Dieta dell’algoritmo: come l’intelligenza artificiale può personalizzare la nutrizione
In un futuro non troppo lontano sarà l’intelligenza artificiale a formulare le diete in modo personalizzato? Negli ultimi anni questa prospettiva si sta concretizzando sempre di più ed esistono già progetti di questo tipo, incentrati sulla programmazione dell’alimentazione e sull’eventuale integrazione basata sulle necessità individuali. Ecco perché si parla di “dieta dell’algoritmo”, un nuovo settore di specializzazione che comprende aziende, professionisti e start-up innovative.
Approfondiremo il tema cercando di saperne di più sul funzionamento e sulle possibilità di sviluppo di questa tecnologia applicata alla nutrizione.
Dieta dell’algoritmo: come funziona e come è in grado di perfezionarsi
Migliorare il benessere e aiutare nella prevenzione delle malattie, senza avere la necessità di confrontarsi continuamente con uno specialista: è l’intelligenza artificiale (IA) a calcolare e a programmare l’alimentazione. Su questa traiettoria si basano gli studi e le sperimentazioni della cosiddetta “dieta dell’algoritmo”, che analizzando dati fisici, psicologici e di salute dei singoli individui propone un fabbisogno calorico e nutrizionale su misura. Infatti, fattori come età, sesso, metabolismo, microbioma, abitudini, stile di vita, esposizione ambientale e attività fisica, così come la genetica, determinano le necessità alimentari da soddisfare per massimizzare la forma. La nutrizione personalizzata è un ambito di ricerca multidisciplinare, che in questo caso utilizza l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per adattare raccomandazioni nutrizionali uniche e indirizzate a utenti specifici. In questo campo, i modelli di IA sono al centro degli sforzi di imprese e start-up per mettere a punto questa tecnologia.
Ma in che modo l’intelligenza artificiale acquisisce ed elabora le informazioni per pianificare alimentazione e integrazione? Anche se i progetti aziendali finora esistenti possono differire tra loro, in generale sfruttano alcuni processi comuni di interazione tra conoscenze e tecnologie.
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In base alle esigenze del soggetto e agli obiettivi di miglioramento della forma – mantenimento del peso, dimagrimento o aumento della massa muscolare – e ai dati di partenza sopra citati, l’algoritmo calcola l’apporto dei singoli nutrienti, studiando pasti sani e bilanciati. Fondamentale è poi il ruolo del machine learning, l’apprendimento automatico che permette di tenere conto di variazioni, imprevisti e di elaborare i dati acquisiti nel tempo. Questo meccanismo riesce a correlare tra loro le informazioni disponibili e a correggere, quando ce n’è bisogno, le raccomandazioni proposte, definendo un certo surplus o deficit calorico a seconda dell’obiettivo scelto. Altrettanto importante è la capacità di considerare la probabile risposta di ogni paziente rispetto alla dieta proposta.
Oltre a calcolare il quantitativo di calorie e nutrienti, il sistema lo suddivide nei pasti nell’arco della giornata, calcolando anche le grammature per comporre i piatti. Il livello di precisione raggiungibile è tale da considerare le variazioni di peso degli ingredienti e le dispersioni di nutrienti causate dalle cotture. Vengono lasciati margini di flessibilità e personalizzazione all’utente, che può decidere quello che preferisce mangiare tra una gamma di proposte. Il servizio elaborato dall’intelligenza artificiale può essere abbinato e coordinato con centri di preparazione dei pasti, con consegna a domicilio, e in questa modalità operano già alcune start-up, anche in Italia.
