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Etiquetas | Microbiota | Alimentación saludable | Nutrición | Inteligencia artificial | Algoritmos | Investigación | AINIA

​Desarrollan una herramienta digital que aconseja al usuario qué alimentos consumir y evitar según su microbiota

Permitirá el desarrollo de múltiples servicios digitales personalizados dirigidos hacia una alimentación a la carta, con el soporte de algoritmos de inteligencia artificial
Redacción
viernes, 14 de julio de 2023, 11:32 h (CET)

RRH 3022


Herramientas digitales que aconsejan qué alimentos consumir según el tipo de microbiota, genoma y otros factores, es un ejemplo de los servicios digitales relacionados con la nutrición personalizada que incluirá la plataforma sobre la que AINIA y el ITI están trabajando conjuntamente.


Enmarcado en el proyecto FOOD4ONE, se está desarrollando, en una primera versión, un prototipo de espacio de datos o DataSpace, que va a permitir el desarrollo de múltiples servicios digitales personalizados dirigidos hacia una alimentación a la carta. Todo ello, con el soporte de algoritmos de inteligencia artificial.


Como primer servicio, AINIA, junto con el ITI, han creado una herramienta digital que permite aconsejar al usuario una serie de alimentos a consumir y evitar, en función de los resultados de un análisis de su micriobiota que deben ser introducidos previamente en la plataforma, así como otros parámetros relacionados con el estado de salud del usuario.


Investigación en técnicas de algoritmos


Además, se ha creado un modelo de inteligencia artificial capaz de detectar automáticamente la presencia de entidades relacionadas con conceptos bioactivos, concretamente las entidades “compuesto bioactivo” presente en un alimento y “efecto bioactivo”, en textos extraídos de publicaciones científicas. Esto permite alimentar el Dataspace con información actualizada sobre alimentos y sus potenciales efectos positivos (bioactivos) en la salud de los usuarios

Para conseguir esta identificación automática, se ha desarrollado un proceso de descarga de publicaciones científicas desde la base de datos “PubMED” y se ha desarrollado una interfaz sencilla que permite realizar el etiquetado del corpus. A partir de esta recogida de información, se ha podido entrenar y validar un modelo basado en Transformers que reconoce los compuestos con potencial bioactivo en nuevas publicaciones científicas.


Soluciones digitales para el avance de la nutrición personalizada


El proyecto, financiado por la convocatoria IVACE-FEDER de la Conselleria d’Economia Sostenible, Sectors Productius, Comerç i Treball, tiene como objetivo buscar la combinación de la producción de alimentos con el desarrollo de servicios digitales que impacten en la salud y el bienestar de los ciudadanos.


Surge en un contexto en el que el mercado de la nutrición personalizada está creciendo debido al acceso a tecnologías que ayudan a segmentar y caracterizar a los consumidores, como la secuenciación de ADN o el análisis de biomarcadores.


Sin embargo, la creación de servicios digitales en este ámbito presenta desafíos como el precio, la disponibilidad y la falta de expertos. Las tecnologías digitales pueden ayudar a superar estas barreras y un DataSpace adaptado a la nutrición personalizada podría ser una base sólida para construir futuras aplicaciones y servicios digitales. Esto permitiría enriquecer las fuentes de datos, establecer relaciones entre ellas, y proporcionar nuevos servicios e indicadores de valor relacionados con la alimentación a la carta.

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