InfoCons te informează : Putem lăsa inteligența artificială să decidă ce mâncăm? – Alina Epure
„I-am spus inteligenței artificiale vârsta, greutatea și ce vreau să slăbesc și mi-a făcut meniul pentru o săptămână.”
„Am fotografiat farfuria și aplicația mi-a calculat caloriile.”
„AI mi-a analizat analizele și mi-a spus ce suplimente să iau.”
„Am introdus rezultatul testului genetic și mi-a construit dieta perfectă.”
Aceste conversații nu mai aparțin viitorului.
Se întâmplă deja.
Inteligența artificială poate genera în câteva secunde un meniu pentru șapte zile, o listă de cumpărături, rețete adaptate unor preferințe, calcule nutriționale și explicații despre ingrediente. Poate analiza cantități uriașe de date și poate identifica tipare pe care unui om i-ar lua mult mai mult timp să le observe.
În același timp, dispozitivele pe care le purtăm pot colecta informații despre pași, somn, ritm cardiac sau activitate fizică. Alte tehnologii pot monitoriza glicemia, iar aplicațiile pot integra fotografii ale meselor, analize, obiective și comportamente.
Pentru prima dată avem posibilitatea tehnologică de a construi o imagine foarte detaliată a stilului nostru de viață.
Este extraordinar.
Dar apare o întrebare pe care va trebui să o punem tot mai des:
Faptul că inteligența artificială poate genera o recomandare înseamnă că acea recomandare este și corectă pentru mine?
1. AI POATE CALCULA FOARTE MULT. DAR CE ÎNȚELEGE DESPRE MINE?
Să presupunem că îi cerem unui sistem AI:
„Fă-mi o dietă de slăbit.”
Pentru a răspunde, sistemul poate solicita sau utiliza anumite informații:
vârstă,
sex,
greutate,
înălțime,
nivel de activitate,
preferințe alimentare,
obiectiv.
Din aceste date poate estima necesarul energetic și poate genera un plan alimentar.
Rezultatul poate părea foarte personalizat.
Dar persoana nu este formată doar din șapte variabile.
Cum doarme?
Are o afecțiune medicală?
Urmează tratament?
Este însărcinată?
Are alergii?
Are o tulburare de comportament alimentar actuală sau în antecedente?
Are probleme digestive?
A slăbit recent fără să își propună?
Cum arată relația sa cu mâncarea?
Ce buget are?
Gătește?
Lucrează în ture?
Mănâncă împreună cu familia?
Care sunt analizele relevante și de ce au fost făcute?
Chiar și atunci când îi oferim multe dintre aceste informații, apare o problemă suplimentară.
Un sistem poate procesa ceea ce îi spunem.
Nu poate presupune că informațiile pe care nu i le-am oferit sunt irelevante.
Aceasta este o diferență esențială între personalizarea aparentă și evaluarea completă a unei persoane.
Uneori cel mai important lucru nu este răspunsul la întrebarea pusă.
Este întrebarea pe care persoana nu știa că trebuie să o pună.
2. UN RĂSPUNS CONVINGĂTOR NU ESTE AUTOMAT UN RĂSPUNS CORECT
Una dintre caracteristicile impresionante ale inteligenței artificiale generative este capacitatea de a produce texte coerente și convingătoare.
Tocmai aici se află și unul dintre riscuri.
Un răspuns poate suna impecabil și totuși să conțină informații inexacte, insuficient contextualizate sau chiar inventate.
Sistemele generative pot produce ceea ce este numit frecvent „halucinație”: informație prezentată cu aparența certitudinii, deși nu este susținută corespunzător.
În nutriție, problema poate deveni importantă.
Să ne imaginăm un răspuns care afirmă:
„Acest supliment este recomandat pentru problema ta.”
Consumatorul poate interpreta formularea drept recomandare medicală.
Dar ce dovezi au stat la baza ei?
Au fost luate în calcul medicamentele?
Doza?
Vârsta?
Funcția renală?
Sarcina?
Interacțiunile?
Calitatea suplimentului?
Există realmente indicația?
Același risc apare atunci când AI interpretează analize.
O valoare de laborator nu există izolată.
Intervalele de referință, simptomele, istoricul medical, celelalte rezultate și contextul clinic contează.
Inteligența artificială poate fi foarte utilă pentru a explica:
„Ce înseamnă acest marker?”
Este mult mai problematic să transformăm automat explicația în:
„Acesta este diagnosticul tău și acesta este tratamentul.”
În sănătate, diferența dintre informare și decizie clinică este fundamentală.