Evoluzione e supervisione dell’apprendimento automatico
Per creare questo sistema complesso e invisibile, sono utilizzate tecniche classiche di intelligenza artificiale, supportate da fonti di letteratura scientifica. Calcoli e nozioni vengono affinati e targettizzati grazie a variabili rilevanti, ovvero le informazioni raccolte dai dataset costruiti sulla base di quanto indicato dagli utenti. Partendo da queste fonti, una sequenza di algoritmi di apprendimento automatico impara a riconoscere e a gestire le relazioni tra tutti i dati utili disponibili, che, in un passaggio definito supervised learning (apprendimento supervisionato), sono resi operativi per i singoli individui. In questo modo, l’algoritmo è addestrato a riconoscere dati che, correlati con altri, restituiscono gli stessi risultati. Come accennato, al processo complessivo della dieta dell’algoritmo partecipano attivamente anche gli utenti con i loro feedback, che contribuiscono a perfezionare il sistema, aumentandone la precisione. Per questo, comprensibilmente, è importante che i contributi siano precisi e puntuali, con informazioni quali variazioni di peso e stile di vita, ma anche opinioni e suggerimenti.
Il sistema è poi strutturato per “imparare dagli errori”: se nella suddivisione mensile degli obiettivi non viene raggiunto il traguardo atteso, il sistema viene aggiornato e adattato, per prevenire fallimenti futuri. In linea di massima, più si aggiungono e si aggiornano i dati, più il sistema diventa preciso nelle sue funzionalità. Inoltre, l’apprendimento automatico si adatta nel tempo per individuare autonomamente la dieta migliore da seguire, tenendo conto di tutti i casi di successo o insuccesso che gli vengono mostrati. Si parla ancora di apprendimento supervisionato, attraverso il quale il sistema viene istruito a elaborare analisi predittive, sulla base di esempi forniti.
Infine, in base ai diversi progetti esistenti, il meccanismo può essere ulteriormente affinato con l’utilizzo di raggruppamenti di utenti accomunati da determinate caratteristiche, creando quindi insiemi di soggetti funzionali alla gestione dei dati (clustering). Le tecniche di apprendimento più avanzate, sfruttando questa suddivisione, permettono poi di realizzare sistemi informatici autonomi dedicati a pazienti con certe perculiarità, per scegliere le azioni più idonee per raggiungere determinati obiettivi, anche in base all’interazione con l’ambiente nel quale gli individui sono inseriti (reinforcement learning).
Dieta dell’intelligenza artificiale: quali sono i progetti e le potenzialità?
In occasione della ventunesima edizione della conferenza annuale Biomed Israel – importante appuntamento internazionale dedicato alle scienze e alle tecnologie applicate alla medicina che si è tenuto nel maggio scorso a Tel Aviv – si sono incontrati esperti di biotecnologie, scienziati, medici e imprese da tutto il mondo, per presentare le ultime novità nel campo dell’industria della salute. Tra le principali tematiche di questo meeting c’è stata proprio la personalizzazione delle diete, che sta coinvolgendo molte aziende nello sviluppo di sistemi intelligenti pensati per prevenire diverse patologie, con un’alimentazione creata appunto su misura dei pazienti. Un intero panel è stato dedicato a questo settore fiorente, approfondendo le innovazioni e le tendenze che stanno plasmando il futuro dei sistemi sanitari e delle scienze della nutrizione.
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Nel corso dell’evento di Tel Aviv, la dottoressa Tammy Meiron, direttrice del settore innovazione tecnologica di FreshStart, un incubatore tecnologico specializzato nell’alimentazione e nella progettazione di alimenti e bevande innovativi, ha spiegato che “le abitudini alimentari possono cambiare lo stato psicofisico delle persone, migliorandolo di almeno il 300 o 400%, mentre la genetica influisce per il 30-40%, quindi quel che mangiamo è decisivo. È molto importante puntare su modelli che, a seconda delle condizioni individuali, possano contribuire a prevenire le malattie. La nutrizione personalizzata, perciò, rappresenta un ulteriore passo avanti, possibile grazie all’intelligenza artificiale e alle capacità di apprendimento automatico, al fine di formulare raccomandazioni nutrizionali non intuitive”.
