El Instituto de Innovación (i3B) de Ibermática ha creado una plataforma de Inteligencia Artificial (IA) para el análisis inteligente de los millones de datos generados por los múltiples aspectos que intervienen en la nutrición. El objetivo de la plataforma es acelerar la investigación en gastronomía y alimentación personalizada, un campo fundamental para prevenir enfermedades. i3B ya colabora con distintas empresas de alimentación y hospitales españoles, así como con el Basque Culinary Center, en el desarrollo de distintos proyectos de innovación e investigación gastronómica.
La plataforma de IA desarrollada por Ibermática permite extraer, almacenar y modelizar datos clínicos, nutricionales, físicos, ómicos -los relacionados con la genómica, la proteómica, la metabolómica y la microbiota- deportivos y de la salud, para descubrir, mediante técnicas de modelizado matemático, las relaciones entre todas estas variables y obtener patrones que ayuden a las empresas del sector e instituciones médicas a pautar una alimentación totalmente personalizada.
Tal y como explica, Aitor Moreno, responsable de Inteligencia Artificial de i3B, “el campo de la nutrición personalizada es muy amplio e implica, entre otros factores, el análisis de datos clínicos, de preferencias culinarias, de cómo afecta la alimentación al estado físico y anímico de una persona, de cómo actúan las bacterias de la flora intestinal en cada individuo, o del funcionamiento de las neuronas del estómago, que están directamente enlazadas con el cerebro y nos impulsan a comer más o menos. Es importante también contrastar los datos que se extraen del contexto del usuario, su situación emocional, familiar, si tiene dolencias o patologías… Una analítica inteligente de los parámetros que arrojan todas estas fuentes de información es imprescindible para el avance en el ámbito de la nutrición y el advenimiento de nuevas tendencias culinarias”.
Las técnicas de IA con las que ya trabaja Ibermática analizan de forma inteligente todos esos datos, de gran volumen y variabilidad, lo que permite a los investigadores y expertos médicos acelerar la toma de decisiones para poder pautar una nutrición personalizada, totalmente a medida, que genere un impacto positivo en la salud. Estos procedimientos, aún incipientes, serán fundamentales en el futuro para prevenir enfermedades, alergias, intolerancias, estados de ánimo o mejorar el rendimiento físico de cada persona, entre otras aplicaciones.
Las técnicas de IA con las que ya trabaja Ibermática permite a los investigadores acelerar la toma de decisiones para poder pautar una nutrición personalizada
i3B ya está colaborando con empresas de alimentación y centros hospitalarios, así como con el Basque Culinary Center, en proyectos relacionados con la dieta saludable aplicada a las necesidades de cada individuo.
Alimentación específica para deportistas de élite
Otra importante disciplina de la plataforma desarrollada por Ibermática está especializada en alimentación para deportistas de alto rendimiento. i3B trabaja con el BCC Innovation, Centro Tecnológico en Gastronomía de Basque Culinary Center, en un proyecto de analítica avanzada y machine learning con un equipo de fútbol de primera división. El objetivo es conseguir un mayor rendimiento de los deportistas basándose en una gastronomía personalizada.
Con técnicas de IA se analiza qué efecto tienen determinadas preparaciones de alto valor nutritivo sobre el perfil físico de los jugadores o su microbiota intestinal (conjunto de microorganismos que residen en el intestino), entre otros aspectos. Se analiza además la situación personalizada de cada participante dentro de su grupo nutricional, generando recomendaciones concretas de mejora.
A lo largo de dos fases, coincidiendo con dos temporadas futbolísticas, el BCC Innovation recogerá información de los jugadores en cuatro ámbitos: datos físicos, nutricionales, de microbiota intestinal y de rendimiento deportivo. Con ellos se buscarán indicios y evidencias sobre cómo ciertos patrones alimenticios pueden restablecer el equilibrio microbiano, así como influir en la mejora del estado físico y el rendimiento deportivo de cada futbolista. La metodología de trabajo, basada en cálculos matemáticos avanzados, incluye algoritmos de análisis machine learning y modelización de las dependencias entre los distintos perfiles en un sistema de grafos que permite analizar cómo ciertos indicadores nutricionales afectan al resto de los indicadores en los cuatro ámbitos.
