Vés al contingut
Cas pràctic
Seguiment nutricional amb IA per a esportistes d’elit al CAR de Sant Cugat
El Centre d’Alt Rendiment de Sant Cugat dona suport a esportistes d’elit que necessiten un seguiment nutricional precís, continu i personalitzat com a part dels seus programes d’entrenament i rendiment.
Context i objectius
El Centre d’Alt Rendiment de Sant Cugat dona suport a esportistes d’elit que necessiten un seguiment nutricional precís, continu i personalitzat com a part dels seus programes d’entrenament i rendiment.
El seguiment tradicional de la ingesta alimentària era manual, lent i subjectiu, fet que limitava la capacitat dels professionals de la nutrició per obtenir informació estructurada i en temps real sobre el que consumeixen realment els esportistes.
L’objectiu d’aquesta primera fase era avaluar la tecnologia d’IA i visió per computador de LogMeal per:
- Automatitzar el reconeixement d’aliments a partir d’imatges
- Extreure informació nutricional de registres reals dels àpats
- Donar suport als nutricionistes amb dades objectives sobre la ingesta
- Validar la viabilitat tècnica del sistema en un entorn esportiu d’alt rendiment
- Preparar les fases futures d’un seguiment nutricional escalable per als esportistes
Dades destacades
- Més de 150 esportistes i professionals implicats
- Totes les disciplines esportives incloses
Avaluació inicial i seguiment digital amb Logmeal
Avaluació inicial
- Automatitzar el reconeixement d’aliments a partir d’imatges
- El seguiment existent depenia de registres alimentaris manuals i de la interpretació professional
- Els nutricionistes necessitaven informació alimentària més ràpida i objectiva
- La recollida d’imatges dels àpats es va utilitzar per avaluar la qualitat del reconeixement i la viabilitat operativa
- El projecte es va centrar en la fase 1: validació tècnica dels algoritmes de LogMeal a l’entorn del CAR
Seguiment digital amb LogMeal
- Els esportistes o el personal capturen imatges dels àpats
- LogMeal AI identifica plats, ingredients i grups d’aliments
- El sistema genera informació nutricional, que inclou calories, macronutrients i micronutrients
- Les dades dels àpats faciliten un seguiment estructurat per part dels professionals de la nutrició
- La validació estableix la base per a la futura integració amb els sistemes del CAR mitjançant fluxos de treball basats en API
Dades destacades
- Més de 81.000 imatges recollides al mes
- Més del 98% de precisió en el reconeixement de safates
- 90%+: si es va utilitzar LogMeal App, API, Platform o Kiosk
Flux de treball professional i implementació futura
Flux de treball dels professionals de la nutrició
- Revisar els registres dels àpats dels esportistes mitjançant dades visuals objectives
- Comparar la ingesta real amb els objectius nutricionals
- Identificar mancances alimentàries, desviacions i oportunitats de millora
- Facilitar recomanacions personalitzades basades en el consum real
- Reduir la dependència dels registres alimentaris basats en la memòria o declarats pels mateixos esportistes
Full de ruta per a una implementació escalable
- Associació automàtica entre les safates dels àpats i cada usuari
- Visualització a la plataforma per als equips de nutrició
- Recomanacions personalitzades per als esportistes
- Detecció de quantitats i estimació de la mida de les racions
- Integració amb la història clínica o els registres dels esportistes
- Integració via API amb els sistemes del CAR i amb possibles fluxos de treball del sistema sanitari català
Dades destacades
- Integració amb la història clínica o els registres dels esportistes
- Continuar recollint imatges dels àpats del menú de primavera–estiu per reforçar el reconeixement de plats
- Importar la base de dades d’esportistes del CAR al sistema de LogMeal
- Permetre la identificació voluntària dels esportistes mitjançant el carnet del CAR amb codi de barres o NFC
- Associar automàticament cada safata escanejada amb el perfil de l’esportista corresponent
- Integrar les receptes i les dades nutricionals del CAR per oferir una anàlisi de la ingesta en temps real
- Proporcionar a l’equip de nutrició dades estructurades sobre la ingesta sense formularis manuals ni ús del mòbil durant els àpats.
Resultats i valor de Logmeal en el programa
Resultats
- Millora de la implicació dels pacients i de l’adherència mitjançant un sistema visual de registre alimentari fàcil d’utilitzar.
- Validació tècnica del reconeixement d’aliments amb IA en un entorn esportiu d’elit
- Una base més objectiva per al seguiment alimentari dels esportistes
- Possible reducció de les tasques manuals dels professionals de la nutrició
- Dades nutricionals més ben estructurades per al seguiment i la presa de decisions
- Una base per a un seguiment nutricional escalable i personalitzat al CAR
Valor de la tecnologia de LogMeal en el programa
- Reconeixement d’aliments amb IA a partir d’imatges
- Anàlisi nutricional automatitzada de macronutrients i micronutrients
- Supervisió professional mitjançant fluxos de treball amb dades estructurades
- Arquitectura centrada en l’API per integrar-se amb els sistemes existents
- Un full de ruta adaptable als entorns esportius d’alt rendiment
El projecte del CAR de Sant Cugat demostra com LogMeal pot transformar les imatges dels àpats en dades nutricionals estructurades i útils per a la presa de decisions dels professionals de l’esport d’elit.
La primera fase valida la base tècnica d’un model de seguiment nutricional dels esportistes més objectiu, escalable i personalitzat, que facilita tant la presa de decisions professionals com la futura integració amb l’ecosistema digital del CAR.
