Juan está ingresado en el hospital y le sirven su comida. El personal sanitario pasa un smartphone por encima de su bandeja y, en segundos, una aplicación identifica y cuantifica los alimentos que contiene, estimando también sus nutrientes. Cuando termina de comer, el dispositivo vuelve a analizar la bandeja para determinar lo que realmente ha ingerido y evaluar posibles riesgos nutricionales.
¿Puede una máquina ayudarnos a comprender mejor cómo nos alimentamos y a detectar problemas de nutrición con mayor precisión? La inteligencia artificial (IA) está respondiendo de forma sorprendente a esta pregunta. Estas tecnologías se aplican ya en centros sanitarios y en laboratorios para analizar la dieta de una forma más exacta, diseñar tratamientos ajustados a cada persona y apoyar la investigación de enfermedades relacionadas con la alimentación.
Desde algoritmos que procesan miles de datos hasta dispositivos capaces de monitorizar en tiempo real lo que come un paciente, la IA está abriendo la puerta a una nutrición más personalizada y efectiva. En este artículo se verán algunos de los ámbitos en los que la IA está cambiando la práctica clínica y científica.
Cómo la IA puede ayudar a medir lo que comemos
Conocer de manera precisa qué y cuánto comemos es uno de los grandes retos en nutrición. Si los métodos que existían hasta ahora podían dar lugar a errores ya que dependían de la sinceridad y de la memoria de las personas, la IA ya es capaz de hacer unas estimaciones más exactas.
Gracias a la visión por computador, una simple fotografía de un plato puede bastar para identificar los alimentos que contiene. A través de los algoritmos de deep learning, se puede incluso estimar el tamaño de las porciones y calcular los nutrientes presentes.
En algunos hospitales ya se utilizan sistemas que comparan la bandeja de un paciente hospitalizado antes y después de comer, permitiendo calcular automáticamente cuánto ha ingerido. Además, hay tecnologías que utilizan sensores acústicos o de movimiento mandibular para monitorizar cuándo y cuánto come un paciente.
Todo esto se traduce en datos más objetivos y fiables para los profesionales de la nutrición, que pueden entonces diseñar planes dietéticos más personalizados según las necesidades reales de cada paciente.
IA en prevención de enfermedades y riesgos nutricionales
Nuestra alimentación no solo influye en el peso que tenemos, sino también en la aparición de enfermedades. Por eso, uno de los campos más prometedores de la IA en nutrición es su potencial para ayudar en la prevención y detectar riesgos de forma temprana.
Un ejemplo lo encontramos en el estudio de la microbiota intestinal, esas bacterias que viven en nuestro intestino y que tienen un papel tan importante en nuestra salud. Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden analizar millones de secuencias de ADN de esas bacterias y descubrir cómo la dieta influye en su equilibrio. Con esta información se pueden identificar patrones asociados a obesidad o enfermedades como la inflamatoria intestinal antes de que los síntomas aparezcan.
En hospitales y residencias, la IA también comienza a ser una gran aliada. Gracias al análisis automático de datos como la variación de peso del paciente, sus registros de ingesta, sus analíticas y su evolución clínica, los sistemas inteligentes pueden detectar a tiempo quién tiene riesgo de desnutrición. Esto no solo mejora la atención clínica, sino que a la vez reduce costes al evitar complicaciones futuras.
Incluso en pruebas de imagen como la tomografía computarizada, el deep learning permite detectar la pérdida de masa muscular. Esto es muy importante en pacientes hospitalizados, ya que una detección temprana de nuevo previene complicaciones y mejora la recuperación.
Dietoterapia y nutrición clínica con ayuda de la IA
Cuando hablamos de nutrición en un entorno clínico, cada detalle importa. La cantidad de carbohidratos, proteínas o micronutrientes podría marcar la diferencia en la evolución de un paciente. Y es aquí donde la IA empieza a jugar un papel importante: no sustituye al profesional sanitario, pero sí puede ser un aliado para diseñar intervenciones más precisas y personalizadas.
La diabetes es un ejemplo: gracias a sistemas de visión computarizada, ahora es más fácil contabilizar los carbohidratos de un plato a partir de una simple foto. Esto ayuda a las personas con diabetes a autogestionar mejor sus comidas. Además, algunos desarrollos integran biomarcadores en tiempo real, como los niveles de glucosa, para ofrecer recomendaciones alimentarias adaptadas a la situación fisiológica de cada momento.
En el caso de pacientes oncológicos, también se han diseñado chatbots específicos para ellos que les acompañan en las diferentes fases del tratamiento ofreciendo consejos prácticos sobre alimentación para mejorar su bienestar.
En hospitales, la IA va más allá: modelos de machine learning permiten incluso ajustar en tiempo real las fórmulas de soporte nutricional enteral o parenteral, adaptándolas a los cambios clínicos del paciente. Esto optimiza la precisión de los tratamientos y reduce riesgos.
En definitiva, la IA no reemplaza la experiencia del profesional sanitario, pero sí se convierte en un apoyo fundamental en la toma de decisiones, contribuyendo a un cuidado nutricional más preciso, seguro y adaptado a la situación de cada paciente.
Investigación en nutrición: el papel de la IA
La IA también está revolucionando la investigación en nutrición. Con ella, hoy es posible realizar estudios más sólidos, personalizados y con un impacto directo en la práctica clínica del futuro.
En los estudios epidemiológicos, por ejemplo, la IA puede analizar datos de decenas de miles de personas para encontrar asociaciones entre dieta y salud que pasarían desapercibidas con las herramientas estadísticas tradicionales.
Otra de sus aplicaciones está en el aprendizaje no supervisado, que ayuda a segmentar a la población según sus patrones de alimentación. Esto quiere decir que se pueden crear perfiles de consumidores (o pacientes) y diseñar estrategias dietéticas específicas para cada grupo, aumentando así la eficacia de las intervenciones nutricionales.
Un campo especialmente prometedor dentro de la investigación actual es la nutrición de precisión. Aquí, la IA integra datos de biomarcadores, información sobre consumo de alimentos y medidas antropométricas como peso, talla o composición corporal. Aunque todavía es un enfoque en desarrollo, ya está sentando las bases para futuros tratamientos mucho más ajustados a perfiles genéticos o metabólicos específicos.
Un campo en evolución
Al final del día, gracias a estas herramientas Juan recibe una dieta ajustada a sus necesidades, y el equipo médico puede monitorear su evolución con datos precisos en tiempo real. Lo que comenzó como una simple foto de su bandeja de comida se integra en un sistema mucho más amplio, donde la IA ayuda a personalizar la nutrición y mejorar la salud de los pacientes.
Lejos de ser una herramienta del futuro, la IA ya es una realidad que está transformando la nutrición tanto en la práctica clínica como en la investigación. Su alcance va desde la automatización de tareas rutinarias como el registro de ingestas hasta análisis complejos que permiten personalizar intervenciones y avanzar en el descubrimiento científico.
El desafío en los próximos años será integrar la capacidad de análisis de la IA con la experiencia y juicio de los profesionales de la salud, sin olvidar la dimensión cultural, social y humana que caracteriza a la alimentación. ¿Estamos preparados?