Zastosowanie sztucznej inteligencji w dietetyce i żywieniu człowieka — możliwości, korzyści i ograniczenia

W ostatnich latach sztuczna inteligencja (AI) stała się ważnym narzędziem służącym do analizy dużych i złożonych zbiorów danych [1]. Dzięki zdolności do wykrywania wzorców, identyfikowania zależności oraz formułowania rekomendacji na podstawie dostępnych danych AI znajduje coraz szersze zastosowanie w różnych dziedzinach, w tym w naukach o żywieniu i dietetyce [2]. W tym obszarze narzędzia oparte na AI mogą wspierać przetwarzanie i interpretację danych żywieniowych, zdrowotnych i behawioralnych. 
AI wykorzystuje się m.in. do oceny sposobu żywienia, rozpoznawaniu produktów spożywczych i potraw, planowaniu jadłospisów dostosowanych do potrzeb pacjenta, wspierania postępowania dietetycznego w chorobach przewlekłych, edukacji żywieniowej oraz analizie właściwości sensorycznych żywności. Rozwiązania te mogą usprawniać analizę danych, wspierać pracę specjalistów i zwiększać dostępność podstawowego poradnictwa dietetycznego. Skuteczność indywidualizacji zależy jednak od jakości, kompletności oraz reprezentatywności danych wejściowych [3, 4].

Indywidualizacja postępowania żywieniowego z wykorzystaniem AI

Sztuczna inteligencja może wspierać indywidualizację postępowania żywieniowego poprzez analizę wielu danych dotyczących pacjenta i identyfikowanie zależności istotnych dla planowania zaleceń dietetycznych. Indywidualizacja polega na dostosowywaniu postępowania do potrzeb i uwarunkowań konkretnej osoby. W przeciwieństwie do zaleceń populacyjnych, kierowanych do szerokich grup odbiorców, podejście indywidualne uwzględnia m.in. wiek, płeć, masę i wysokość ciała, stan zdrowia, poziom aktywności fizycznej, sposób żywienia oraz cele żywieniowe pacjenta [5]. 
Podczas opracowywania zaleceń można również uwzględnić wyniki badań laboratoryjnych oraz dane dotyczące chorób współistniejących, a w bardziej zaawansowanych modelach także informacje odnoszące się do indywidualnej odpowiedzi metabolicznej, fenotypu, predyspozycji genetycznych lub składu mikrobioty jelitowej, choć nie istnieją zalecenia, które wskazywałyby na ich rutynowe wykorzystanie do personalizacji diety. Narzędzia oparte na AI mogą wspierać porządkowanie i analizę tych informacji, ułatwiając ich łączne wykorzystanie w procesie decyzyjnym. Istotne znaczenie mają po...