Non solo ChatGPT o software per generare immagini partendo da pochi prompt, l’Intelligenza Artificiale (AI) sta lentamente rivoluzionando anche il mondo della scienza alimentare, offrendo soluzioni personalizzate che si adattano alle necessità individuali.
È quanto emerso lo scorso mese al 18° Nutrimi – Forum di Nutrizione Pratica durante la presentazione e la discussione sollevata dalla nostra relatrice, la Dott.ssa Camilla Barbero Mazzucca, nutrizionista e ricercatrice a Novara presso il laboratorio di Immunomica, Centro di Ricerca sulle Malattie Autoimmuni e Allergiche.
L’AI utilizza algoritmi avanzati di machine learning (ML) e deep learning (DL) per elaborare e analizzare i dati relativi alle abitudini alimentari, allo stile di vita e alle caratteristiche personali. Nato come strumento matematico capace di simulare l’intelligenza umana attraverso cicli ripetuti di “addestramento” e “affinamento” di processi computazionali, l’AI ha ormai fatto breccia in tantissimi ambiti della conoscenza. Seppure sia entrata a far parte della scienza della nutrizione relativamente tardi, l’AI permette ad oggi di offrire suggerimenti personalizzati e prendere decisioni nutrizionali informate, attingendo a banche dati genomiche, metagenomiche e cliniche.
Grazie alle cosiddette scienze “omiche”, è infatti stato possibile sino ad ora collezionare enormi moli di dati che sono spesso di difficile interpretazione e da cui solo tramite tecniche computazionali molto avanzate si possono estrapolare informazioni dettagliate e personalizzate a seconda del singolo paziente dal quale essi originano.
In questo contesto, sfruttando l’AI, è stato possibile disegnare diete ad hoc per la gestione della sindrome dell’intestino irritabile (IBS) andando a differenziare l’alimentazione dei pazienti in base all’analisi bioinformatica del microbiota intestinale: l’AI si è dimostrata maggiormente efficace nell’identificare e proporre un piano alimentare efficace per i diversi sottogruppi di soggetti disbiotici rispetto alla dieta generalmente prescritta in caso di IBS.
Non solo risvolti per la nutrizione clinica, considerando che spopolano ormai app per smartphone basate su AI che permettono di suggerire apporti nutrizionali o scoprire nuove ricette, fino a supportare la scelta alimentare nella fase di bilanciamento dei nutrienti.
Attenzione, però: l’utilizzo dell’AI non fa del professionista un mero assistente al parere robotico, ancora molto distaccato emozionalmente dal punto di vista umano, oltre al fatto che questi dati decisamente non sono accessibili da analisi di routine e forniti dal paziente durante la visita. Al contrario, l’AI va intesa come un tool che mira a essere complementare all’interazione con un professionista della nutrizione, che permetta al paziente di fruirne in maniera sensata e coscienziosa.
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Riferimenti bibliografici:
- Detopoulou P, Voulgaridou G, Moschos P, Levidi D, Anastasiou T, Dedes V, et al. Artificial intelligence, nutrition, and ethical issues: A mini-review. Vol. 50, Clinical Nutrition Open Science. Elsevier B.V.; 2023. p. 46–56.
2. Why the metabolism field risks missing out on the AI revolution. Vol. 1, Nature Metabolism. Nature Research; 2019. p. 929–30.
- Karakan T, Gundogdu A, Alagözlü H, Ekmen N, Ozgul S, Tunali V, et al. Artificial intelligence-based personalized diet: A pilot clinical study for irritable bowel syndrome. Gut Microbes. 2022;14(1).
- 4. Buisson JC. Nutri-Educ, a nutrition software application for balancing meals, using fuzzy arithmetic and heuristic search algorithms. Artif Intell Med. 2008 Mar;42(3):213–27.