La IA podría revelar el valor nutricional real de los nutrientes en la comida mediterránea

Investigadores en Suiza están desarrollando una aplicación basada en inteligencia artificial (IA) y algoritmos para calcular el verdadero valor nutricional de la comida mediterránea (MD).

• De acuerdo con el estudio, la incapacidad de la mayoría de las aplicaciones para calcular correctamente el valor nutricional de la MD es una razón principal para que los consumidores rechacen la ingesta de calorías y las aplicaciones de seguimiento de comidas.

Los investigadores creen haber resuelto tres problemas:

• La evaluación correcta del contenido nutricional de las comidas con MD.
• La precisión en la puntuación de la adherencia a la MD (MDA).
• El uso de imágenes de un teléfono inteligente para identificar y reconocer las porciones y tamaños de los alimentos en una imagen o video.

Se ha demostrado que adherirse a la MD es beneficioso contra las enfermedades no transmisibles, como las enfermedades cardiovasculares, la diabetes mellitus tipo 2 y el cáncer. Por lo tanto, para calcular la puntuación de MDA, un método preciso y objetivo de evaluación dietética es de suma importancia”, explicaron los autores del estudio.

Te puede interesar: Inteligencia Artificial: la gran oportunidad para la industria de alimentos en este 2022

Estimación inteligente de los nutrientes de la comida mediterránea

Según el estudio publicado en Nature, el desarrollo de la aplicación para teléfonos inteligentes que puede identificar con precisión los alimentos, estimar los ingredientes probables, el tamaño de las porciones y luego calcular el valor nutricional, todo basado en una imagen de la comida que se consumirá, presentó desafíos significativos.

 

Los investigadores utilizaron el sistema Gofood desarrollado por la Universidad de Berna en Suiza. Este sistema utilizó imágenes de profundidad rojo, verde y azul para realizar la segmentación de alimentos, el reconocimiento de alimentos y la estimación del volumen de alimentos.

El algoritmo de la IA utiliza dos imágenes o un video corto para crear una imagen virtual en 3D de la comida, estimar los volúmenes y luego asignar valor nutricional.

Los resultados de la implementación tecnológica

Para realizar esto con precisión, los investigadores siguieron este procedimiento:

1. Primero, recolectaron 11 mil 024 imágenes.
2. Hicieron que 10 personas anotaran los valores de la etiqueta nutricional de cada alimento.
3. Prescribieron anotaciones específicas sobre el tipo, la categoría y el valor nutricional de los alimentos.
4. Para garantizar la precisión, 9 mil 888 de las imágenes fueron evaluadas por al menos cuatro anotadores.
5. Asimismo, se mostró un puntaje codificado por colores de sus MDA, mostró símbolos de semáforo para las categorías de alimentos (verde = bueno, amarillo = necesita más, rojo = no comido).
6. Luego se les proporcionaron recomendaciones detalladas para mejorar sus puntajes de MDA.

La adherencia a la DM incluye el consumo frecuente de verduras, frutas, nueces, cereales, legumbres y aceite de oliva y una menor ingesta de huevos, carne roja o procesada y dulces”, concluyeron los autores.

Te puede interesar: Inteligencia artificial podría ayudar a la inocuidad en las frutas