No a todo el mundo le funcionan las dietas. Más allá de la voluntad, tan quebradiza en algunos casos, lo único científicamente probado es que no existe una dieta universal milagrosa que nos libere de esos kilos de más cuando se acerca el verano. Cada persona es un mundo y en la personalización radica muchas veces el éxito de la “operación bikini”. Lo que funciona para unos no tiene por qué funcionar para todos.
Esta ineficacia de las dietas es precisamente lo que tratan de resolver algunas apps o proyectos de investigación desarrollados con Inteligencia Artificial. El modo de encontrar una fórmula perfecta para adelgazar a través del análisis de datos.
Es el caso de DayTwo, una app que utiliza un algoritmo basado en las investigaciones de Eran Elinav y Eran Segal, del Instituto de Ciencias Weizmann de Israel. En 2021, la compañía aseveró que la Inteligencia Artificial funcionaba mejor que la dieta mediterránea (considerada la más saludable del mundo) para controlar la glucosa en sangre, si se adaptaba una dieta al microbioma y metabolismo de una persona.
Los usuarios de esta aplicación deben rellenar un cuestionario en línea indicando su nivel de glucosa en sangre, altura, peso y estado de salud y proporcionar una muestra de heces. Tras el análisis de la microbiota, la app indica qué alimentos son buenos o malos en función de cada persona.
Los usuarios pueden jugar con las combinaciones de alimentos para cambiar la puntuación de cada comida. Por ejemplo, según resalta un usuario de la app en el New York Times, la aplicación dio a los macarrones con queso —uno de sus platos favoritos— una puntuación baja, pero pudo mejorarla añadiendo proteínas.
Esto se debe a que la adición de proteínas o grasas saludables puede atenuar el pico de azúcar en sangre de una comida rica en carbohidratos como los macarrones.“Pensé que me iban a decir: ‘Oh, Dios mío, tienes que convertirte en un comedor de ensaladas, y no ha sido así’”, dijo el usuario.
El algoritmo de aprendizaje automático de la aplicación identifica patrones y aprende de los datos con ayuda humana. Analiza los datos de las respuestas de glucosa en sangre de distintos individuos a decenas de miles de alimentos para identificar las características personales (edad, sexo, peso, perfil del microbioma y diversas mediciones metabólicas) que explican por qué la glucosa de una persona se dispara con determinados alimentos y la de otra no.
Sin embargo, DayTwo solo está disponible (tanto en Google Play como en la Apple Store) para empresas o planes de salud, no para los consumidores; y es una de las pocas aplicaciones que recomiendan opciones de alimentos más saludables basándose en inteligencia artificial.
Opciones disponibles en Google Play y Apple Store
Otra empresa, ZOE, también genera puntuaciones de comidas y está disponible directamente para los consumidores por 59 dólares al mes. El algoritmo de ZOE utiliza datos adicionales, como los niveles de triglicéridos en sangre, además de las pruebas de microbioma y glucosa. Así, el algoritmo pudo predecir cómo responden el azúcar y las grasas en sangre de una persona a diferentes alimentos en un estudio amplio realizado en 2020 y dirigido por uno de los fundadores de la empresa, Tim Spector, profesor de Epidemiología Genética del King’s College de Londres.
Actualmente, estos algoritmos se enfocan principalmente en el azúcar en la sangre, pero las versiones más nuevas incorporarán datos más personales y, en teoría, serán capaces de recomendar dietas que reduzcan el colesterol, la presión arterial, la frecuencia cardíaca en reposo o cualquier otro indicador clínico medible.
“Incorporar todos estos tipos de datos diferentes es muy, muy poderoso, y ahí es donde entra en juego el aprendizaje automático”, ha afirmado Michael Snyder, profesor de genética en la Universidad de Stanford que ayudó a fundar una empresa emergente dedicada a la salud llamada January.
Proyectos en España
En España, el Instituto de Innovación (i3B) de Ibermática ha creado una plataforma de inteligencia artificial que permite el análisis inteligente de los millones de datos generados por los múltiples aspectos que intervienen en la nutrición. El objetivo, según explican, es el de colaborar en la prevención de enfermedades. En este proyecto colaboran empresas de alimentación y hospitales españoles, así como el Basque Culinary Center.
"El campo de la nutrición personalizada es muy amplio e implica, entre otros factores, el análisis de datos clínicos, de preferencias culinarias, de cómo afecta la alimentación al estado físico y anímico de una persona, de cómo actúan las bacterias de la flora intestinal en cada individuo, o del funcionamiento de las neuronas del estómago, que están directamente enlazadas con el cerebro y nos impulsan a comer más o menos", explica en El Español Aitor Moreno, responsable de Inteligencia Artificial de i3B.
Moreno resalta que “es importante” conocer el contexto del usuario, “su situación emocional, familiar, si tiene dolencias o patologías… Una analítica inteligente de los parámetros que arrojan todas estas fuentes de información es imprescindible para el avance en el ámbito de la nutrición y el advenimiento de nuevas tendencias culinarias”.