La Inteligencia Artificial (IA) utiliza las máquinas para analizar un elevado número de datos y extraer la información más relevante que estos puedan ofrecer. El objetivo es lograr una mayor eficacia, aligerar tiempos y poder trabajar con cantidades que serían inviables de forma manual.
Para hablar de las aplicaciones de esta ciencia a la nutrición personalizada y a la salud, Aitor Moreno Fernandéz de Leceta, director de la Unidad de Inteligencia Artificial en Ibermática y doctor en este campo por la Universidad de País Vasco, ofrecerá una interesante ponencia en el V Congreso de Gastronomía y Salud.
En el campo de la medicina, “la IA evita que los investigadores tengan que emplear el 80% de su tiempo trabajando y cruzando datos. En su lugar, las máquinas ofrecen esa información de forma automática, dejando tiempo a los profesionales para interpretar y tomar decisiones”, afirma Moreno.
Cuatro modelos básicos
Existen cuatro modelos básicos de análisis de datos: descriptivos, predictivos, proactivos y prescriptivos. Los primeros “contrastan la información y, en base al contexto y a los objetivos marcados, generan los patrones que modelizan ese negocio”, explica Moreno. En el área de la salud, por ejemplo, podrían mostrar por qué algunos fármacos son más efectivos que otros o por qué ciertos medicamentos son mejores para unos pacientes y no para otros.
Una vez que conocemos estas reglas, “ante nuevos pacientes o nuevos datos, se pueden aplicar los conocimientos adquiridos para saber lo que va a pasar y hacer ciertas predicciones”, resalta. Qué sucederá a determinado paciente sigue tomando este medicamento, cuáles serán las consecuencias de no tomar ninguna medicación, etc.
Los modelos proactivos, por su parte, “nos indican quién se está comportando de una forma normal y quién no -incide el ponente-. De esta manera, podemos centrarnos en aquellos que son más críticos o que presentan alguna anomalía”.
Por último encontramos los prescriptivos, que recomiendan impactos. Por ejemplo: “Si tengo un paciente que va a ir mal, pero tengo información de casos similares que van a ir bien; y viendo sus diferencias nutricionales y médicas, el sistema nos va a decir qué tiene que tomar o hacer para mejorar su situación”, recalca Moreno.
Alimentación personalizada
Con más de 10 años de experiencia en el campo de la Inteligencia Artificial, Ibermática se sirve de las últimas tecnologías y las más punteras innovaciones en campos tan diversos como la industria, la salud, el márquetin o la agricultura.
En el mundo de la salud, esta compañía ha creado un proyecto que pretende poner el foco en la alimentación personalizada para prevenir enfermedades y alergias, mejorar el estado de ánimo y optimizar el rendimiento físico, entre otros. “Hasta ahora, las recomendaciones de los nutricionistas son muy generalistas”, indica Moreno. La IA trata de cambiar esta tendencia. Gracias a ella, se realiza un análisis rápido y efectivo de los millones de informaciones que intervienen en los procesos de la nutrición de cada persona, como los datos clínicos del individuo, sus preferencias culinarias, cómo funcionan las bacterias de su flora intestinal, sus dolencias o patologías, etc. El objetivo: “Poder pautar una alimentación a medida que genere un impacto positivo en la salud del paciente”, concluye.