3. POATE O FOTOGRAFIE A FARFURIEI SĂ NE SPUNĂ EXACT CE AM MÂNCAT?
Una dintre aplicațiile spectaculoase ale AI este analiza imaginilor alimentare.
Facem o fotografie.
Aplicația identifică alimentele.
Estimează porțiile.
Calculează caloriile și macronutrienții.
Este simplu și poate fi foarte util pentru monitorizare.
Dar cuvântul important este estimează.
Dintr-o fotografie poate fi dificil să stabilim exact gramajul.
Nu vedem întotdeauna uleiul folosit la gătit.
Nu cunoaștem rețeta.
Nu știm concentrația sosului.
Nu știm dacă produsul conține zahăr adăugat.
Nu putem identifica întotdeauna toate ingredientele ascunse într-un preparat.
Două porții care arată aproape identic pot avea compoziții diferite.
Acest lucru nu face tehnologia inutilă.
Din contră.
În anumite contexte, estimările repetate pot fi extrem de utile pentru observarea tiparelor.
Problema apare atunci când estimarea este percepută drept măsurătoare exactă.
Același principiu este valabil pentru multe tehnologii de sănătate.
Ceasul estimează.
Aplicația estimează.
Algoritmul estimează.
Modelul prezice.
Aceste instrumente pot produce informații valoroase.
Dar precizia aparentă a unei cifre afișate pe ecran nu garantează precizia biologică absolută.
Uneori 487 kcal arată mai științific decât „aproximativ 500 kcal”.
Dar numărul mai precis pe ecran nu înseamnă neapărat că măsurarea a devenit mai precisă.
4. CU CÂT AI ȘTIE MAI MULTE DESPRE NOI, CU ATÂT DEVINE MAI UTILĂ. DAR ȘI DATELE DEVIN MAI SENSIBILE.
Pentru ca inteligența artificială să personalizeze recomandările, are nevoie de date.
Iar în nutriție și sănătate acestea pot deveni extrem de personale.
Greutate.
Compoziție corporală.
Analize medicale.
Diagnostice.
Medicamente.
Ciclu menstrual.
Fertilitate.
Somn.
Activitate fizică.
Comportament alimentar.
Date genetice.
Microbiom.
Istoricul greutății.
Poate chiar informații despre sănătatea mintală.
Cu cât sistemul primește mai multe informații, cu atât recomandarea poate părea mai individualizată.
Dar consumatorul trebuie să adauge o nouă categorie de întrebări celor nutriționale:
Unde ajung datele mele?
Cine le păstrează?
Cât timp?
Sunt utilizate pentru antrenarea altor sisteme?
Pot fi transmise unor terți?
Pot fi șterse?
Cum sunt protejate?
Ce se întâmplă dacă încarc rezultate medicale sau informații genetice?
În era digitală, sănătatea nu mai înseamnă doar protejarea corpului.
Înseamnă și protejarea datelor despre corpul nostru.
Acest lucru va deveni cu atât mai important cu cât aplicațiile de nutriție, dispozitivele purtabile și sistemele AI vor comunica tot mai mult între ele.
5. UNDE POATE FI INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ CU ADEVĂRAT EXTRAORDINARĂ ÎN NUTRIȚIE?
Ar fi o greșeală să vorbim despre inteligența artificială doar prin prisma riscurilor, deoarece potențialul este enorm.
Poate ajuta la traducerea informației științifice într-un limbaj accesibil, poate explica etichetele, poate compara produsele, poate genera idei de mese în funcție de ingredientele pe care le avem deja în frigider.
Poate adapta rețete la anumite preferințe sau restricții.
Poate ajuta la planificarea cumpărăturilor și reducerea risipei alimentare.
Poate sprijini monitorizarea comportamentelor, cu scopul de a identifica tipare pe perioade lungi.
În cercetare și în practica medicală, algoritmii pot contribui la analiza unor volume de date imposibil de procesat manual cu aceeași viteză.
Iar combinația dintre date metabolice, comportamentale, genetice, microbiom, somn și activitate fizică poate deschide perspective extraordinare pentru nutriția de precizie.
Pentru profesioniști, inteligența artificială poate deveni un copilot.
Poate prelua activități repetitive.
Poate organiza informații.
Poate genera ipoteze.
Poate semnala anumite tipare care merită investigate.
Poate ajuta la urmărirea aderenței și la educația pacientului.
Dar există o diferență uriașă între inteligența artificială care sprijină decizia și înlocuirea deciziei.
În sănătate, această diferență trebuie păstrată foarte clar.
