Una alimentació inadequada és un dels principals factors que contribueixen a les malalties no transmissibles (MNT), com ara les malalties cardiovasculars, la diabetis i el càncer, i fa augmentar significativament els costos sanitaris mundials. Els mètodes tradicionals d’avaluació alimentària, com els recordatoris de 24 hores, els diaris alimentaris, els qüestionaris de freqüència de consum d’aliments i les entrevistes dietètiques, són manuals, requereixen molt de temps i són propensos a errors. Aquests mètodes depenen en gran mesura de la memòria i de les estimacions, cosa que sovint provoca inconsistències en el registre de la mida de les racions i de la composició dels aliments, amb marges d’error de fins al 35%.
El Validithi Project tenia com a objectiu avaluar la precisió i la viabilitat d’utilitzar el reconeixement d’aliments amb IA per automatitzar l’anàlisi de la ingesta alimentària en entorns clínics. El projecte pretenia:
Tenint tot això en compte, en aquest projecte vam comparar l’ús del registre automatitzat de reconeixement d’aliments de LogMeal amb els valors nutricionals extrets d’una prova d’orina de recordatori de 24 hores. Aquí podeu veure la comparació dels resultats d’un dels projectes europeus que vam dur a terme amb hospitals i universitats dels Països Baixos.
paper_logmeal_1.pdf, paper_logmeal_2.pdf, paper_logmeal_3.pdf
Llista del repositori d’articles sobre IA i visió per computador de la Dra. Petia Radeva (catedràtica de la UB), elaborada per la Dra. Petia Radeva
https://dblp.org/pid/r/PetiaRadeva.html
Llista d’articles sobre IA i visió per computador del Dr. Marc Bolaños, doctor en visió per computador amb la tesi «Deep Multimodal Learning for Egocentric Storytelling and Food Analysis»
https://dblp.org/pid/147/3344.html
Dra. Petia Radeva, professora i responsable del Departament de Visió per Computador de la U.B. (Universitat de Barcelona).
http://www.ub.edu/cvub/petiaradeva/?p=36
El Validithi Project va demostrar que les eines de reconeixement d’aliments amb IA com LogMeal poden complementar eficaçment o fins i tot substituir les avaluacions alimentàries tradicionals en la pràctica clínica. L’ús de registres objectius basats en imatges va mostrar una correspondència estreta amb els indicadors biològics de nutrients, alhora que reduïa significativament la càrrega dels professionals sanitaris i augmentava la implicació dels pacients.
Stephan Bakker
Professor de Medicina Interna a University Medical Center Groningen (UMCG)
«Validat mèdicament per a la teràpia renal substitutiva» Seguiment diari dels pacients amb trasplantament renal (abans i després de la cirurgia), utilitzant l’anàlisi d’orina de 24 hores com a contrast. S’ha demostrat una adherència molt superior, un cost més baix, menys molèsties per al pacient i una correlació elevada de les dades, fet que confirma la validesa de la solució de LogMeal.
