Las empresas experimentan aplicaciones de dietas personalizadas a partir de la inteligencia artificial; qué beneficios podría traer para tratar enfermedades como la diabetes.
Después de 20 años de vivir con diabetes tipo 2, Tom Idema había perdido la esperanza de controlar su enfermedad. Había probado muchas dietas que resultaron infructuosas e incluso consideró una cirugía para perder peso. Cuando su empleador le ofreció la oportunidad de probar una nueva aplicación dietética que usa inteligencia artificial para controlar el azúcar en la sangre, la tomó.
El Sr. Idema, de 50 años, envió una muestra de heces para secuenciar su microbioma y llenó un cuestionario en línea con su nivel de azúcar en la sangre, altura, peso y condiciones médicas. Esos datos se usaron para crear un perfil para él, al que agregó mediciones continuas de azúcar en la sangre durante un par de semanas. Después de eso, la aplicación, llamada DayTwo, calificó diferentes alimentos según lo buenos o malos que podrían ser para el azúcar en la sangre del Sr. Idema, para ayudarlo a elegir mejor los alimentos.
Después de casi 500 días usando el programa, su diabetes está en remisión y sus niveles de azúcar en la sangre han bajado al límite superior de lo normal. Y aunque DayTwo dice que la aplicación no tiene como objetivo la pérdida de peso, ha pasado de 145 a 104 kg. “Uso talles de pantalones que no he usado desde la escuela secundaria”, dijo el Sr. Idema, quien es administrador en la Universidad Central de Michigan en Mount Pleasant, Michigan.
DayTwo es solo una de una serie de aplicaciones que afirman ofrecer soluciones de alimentación de IA. En lugar de una dieta tradicional, que a menudo tiene una lista fija de alimentos “buenos” y “malos”, estos programas funcionan como asistentes personales que ayudan a alguien a elegir rápidamente alimentos saludables. Se basan en investigaciones que muestran que los cuerpos reaccionan de manera diferente a los mismos alimentos, y es probable que las opciones más saludables sean únicas para cada individuo.
Aún no está claro si estos nutricionistas de IA están listos para un uso generalizado, y hay muy poca investigación disponible de fuentes externas a las empresas que venden aplicaciones. Los usuarios deben tener cuidado con las afirmaciones demasiado amplias que van más allá de predecir cómo los alimentos afectan el azúcar en la sangre.
Pero los defensores dicen que el azúcar en la sangre es solo el comienzo y que los programas de inteligencia artificial podrían enfocarse en otros aspectos de la salud metabólica, como la obesidad y las enfermedades cardíacas, y eventualmente ayudar a guiar las elecciones de comidas diarias de una persona.
Cómo hacer elecciones de alimentos (artificialmente) inteligentes
La aplicación DayTwo usa un algoritmo basado en la investigación de Eran Elinav y Eran Segal del Instituto de Ciencias Weizmann en Israel, quienes cofundaron la compañía en 2015. El año pasado, la compañía descubrió que cuando usaban su algoritmo para combinar una dieta con el microbioma y el metabolismo de un individuo, era mejor para controlar el azúcar en la sangre que la dieta mediterránea, considerada una de las más saludables del mundo.
“En lugar de medir los alimentos por su contenido calórico y tratar de llegar a una ‘dieta saludable’”, dijo la Dra. Elinav, “debe comenzar a medir al individuo”.
Esta tecnología es relativamente nueva y solo se relaciona con el azúcar en la sangre. Mientras tanto, la dieta mediterránea tiene décadas de investigación detrás y probablemente seguirá siendo el estándar de oro para una alimentación saludable en los años venideros. Aún así, para personas como el Sr. Idema, la IA como la de DayTwo puede facilitar el mantenimiento de patrones de alimentación saludables.
La dieta mediterránea, que combina hidratos con legumbres y verduras, es considerada una de las más sanas.
El algoritmo de aprendizaje automático de la aplicación puede identificar patrones y aprender de los datos con ayuda humana. Analiza datos de las respuestas de azúcar en la sangre de diferentes individuos a decenas de miles de comidas diferentes para identificar características personales (edad, género, peso, perfil de microbioma y varias mediciones metabólicas) que explican por qué la glucosa de una persona aumenta con ciertos alimentos cuando la de otra persona no. El algoritmo usa estas observaciones para predecir cómo un alimento en particular afectará a la glucemia y asignar a cada comida una puntuación.
El sistema aún no puede tener en cuenta la barra de chocolate que alguien comió hace dos horas, pero los usuarios pueden jugar con las combinaciones de alimentos para cambiar el puntaje de cada comida. Por ejemplo, la aplicación le dio a los fideos con queso, uno de los favoritos del Sr. Idema, un puntaje bajo, pero pudo mejorarlo agregando proteínas. Esto se debe a que agregar proteínas o grasas saludables puede atenuar el pico de azúcar en la sangre de una comida rica en carbohidratos como la pasta.
“Pensé que iban a decir: ‘Oh, Dios mío, solo tienes que comer ensaladas, y ese no ha sido el caso’”, dijo el Sr. Idema.
