dụng để giúp cải thiện sức khỏe bệnh nhân bằng cách cung cấp theo dõi chính xác và kế hoạch ăn kiêng phù hợp, đồng thời giảm chi phí chăm sóc sức khỏe bằng cách làm cho hầu hết các quy trình dinh dưỡng phức tạp hiệu quả hơn. Mặc dù AI có một số hạn chế, như vấn đề chính xác và thiếu liên lạc cá nhân của con người, những đổi mới AI có thể bổ sung cho chuyên môn của con người và tăng cường chăm sóc dinh dưỡng tổng thể. Chúng ta có thể vẫn còn một chặng đường dài từ các bản sao thực phẩm của Star Trek, nhưng AI trong dinh dưỡng đang định hình lại tương lai.
Hãy cùng nhau đổi mới! Khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để xem những đóng góp của chúng tôi cho AI. Khám phá cách chúng tôi định nghĩa lại các ngành như sản xuất và chăm sóc sức khỏe bằng công nghệ AI tiên tiến. 🚀
Bắt đầu hành trình của bạn với tương lai của machine learning
