מערכת AI חדשה מספקת תפריטים שבועיים מותאמים אישית המושרשים במטבח ים תיכוני, איזון טעם, תזונה וצרכים תרבותיים, אלא אם כן יש לך אלרגיה לאגוז או חלב.
מחקר: מערכת המלצות תזונה מבוססת AI: אימות טכני עם תובנות מהמטבח הים תיכוני. קרדיט תמונה: תמונות דרקון / Shutterstock
מחלות כרוניות או אורח חיים, כולל שבץ מוחי, התקף לב, השמנת יתר וסוכרת מסוג 2, נמצאות במגמת עלייה, בעיקר בגלל מתגים בהרגלי הפעילות התזונתיים והגופניים. בינה מלאכותית (AI) נלחצת לשירות כדי לנסח תוכניות ארוחות מותאמות אישית ומאוזנות לאנשים בריאים שמתאימים לטעמם ולצרכיהם.
מאמר שפורסם לאחרונה בכתב העת גבולות בתזונה מציגה מערכת המלצה תזונתית מבוססת AI (AINR) המייצרת תוכניות ארוחות שבועיות מתפריט ים תיכוני, המתאימה להמלצות קלוריות ומקרונוטריינט תוך אכיפת גיוון המזון וכללי התזונה.
מָבוֹא
רוב האנשים יודעים שהם צריכים להיות פעילים פיזית ולאכול תזונה מאוזנת. הרגלי עבודה, לוחות זמנים משפחתיים ומשאבים כספיים מפריעים לרוב לאימוץ הרגלים כאלה. כדי לגמול אותם מג'אנק פוד, מומחים בחנו את היתכנותה ויעילותן של מערכות המלצות תזונה. אלה נועדו לעזור למשתמשים לבחור את הדיאטות הטובות ביותר שלהם לתאימות לטווח הארוך ולבריאות משופרת.
AI ממונפת כעת כדי לייצר תוכניות ארוחות אופטימליות המבוססות על בחירות וצרכים תזונתיים של משתמשים, כולל אלרגיות, עונתיות, גורמים תרבותיים וצרכי קלוריות. בעוד שמודלי שפה גדולים (LLMs) כמו ChatGPT מייצגים גישות מתעוררות ב- AI תזונתי, ה- AINR הנוכחי משתמש בשיטות מבוססות כלל.
מערכות מסורתיות לעומת AI
מערכות המלצות תזונה כאלה עשויות להיות מסווגות כמערכות מסורתיות ומבוססות AI.
מערכות מסורתיות
המערכת הסוג הראשון משתמשת בארבעה סוגים של גישות לתכנון ארוחות:
- טכניקות אופטימיזציה קומבינטוריות
- סינון מבוסס תוכן
- סינון שיתופי
- גישות היברידיות
ניתוח קומבינטוריאלי נועד להבטיח מגוון הולם בתזונה וכולל את כל קבוצות המזון, השגת יעילות עלות תוך כיבוד העדפות המשתמש. למרות הצליליות המתמטית שלהם, האלגוריתמים המשמשים כאן עשויים שלא לשקף במדויק את יעדי המשתמש והבחירות. הם גם מפשטים יתר על המידה את כללי התזונה, תוך צמצום שדה המגוון של המזון. מגבלות אלה מגבילות את תחולתה על תכנון ארוחות בפועל בחיים האמיתיים.
שלושת סוגי הגישה האחרים מתאם בין העדפות המשתמש ו/או תכונות המזון להתאמה אישית של הצעות מזון. הם שואבים אינטראקציות עבר או פרופילי משתמשים כדי להציע מזון דומים לאלו המיוצגים בפרופיל המשתמש הנמצא בשימוש, או משתמשים אחרים עם פרופיל דומה. גישות היברידיות שואפות למזג את החלקים הטובים ביותר בשיטות אלה כדי לייעל ולהגדיל את הרלוונטיות של תוכנית הארוחות עוד יותר.
