¿PODRÍA LA NUTRICIÓN DE PRECISIÓN CAMBIAR LAS REGLAS DEL JUEGO PARA LA SALUD?
El potencial está ahí, pero dependerá de cómo se use ¿Esperarías que un solo conjunto de ropa se ajuste a todos? Por supuesto no. Del mismo modo, ¿esperaría que una sola dieta funcionara para todos? Una vez más, eso no es realista. Las personas difieren significativamente cuando se trata de su entorno, historial médico, actividades diarias, composición corporal, biología, genética y muchos otros factores que afectan la dieta y la salud.
La sociedad necesita alejarse del enfoque de una dieta para todos que se ha utilizado durante años y avanzar hacia la nutrición de precisión, un campo emergente que implica adaptar las dietas para que se adapten mejor a las circunstancias y características de las diferentes personas. La tecnología informática y la inteligencia artificial (IA) serán fundamentales para lograr una nutrición de precisión más generalizada.
¿Por qué necesitamos IA para la nutrición de precisión?
Un sistema complejo de factores y mecanismos genéticos, biológicos, conductuales, sociales, ambientales y económicos afecta y se ve afectado por la dieta y la salud de una persona. El metabolismo de un paciente puede verse influido por sus conductas alimentarias, patrones de sueño y niveles de estrés, que a su vez pueden verse afectados por su trabajo, entorno y círculos sociales. Su riesgo de desarrollar enfermedades cardiovasculares puede estar relacionado no solo con lo que comen, sino también con su genética, actividad física, situación de vida, condiciones médicas comórbidas y una serie de otros factores. Por lo general, los humanos pueden descifrar relaciones sencillas directas de causa y efecto, pero tendemos a tener dificultades cuando se vuelven más complejas. Los enfoques asistidos por computadora como la IA podrían transformar la nutrición al ayudar a dar sentido a grandes cantidades de información y patrones que son demasiado complejos para que la mayoría de las personas los entienda. Sin embargo, el impacto de la IA dependerá de cómo se use realmente. Cuando se usa de la manera correcta, la IA podría cambiar las reglas del juego positivamente, ayudando a hacer que las pautas y recomendaciones de nutrición sean mucho más precisas y personalizadas de manera que mejoren la dieta y la salud. Sin embargo, cuando se usa de manera inapropiada, podría empeorar las cosas, dando lugar a recomendaciones inapropiadas, la introducción de sesgos y el empeoramiento de las disparidades ya existentes en nutrición y salud.
¿Cómo se usaría la IA?
Si bien recientemente se ha puesto cada vez más de moda su uso, la IA es un término muy amplio y vago que abarca una amplia gama de enfoques y técnicas. El Oxford Dictionary define la IA como “la teoría y el desarrollo de sistemas informáticos capaces de realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como la percepción visual, el reconocimiento de voz, la toma de decisiones y la traducción entre idiomas”. Por lo tanto, decir que está utilizando IA para abordar un problema es como decir que está utilizando computadoras para abordar un problema. O que vas a utilizar un medicamento para tratar un problema de salud. Eso solo no dice mucho. Entonces, cuando escuche que se está utilizando IA, profundice más. Pregunte cómo se está utilizando específicamente. ¿Cómo ayuda exactamente la IA a desentrañar los complejos sistemas involucrados? Junto con Diana Thomas, PhD, profesora de matemáticas en West Point, codirijo el nuevo Centro AIMINGS (Inteligencia Artificial, Modelado e Informática, para Orientación y Sistemas de Nutrición) que servirá como el Centro de IA para Nutrición de Precisión y salud _ Nuestro cargo es desarrollar nuevos algoritmos de IA para ayudar a adaptar mejor las dietas a las circunstancias y características de las diferentes personas. Para ello, incorporaremos los principios y prácticas de la ciencia de sistemas, un campo interdisciplinario que implica desarrollar e implementar enfoques y métodos para comprender y abordar mejor los sistemas complejos.
¿Cómo se vería esto en la práctica?
Supongamos que desea desarrollar una aplicación basada en inteligencia artificial que ayude a los pacientes a perder peso. Si esta aplicación simplemente se enfoca en la altura y el peso actuales de un paciente, su microbioma y algunas otras medidas de los análisis de sangre, como su nivel de azúcar en la sangre, podría ofrecer consejos poco prácticos o incluso conclusiones erróneas. Después de todo, sería ignorar por completo los sistemas complejos fuera de su cuerpo y en su entorno. Hay una gran diferencia entre alguien que vive una vida cómoda y saludable en una mansión con un chef personal y un entrenador físico y alguien que tiene tres trabajos estresantes diferentes, vive en un vecindario con un alto índice de criminalidad y no puede comprar frutas y verduras frescas. También le gustaría saber específicamente cómo la aplicación caracteriza la relación entre un factor particular, como la composición del microbioma del paciente, y cómo puede perder peso. ¿El algoritmo simplifica demasiado esta relación? ¿Los desarrolladores de la aplicación simplemente observaron a un pequeño grupo de personas y buscaron correlaciones simples? ¿Eran esas personas similares a su paciente y de qué manera? Tratar de generalizar las relaciones encontradas entre otras personas, que pueden ser muy diferentes a su paciente, sería en esencia tratar de forzar un enfoque único para todos de una manera diferente.
Estamos en un punto de inflexión clave en la sociedad. Años de investigación han ayudado a los científicos a darse cuenta de la complejidad de las relaciones entre nutrición y salud. Mientras tanto, ahora tenemos más enfoques basados en computadora y mucha más información disponible, con tantas personas que usan dispositivos portátiles, Internet y otras tecnologías. Las aplicaciones de dieta y nutrición ya han comenzado a surgir. Pero no está claro cuántos de estos son realmente útiles y cuántos pueden ser engañosos. La IA ciertamente tiene el potencial de transformar la nutrición y la salud, dependiendo de cómo se use. La pregunta es si esta transformación será positiva o negativa.
Fuente: https://www.medpagetoday.com (20-04-22)