6. CELE ȘASE ÎNTREBĂRI PE CARE SĂ LE PUNEM ÎNAINTE SĂ URMĂM O RECOMANDARE FĂCUTĂ DE INTELIGENȚA ARTIFICIALĂ
Nu trebuie să alegem între două extreme:
„AI știe tot.”
sau
„AI nu trebuie folosită deloc în sănătate.”
Putem deveni utilizatori mai informați.
Înainte să urmăm o recomandare nutrițională generată de un sistem AI, putem pune șase întrebări.
1. Ce informații a avut sistemul despre mine?
Dacă a primit doar vârsta, greutatea și obiectivul, recomandarea nu este atât de personalizată pe cât poate părea.
2. Ce informații importante îi lipsesc?
Afecțiuni, medicamente, analize, alergii, sarcină, istoricul alimentar sau alte elemente pot schimba complet recomandarea.
3. De unde provine informația?
Poate sistemul indica surse credibile?
Sunt actuale?
Recomandarea este bazată pe ghiduri sau pe informații generale găsite în datele pe care modelul le-a procesat?
4. Îmi oferă informație sau îmi pune un diagnostic?
AI poate fi un instrument excelent pentru educație.
Diagnosticul și tratamentul necesită însă o altă responsabilitate.
5. Există vreun risc dacă recomandarea este greșită?
O idee de mic dejun și o modificare de doză a unui supliment nu au același nivel de risc.
Cu cât consecințele potențiale sunt mai mari, cu atât verificarea profesională devine mai importantă.
6. Ce se întâmplă cu datele mele?
Mai ales atunci când introducem informații medicale, genetice sau alte date sensibile.
Aceste șase întrebări transformă relația cu AI.
Nu mai suntem consumatori pasivi ai răspunsului.
Devenim participanți la decizie.
VIITORUL NU ESTE „OM SAU ALGORITM”. ESTE OMUL CARE ȘTIE CUM SĂ FOLOSEASCĂ ALGORITMUL.
Inteligența artificială va schimba nutriția.
Probabil mult mai profund decât ne imaginăm acum.
Vom avea sisteme care vor integra informații din ceas, senzor, analize, cumpărături, somn, activitate fizică și poate date genetice.
Vom putea identifica tipare pe care astăzi nu le vedem.
Vom putea personaliza intervențiile mai rapid.
Vom putea anticipa anumite riscuri.
Vom putea transforma educația pentru sănătate într-o experiență mult mai adaptată individului.
Dar tehnologia nu elimină nevoia de gândire critică.
O face și mai importantă.
În primul articol al acestei serii am pornit de la întrebarea:
„Sună științific. Dar este?”
Am continuat întrebând dacă avem cu adevărat nevoie de suplimente, cum ne influențează ambalajul, cum citim lista ingredientelor, ce înseamnă ultra-procesarea, de ce cortizolul nu trebuie transformat într-un dușman, cum este construită alegerea în supermarket, cât de personalizată este nutriția personalizată și de ce oboseala nu poate fi explicată doar prin alimentație.
Ajungem acum la un instrument capabil să ne ofere răspunsuri pentru toate aceste întrebări în câteva secunde.
Tocmai de aceea trebuie să păstrăm ceva ce nicio tehnologie nu ar trebui să ne ia:
dreptul și responsabilitatea de a pune întrebări.
Cine spune?
Pe baza căror dovezi?
Pentru cine este valabil?
Ce informații lipsesc?
Care sunt limitele?
Care sunt riscurile?
Și cine își asumă decizia?
Poate că viitorul sănătății nu va aparține celor care au acces la cele mai multe date.
Nici celor care folosesc cele mai multe aplicații.
Și nici celor care primesc cele mai multe recomandări.
Va aparține celor care vor ști să transforme informația în decizii bune.
Inteligența artificială ne poate ajuta enorm.
Ne poate explica.
Ne poate organiza informația.
Ne poate avertiza.
Ne poate oferi alternative.
Ne poate ajuta să vedem tipare pe care singuri le-am observa mult mai greu.
Dar, cel puțin pentru moment, cea mai bună întrebare nu este:
„Poate AI să îmi spună ce să mănânc?”
Răspunsul este evident: poate.
Întrebarea cu adevărat importantă este:
„Știu când pot avea încredere în răspuns și când trebuie să îl verific?”
Pentru că adevărata competență a consumatorului viitorului nu va fi să primească mai multe răspunsuri.
Va fi să știe ce întrebări să pună.
Dr. Alina Epure
Doctor în Științe Medicale – Nutriție
Președinte Fondator, Asociația Nutribalance Nature
Fondator al proiectului „Să creștem generații sănătoase”
Semnătura : Departamentul InfoCons Protecția Consumatorilor de Comunicare
