La inteligencia artificial abre la puerta a un futuro con recomendaciones dietéticas individualizadas

"El uso del aprendizaje automático abre la puerta a la personalización a gran escala. También abre la puerta a poder tener una visión holística del funcionamiento del cuerpo", afirma Josep Curto, profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la Universitat Oberta Catalunya (UOC). "Estamos en los primeros pasos de avances que probablemente veremos entre los próximos cinco y diez años porque aún hay que mejorar muchos aspectos", advierte.

En cuanto a su funcionamiento, el profesor de la UOC, experto en macrodatos, explica que este tipo de aplicaciones normalmente se han entrenado con grandes cantidades de datos de usuario, con condiciones similares, para clasificarlos de forma correcta y poder hacer recomendaciones. "Además, deberían ser casos de uso de ensayos científicamente rigurosos (basados en el uso de inteligencia artificial). Cuando empezamos a usarlas, compartimos nuestros datos de una particular medición para que el sistema nos clasifique de forma adecuada. A mayor cantidad de datos compartamos, mejor será el perfilado y podremos tener una evolución histórica de impacto de las recomendaciones. Por ejemplo, en el caso de DayTwo, primero se analiza una muestra fecal para secuenciar el microbioma y luego se introducen mediciones de glucosa".

Sin embargo, hoy en día, los expertos advierten que aún hay mucho camino por recorrer y que la falta de estudios científicos rigurosos es una dificultad a superar. "Ya es muy difícil adaptar una dieta de forma individual a una persona y todavía hay mucho desconocimiento sobre el metabolismo individual en relación con los nutrientes que cada uno de nosotros ingerimos", advierte Carme Carrion, profesora de los Estudios de Ciencias de la Salud de la UOC, y recuerda que dos personas pueden comer lo mismo y el impacto es diferente en función de los distintos parámetros fisiológicos individuales de cada una. "Son cosas que se van aprendiendo, se van descubriendo y poco a poco se van integrando, pero precisamente el tema de las dietas ha estado sujeto a muchas modas y a menudo sin suficiente evidencia científica que lo respalde", explica la investigadora del eHealth Center de la UOC.

En su opinión, si se contara con una aplicación de inteligencia artificial que solo considerase artículos científicos de buena calidad, hechos con estudios de metodología científica robusta y adaptados a tipos específicos de personas, habría un campo por abrir, "pero no es la realidad a fecha de hoy. No existe el "café para todos", y a menudo los algoritmos de inteligencia artificial están elaborados con población general, no con población general que sufre determinadas patologías, y población general mayoritariamente de determinados países de renta alta y en poblaciones no vulnerables. Por tanto, hay poblaciones que no pueden estar representadas aún por estos algoritmos por falta de estudios previos".

También es la opinión de Josep Curto, que advierte que, entre los posibles fallos de este tipo de aplicacione,s se encuentran el hecho de no tener una visión holística del usuario o paciente, "por lo que las recomendaciones, que pueden ser positivas para perder peso, podrían producir efectos secundarios, como alergias o inflamaciones", o que, como los sistemas de inteligencia artificial son correlaciones de datos, es posible que las recomendaciones simplemente basadas en datos –y no corregidas por estudios científicamente rigurosos– no sean correctas.