¿Alubias o lentejas? ¿En qué cantidad? Un proyecto usa la IA para saber qué comemos y combatir enfermedades

Las dietas poco saludables se asocian a cambios metabólicos y a un mayor riesgo de enfermedades como cardiopatías, diabetes, obesidad o cáncer. En el País Vasco, el centro tecnológico AZTI ha puesto en marcha un proyecto de investigación para estudiar la relación entre las dietas y este tipo de dolencias mediante el ensayo de tecnologías innovadoras, como cámaras inteligentes portátiles, o el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial para ofrecer asesoramiento personalizado, según explica a El Periódico de España, del grupo Prensa Ibérica, Itziar Tueros, investigadora principal.

Tueros es responsable del departamento de Alimentación y Salud del centro, especializado en el medio marino y la alimentación. Las enfermedades no transmisibles, con datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS), matan a 41 millones de personas cada año, lo que equivale al 74% de todos los fallecimientos. Los investigadores querían saber más sobre los mecanismos que conectan la nutrición y estas dolencias.

Las herramientas que se usan a día de hoy para recopilar información sobre nuestros hábitos alimenticios se basan en cuestionarios, que pueden ser poco fiables, reseñan. También faltan datos relativos a los grupos vulnerables, como los de nivel socioeconómico más bajo, en los que estas enfermedades suelen estar poco representadas, indicen los autores del trabajo. El proyecto CoDiet, coordinado por AZTI y financiado por la Unión Europea y la UK Research and Innovation (UKRI), aspira a salvar esas lagunas.

Respuestas fiables

"Actualmente empleamos cuestionarios donde se pregunta a la persona por lo que ha comido en los últimos días o el hábito dietético en general. Por ejemplo: '¿Cuántas veces a la semana comes pescado, o huevos?'. Pero son imprecisos porque muchas veces depende de la memoria de la persona, o es difícil saber qué cantidad de cada alimento comemos o simplemente no nos interesa verbalizar que comemos mucho de un tipo de alimentos y poco de otros. Necesitamos disponer de métodos que nos den información más objetiva como las que vamos a testar en este proyecto", explica la investigadora Iztiar Tueros.

Además, Tueros indica que existe "mayor frecuencia de enfermedades no transmisibles en población con nivel socioeconómico bajo, debido a estilos de vida menos saludables, bien por escasos recursos o bien por menor nivel educativo". Hay estudios, añade, que apuntan que en esta franja hay un mayor consumo de alcohol y tabaco y menor consumo de frutas, vegetales, pescado y fibra que en poblaciones con nivel socioeconómico alto.

Cámara inteligente

El trabajo de su equipo desarrollará una herramienta a medida basada en inteligencia artificial capaz de evaluar el riesgo individual de enfermedades no transmisibles inducidas por la dieta. El proyecto se basa en investigaciones previas del Imperial College de Londres, que incluye el desarrollo de una cámara inteligente portátil y una nutrición personalizada.

"El Imperial College London desarrolló un prototipo de cámara inteligente que se coloca en la oreja y que es capaz de capturar lo que comemos durante el periodo que queramos estudiar", señala Tueros

"El Imperial College London desarrolló un prototipo de cámara inteligente que se coloca en la oreja y que es capaz de capturar lo que comemos durante el periodo que queramos estudiar. Después, mediante inteligencia artificial se reconoce el plato, distingue si son lentejas o alubias y en qué cantidad y, por último, esta información se transforma en nutrientes. Los resultados previos indican que es bastante precisa a la hora de capturar el hábito nutricional, por eso ahora lo queremos testar a mayor escala", detalla la investigadora.

Información dietética

La cámara es una de las herramientas de recogida de información dietética que el proyecto pondrá a prueba. Utilizará novedosas técnicas de visión por ordenador y aprendizaje profundo (deep learning) para reconocer automáticamente los tipos de alimentos y estimar el tamaño de las porciones. Esto se combinará con otras tecnologías que les ayuden a comprender cómo se procesan los alimentos en el organismo, incluidos el análisis del microbioma intestinal y los metabolitos en la orina.  

El análisis de metabolitos en orina permite saber si comemos de un tipo de proteína cárnica vegetal o si tenemos una dieta variada en cuanto a tipos de frutas y verduras, fibras… etc

El análisis de metabolitos en orina, señala Tueros, permite saber si comemos de un tipo de proteína cárnica vegetal o si tenemos una dieta variada en cuanto a tipos de frutas y verduras, fibras…etc. El del microbioma en heces, conocer si disponemos de una composición de microoganismos que nos facilita el metabolismo de ciertos nutrientes como algunas vitaminas; el análisis de lípidos en glóbulos rojos nos informa sobre el tipo de grasas que comemos y sus funciones metabólicas. "Estas soluciones, complementan la cámara inteligente y nos permiten objetivar nuestra ingesta de alimentos y las testaremos en el proyecto CoDiet en cuatro países", abunda.

La talla única

El proyecto también desarrollará una herramienta que simulará el cambio en las enfermedades en respuesta a la dieta a nivel poblacional. El objetivo es promover que se sigan dietas que protejan frente a estas dolencias. Porque, advierten los investigadores, ahora mismo el abordaje de estos problemas se basa en un planteamiento de "talla única". Confían en que el asesoramiento nutricional personalizado pueda dar resultados más eficaces. La investigadora vasca explica que cada persona tiene una respuesta metabólica diferente a una misma dieta.

Las herramientas tecnológicas se testarán en un total de 700 personas repartidas en cuatro países

"Todas estas herramientas tecnológicas que testaremos en un total de 700 personas repartidas en cuatro países, nos permitirá generar muchos datos de diferente índole, actividad física, composición corporal, metabolismo, comportamiento", explica. También usarán una herramienta que permite generar unos modelos de simulación de políticas de salud, donde podremos comparar diferentes escenarios de recomendaciones nutricionales y evaluar el impacto que tendrían a nivel de salud o económico, agrega.

En este trabajo -que arrancó en 2023 y tiene una duración de cuatro años- colaboran 18 universidades y centros de investigación de Irlanda, Alemania, Bélgica, Grecia, Estonia, Italia, Israel, Reino Unido, República Checa y España (AZTI, CIC bioGUNE, Universidad de Valencia, Microcaya y el Consorcio Centro de Investigación Biomédica en Red-CIBER). Los investigadores esperan tener los resultados finales en 2026-2027, concluye Tueros.