מערכות מבוססות AI
מערכות המלצות תזונה מבוססות AI נועדו להתגבר על המכשולים של מעט מדי נתונים בתחומי מפתח רבים, בעיות מדרגיות והצורך להתמודד עם התחלה קרה. מגבלות תזונה משקל משקל אלה (כמו אלרגיות או טאבו תרבותי) ומטרות בריאותיות, כמו גם תוכן תזונתי. גם מערכות מבוססות ידע וגם למידת מכונה (ML) משמשות כיום במערכות כאלה.
מערכות מבוססות ידע מיוצגות על ידי גישת האופטימיזציה הרב-אובייקטיבית (MAOO) ומנגנון מחולל תכניות הארוחות (MPG), או המועיל החלבוני-AI, אשר אוסף תוכניות ארוחות שבועיות המבוססות על ארוחות מראש המאוזנות בתזונה כבר בקנה אחד עם צרכי המשתמש וכללי הדיאטה. לעומת זאת, פלטפורמות מבוססות ML לומדות מההקשר ומהתנהגות המשתמש והביעו העדפות להמציא תוכניות ארוחות בהתאמה אישית מדי יום.
ממליץ תזונה מבוסס AI (AINR). ה- AINR ניזון מפרופיל המשתמש והעדפותיו של המשתמש, עם עקרונות תזונה בריאים, ומזונות ממסד נתונים של ארוחות ים תיכוניות ומנות. ליבת ה- AINR מעבדת מידע זה באמצעות כללים מאושרים מומחים ומנגנוני סינון כדי להציע תוכניות ארוחות שבועיות בהתאמה אישית בריאה למשתמשים.
על המחקר
המחקר הנוכחי מציג AINR שנועד לספק תוכניות ארוחות שבועיות המבוססות על התזונה הים תיכונית, ספרדית או טורקית. המערכת נבדקה על 4,000 פרופילי משתמשים שנוצרו, כולל אלה עם אלרגיות (חלב, ביצים, אגוזים, דגים) והעדפות (חלאל).
איך זה עובד
המטרה הייתה להכין תוכנית תזונה שבועית תוך שימוש בתהליך ארבעה שלבים קפדני:
- ארוחות מסנן לפי עונתיות ומטבח מקומי
- תכלול ארוחות המנוגדות עם אלרגיות/העדפות
- ליצור ולבקיע תוכניות ארוחות יומיות מול יעדי אנרגיה/מקרונוטרינט
- הרכיב תוכניות שבועיות אוכפות כללי גיוון מזון (למשל, מקסימום שלוש מנות דגים/שבוע, ללא מנות חוזרות ונשנות> 3x/שבוע)
חשוב לציין כי פיקוח אנושי נדרש מכיוון שתוכניות שנוצרו אוטומטית אינן מאושרות תזונאית.
תוצאות המחקר
התוצאות הראו 100% דיוק סינון למדינה, אלרגיות, העדפות ועונתיות. עם זאת, תוכניות שבועיות נוצרו רק עבור ~ 90% מהפרופילים:
- משתמשים ספרדים עם אלרגיות חלב/אגוזים קיבלו 0% תוכניות בר-קיימא עקב פערי מסד נתונים (למשל, ללא אפשרויות ארוחת בוקר ספרדיות למשתמשים אלרגיים חלביים)
- פרופילי גברים טורקיים הראו דיוק נמוך יותר (87% קלוריות, 66% חלבון)
- משתמשים ספרדים ונקבות טורקיות השיגו דיוק של 98% קלוריות ודיוק של 90% מקרונוטריאנט
אלרגיות חלב ואגוזים מנעו תכנון שבועי, במיוחד עבור משתמשים ספרדים, בגלל אפשרויות מסד נתונים מוגבלות. מערכת AINR זקוקה להרחבת מסד נתונים עם תחליפי חלב, והכי חשוב, אימות בעולם האמיתי.
מסקנות
מערכת ה- AINR "מבטיחה בהקלה על הרגלים תזונתיים מאוזנים יותר" אך דורשת שיפורי מסדי נתונים עבור אלרגיות ומשתמשים גברים טורקיים. החוקרים יבדקו זאת עם משתמשים אמיתיים בהתערבות מתג -בריאה ומתכננים להרחיב אותה לתכנון ארוחות משפחתיות.