Sebbene il settore della nutrizione personalizzata sia ancora agli albori, secondo Meiron ci sono grandi potenzialità di crescita, da supportare con il giusto sostegno economico e scientifico. “Il nostro obiettivo è avviare e sostenere almeno 40 start-up per portare nell’industria alimentare globale tecnologie dall’impatto dirompente. Tra cinque o dieci anni potremo registrare progressi significativi in questo campo, ma ora siamo ancora in una fase iniziale, per una disciplina di fatto recentissima. Abbiamo molti dati che sono stati raccolti in passato grazie a studi nutrizionali e clinici, c’è molto lavoro da fare per standardizzare tutte queste preziose informazioni e renderle utilizzabili a pieno”.
L’impatto dell’IA sul settore degli integratori alimentari
Questo approccio, forte dell’analisi delle esigenze nutrizionali individuali, secondo gli esperti potrebbe cambiare notevolmente il mercato degli integratori alimentari. A detta del professor Eyal Schwartzberg, farmacista del gruppo Apowiser, ”ci attendono significativi progressi nel campo del perfezionamento delle diete, per sopperire alle carenze nutrizionali”. Come abbiamo visto nei nostri articoli, infatti, “uno dei problemi attuali da risolvere è il metodo ‘fai da te’, infatti molte persone acquistano prodotti senza sapere se ne hanno davvero bisogno. Nel caso degli integratori, in particolare, così facendo si rischiano di provocare più danni che benefici alla salute. Anche per questo motivo abbiamo messo a punto questa dieta personalizzata, dove l’intelligenza artificiale analizza tutti i fattori e risponde alle esigenze di ogni paziente”.
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Le aziende che offrono un’alimentazione personalizzata devono però affrontare alcuni ostacoli. ApoWiser, nata come un semplice chatbot che raccomandava online farmaci da banco sulla base di una breve discussione, in seguito è entrata nel campo delle raccomandazioni sugli integratori alimentari. Il professore Schwartzberg ha puntualizzato che “poiché gli integratori di vitamine e minerali si acquistano liberamente nei supermercati, gli utenti sono portati a pensare di essere in grado di curarsi autonomamente. Tuttavia, sappiamo che molte persone non hanno le conoscenze adeguate per affrontare tali decisioni in modo consapevole. Abbiamo quindi ideato questo sistema di ‘consulenza’, nel quale ognuno può inserire età, genere, stile di vita, tipo di dieta, stato e condizione di salute, ovvero le variabili di base che influenzano i livelli di vitamine e minerali, con le rispettive possibili carenze. Vengono chieste anche informazioni su determinate condizioni mediche e sui farmaci assunti, dopodiché si ottiene un elenco delle possibili carenze, in base al quale l’utente può esaminare e capire perché raccomandiamo loro determinati integratori”.
Tra le realtà all’avanguardia nel settore c’è myAir, una piattaforma che utilizza l’intelligenza artificiale per misurare, monitorare e alleviare lo stress cronico, offrendo supporto nutrizionale 24 ore su 24, 7 giorni su 7, basato su indicatori fisiologici e psicologici. In occasione di Biomed Israel, la co-fondatrice e CEO Rachel Yarcony ha spiegato che gran parte dell’industria sfrutta già l’intelligenza artificiale, indispensabile in quanto consente l’elaborazione di enormi quantità di dati che possono essere utilizzati per generare raccomandazioni e consigli ai pazienti. “Viviamo nell’era dei dati e abbiamo la fortuna di utilizzare la tecnologia più avanzata oggi esistente. Questo è il cuore della nostra tecnologia: la capacità di trattare un enorme database. Si tratta sia delle informazioni personalizzate, e cioè dei dati fisiologici e psicologici che l’utente ci fornisce, sia di tutta la ricerca prodotta al mondo in questo ambito. Pertanto, è importante utilizzare l’intelligenza artificiale in tutte le opzioni più avanzate, per fornire consigli con la massima precisione”.
Come abbiamo visto, questo settore così recente si sta sviluppando rapidamente e i progressi dell’intelligenza artificiale sono in continua evoluzione, tanto da rendere difficili delle previsioni che siano in grado di valutare a pieno le potenzialità – ed eventualmente anche le controindicazioni – di tali strumenti. A oggi, in ogni caso, ci sentiamo di continuare a consigliare la consulenza di esperti prima di intraprendere piani alimentari e di integrazione specifici.
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