DayTwo, que actualmente solo está disponible para empresas o planes de salud, no para consumidores, es una de las pocas aplicaciones basadas en inteligencia artificial que recomiendan opciones de comidas más saludables. Otra empresa, ZOE, también genera puntajes de comidas y está disponible directamente para los consumidores por 59 dólares al mes.
El algoritmo de ZOE utiliza datos adicionales, como los niveles de grasa en la sangre, además de las pruebas de microbioma y azúcar en la sangre. El algoritmo pudo predecir cómo el azúcar y las grasas en la sangre de una persona responden a diferentes alimentos en un gran estudio de 2020 dirigido por uno de los fundadores de la compañía, el Dr. Tim Spector, profesor de epidemiología genética en el King’s College de Londres.
Actualmente, estos algoritmos se centran principalmente en el azúcar en la sangre, pero las versiones más nuevas incorporarán más datos personales y, en teoría, recomendarán dietas que reduzcan el colesterol, la presión arterial, la frecuencia cardíaca en reposo o cualquier otro indicador clínico medible.
“Incorporar todos estos tipos de datos diferentes es muy poderoso, y ahí es donde entra en juego el aprendizaje automático”, dijo el Dr. Michael Snyder, profesor de genética en la Universidad de Stanford que ayudó a fundar la empresa de salud.
Comprador, tenga cuidado
El campo de la nutrición personalizada aún se encuentra en su fase del Lejano Oeste, y los expertos dicen que es importante sortear la exageración. Muchas empresas están dispuestas a evaluar su microbioma y ofrecer recomendaciones dietéticas basadas en IA, así como venderle suplementos, pero pocas se basan en ensayos científicamente rigurosos. El año pasado, uBiome, que hizo uno, incluso fue acusado de fraude. En general, cuanto más amplias sean las afirmaciones sobre la salud y la pérdida de peso que hacen las empresas, menos fiable será la evidencia que las respalde.
“Creo que todo está sobrevalorado en este momento, desafortunadamente”, dijo el Dr. Eric Topol, cardiólogo y fundador y director del Scripps Research Translational Institute.
Los datos utilizados por aplicaciones como DayTwo y ZOE también capturan solo una fracción de la interacción entre el microbioma intestinal, nuestro metabolismo y la dieta. Ciertamente hay muchos más factores, como la genética, que afectan el metabolismo y son ignorados por los programas actuales de IA.
“No te cuenta toda la historia, y solo optimizar la glucosa no será suficiente para crear la dieta perfecta para ti”, dijo el Dr. Casey Means, cofundador y director médico de una empresa de salud digital llamada Levels. Las aplicaciones de IA podrían empujar a los usuarios a comer alimentos que son buenos para prevenir los picos de azúcar en la sangre y la diabetes, pero que pueden no ser saludables en otros aspectos.
Por ejemplo, cuando el Dr. Topol probó la aplicación DayTwo, sus recomendaciones para controlar su nivel de azúcar en la sangre, como comer espinacas y frambuesas, tenían un alto contenido de ácido oxálico, lo que podría haber inducido cálculos renales. Eso se debe a que la aplicación no tuvo en cuenta su riesgo preexistente de padecer la afección.
Además, las dietas restrictivas se ven cada vez más como una mala manera de cambiar los hábitos alimenticios y, a menudo, resultan contraproducentes. Pero muchos expertos esperan que las aplicaciones de IA personalizadas sean más fáciles de seguir y construyan mejores comportamientos a largo plazo.
Por ahora, estas aplicaciones podrían ayudar a los nutricionistas con sugerencias de comidas, pero no las reemplazarán, y tanto ZOE como DayTwo tienen chequeos virtuales regulares con un dietista o nutricionista integrados en sus programas.
Según el Dr. Topol, estudios más amplios y a más largo plazo que incorporen más capas de datos, como el sueño, el ejercicio o el estrés, en los algoritmos podrían hacer que estos programas sean más precisos y precisos para cada individuo. También podrían ayudar a las personas a ver cómo las respuestas a corto plazo, como los picos de glucosa después de las comidas, influyen en la salud a largo plazo.
Lo que no sabemos es cómo o si las mejoras diarias se traducen en salud a largo plazo. aclaró el Dr. Topol sobre los programas de dieta de IA. “¿Se puede prevenir la diabetes? ¿Se pueden prevenir las enfermedades del corazón y otras enfermedades crónicas?”.
Estos estudios más grandes están llegando. El programa de investigación Nutrition for Precision Health de los Institutos Nacionales de la Salud comenzó un estudio de varios años en enero para desarrollar algoritmos para predecir las respuestas individuales a los alimentos.
Pero para el Sr. Idema, los efectos de las dietas personalizadas ya son tangibles, más recientemente cuando sus mejores niveles de azúcar en la sangre le permitieron disfrutar de la torta de cumpleaños de su hija. “Tenía el monitor de glucosa fuera en ese momento y me mantuve dentro del rango, por lo que mi cuerpo lo manejó bien”, afirmó. “Así que ahora estoy en un lugar mejor, y en mi opinión, este programa definitivamente me salvó la vida”.
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