Base de datos AI4Food
La base de datos de AI4Food capturada durante la primera fase del proyecto comprende un total de 100 participantes obesos y con sobrepeso generalmente saludables que fueron monitoreados durante un mes. Consideramos tres tipos de adquisición según cómo se hayan recolectado los datos: i) manual, donde tanto expertos como participantes completaron cuestionarios médicos y de estilo de vida; ii) clínico, donde un médico realizó la recopilación de datos, incluidas las mediciones antropométricas y la recolección de muestras biológicas; y iii) digital, donde sensores portátiles registraron información de señales biológicas de los participantes. Esto arrojó un total de 10 conjuntos de datos que representan diferentes tipos de datos adquiridos durante la captura: medidas antropométricas, estilo de vida y salud, nutrición, biomarcadores, microbioma intestinal, signos vitales, actividad física, actividad del sueño, estado emocional e información adicional.
Plataforma AI4Food
AI4Food busca integrar los últimos avances en sensores (IoT) y aprendizaje automático con datos fenotípicos y moleculares del individuo para generar un cambio de paradigma en el ámbito del consejo nutricional. Durante la segunda fase del proyecto, está previsto desarrollar los módulos que incluyen nuevas herramientas digitales para la ayuda en la toma de decisiones de expertos nutricionales. Estas herramientas permitirán evaluar de manera más objetiva y eficaz el estado nutricional de las personas ayudando a los expertos a proponer cambios hacia hábitos alimentarios más saludables desde soluciones generales hacia soluciones personalizadas que sean más eficaces y sostenidas en el tiempo para la prevención de las enfermedades crónicas.
Los módulos de recomendación nutricional de AI4Food se integrarán en una plataforma alojada en la nube (Amazon Web Services).
La plataforma a desarrollar supondrá un paso adelante disruptivo dentro de la nutrición de precisión y el uso de Inteligencia Artificial en este campo. La base de datos AI4Food y los modelos desarrollados serán un recurso científico de gran impacto internacional que permitirá generar nuevo conocimiento durante los próximos años.