Impactul inteligenței artificiale și a altor tehnologii asupra nutriției moderne și practicii dietetice

Data publicării: 25 Aprilie 2025

Rezumat

Inteligența artificială (AI) transformă domeniul nutriției prin aplicații inovatoare de evaluare dietetică, planificare personalizată a meselor și monitorizare. Această lucrare analizează cele mai recente dezvoltări ale AI în practica nutrițională, incluzând instrumente bazate pe viziune computerizată pentru recunoașterea alimentelor, chatbot-uri precum ChatGPT și Gemini pentru consiliere nutrițională, platforme automate de generare a planurilor alimentare și dispozitive wearable pentru monitorizare în timp real. Studiile recente demonstrează că instrumentele AI ating o acuratețe satisfăcătoare în evaluarea dietei, cu scoruri DQI-I peste 70, dar prezintă limitări în echilibrarea macronutrienților. Platforme românești precum Nutrition ARTS oferă dieteticienilor instrumente complete pentru gestionarea pacienților și crearea de meniuri personalizate. Integrarea dispozitivelor wearable cu algoritmi de învățare automată permite monitorizarea comportamentelor alimentare. Piața globală AI în nutriție personalizată este estimată la 4,89 miliarde USD în 2025.

Cuvinte cheie: inteligență artificială, nutriție personalizată, dietetică digitală, viziune computerizată, dispozitive wearable, evaluare dietetică, chatbot-uri medicale, învățare automată

Abstract

Artificial intelligence (AI) is transforming the field of nutrition through innovative applications in dietary assessment, personalized meal planning, and monitoring. This work analyzes the latest AI developments in nutritional practice, including computer vision-based tools for food recognition, chatbots such as ChatGPT and Gemini for nutritional counseling, automated meal planning platforms, and wearable devices for real-time monitoring. Recent studies demonstrate that AI tools achieve satisfactory accuracy in diet assessment, with DQI-I scores above 70, but present limitations in macronutrient balancing. Romanian platforms such as Nutrition ARTS provide dietitians with comprehensive tools for patient management and personalized menu creation. The integration of wearable devices with machine learning algorithms enables monitoring of eating behaviors. The global AI market in personalized nutrition is estimated at USD 4.89 billion in 2025.

Keywords: artificial intelligence, personalized nutrition, digital dietetics, computer vision, wearable devices, dietary assessment, medical chatbots, machine learning

Introducere

Inteligența artificială reprezintă una dintre cele mai semnificative inovații tehnologice care îmbină domeniul sănătății și cel al tehnologiei, având potențialul de a transforma fundamental practica nutrițională și dietetică. În contextul în care bolile cronice legate de nutriție continuă să crească la nivel global, necesitatea unor soluții accesibile, personalizate și susținute de dovezi științifice devine din ce în ce mai mare (1).

Tehnologiile AI (în special prin învățarea automată și rețelele neuronale profunde) permit analiza complexă a datelor nutriționale, identificarea tiparelor alimentare și furnizarea de recomandări personalizate la o scară imposibil de atins prin metodele tradiționale (2, 3). Studiile recente demonstrează că integrarea AI în nutriție a cunoscut o creștere exponențială. Aproximativ 75% din publicațiile științifice din domeniu apărând după anul 2020 (4).

Această lucrare își propune să analizeze cele mai recente aplicații ale inteligenței artificiale în nutriție, instrumentele software utilizate de dieteticieni în practica clinică și perspective viitoare ale acestei tehnologii emergente. Obiectivul este de a oferi o imagine de ansamblu actualizată asupra modului în care AI transformă îngrijirea nutrițională.

Material și metodă

Pentru realizarea acestei analize, au fost efectuate căutări în bazele de date PubMed, Web of Science, Scopus și Google Scholar, acoperind publicațiile din perioada ianuarie 2024 - noiembrie 2025. Termenii de căutare au inclus combinații ale cuvintelor cheie: artificial intelligence, machine learning, nutrition, dietetics, dietary assessment, personalized nutrition și clinical nutrition.

Au fost incluse studii originale, revizuiri sistematice și meta-analize publicate în limba engleză care au cercetat aplicații ale AI în evaluarea dietetică, nutriția personalizată, gestionarea bolilor cronice și educația nutrițională. S-a acordat o atenție sporită studiilor care au evaluat performanța instrumentelor AI disponibile comercial și utilizate în practica clinică.

Rezultate

Aplicații ale AI în evaluarea dietetică

Instrumentele bazate pe viziune computerizată au devenit o nouă unealtă în evaluarea dietetică automatizată. Aplicații precum goFOOD™ și Open-fit utilizează algoritmi de deep learning pentru recunoașterea alimentelor din imagini, estimând automat conținutul nutrițional și dimensiunile porțiilor (5). Aceste tehnologii elimină necesitatea introducerii manuale a datelor, reducând semnificativ timpul de evaluare și minimizând erorile de memorie caracteristice metodelor tradiționale (6).

Un studiu recent de tip scoping review care a analizat 66 de articole științifice a demonstrat că instrumentele AI pentru evaluarea dietetică sunt integrate în aplicații mobile și web pentru a oferi o interfață mai prietenoasă utilizatorilor. Aceste instrumente pot furniza date obiective și precise, spre deosebire de informațiile subiective obținute prin chestionare (7).

Chatbot-uri și modele lingvistice mari (Large Language Models - LLM) în consiliere nutrițională

ChatGPT, Gemini și Claude au fost evaluate pentru capacitatea lor de a genera planuri alimentare personalizate. Un studiu comparativ recent a evaluat aceste trei chatbot-uri pentru crearea de diete de scădere în greutate în intervalul 1400-1800 kcal. Rezultatele arată că toate chatbot-urile au obținut scoruri DQI-I (Diet Quality Index-International) satisfăcătoare, peste 70, indicând o calitate nutrițională generală adecvată (8).

Cu toate acestea, limitările sunt evidente. ChatGPT 4.0 a demonstrat cea mai mare precizie în respectarea țintelor calorice, în timp ce Gemini a prezentat o variabilitate mai mare, cu peste 50% din planurile sale deviate cu mai mult de 20% de la ținta stabilită. Scorurile pentru echilibrul macronutrienților și distribuția acizilor grași au fost scăzute pentru toate platformele (8, 9).

O evaluare din 2025 a performanței ChatGPT, Claude 3.5 Sonnet și Gemini 1.5 Pro pe examenul pentru Registered Dietitian a arătat că aceste modele pot atinge rate de acuratețe ridicate în răspunsul la întrebări de nutriție, Claude 3.5 Sonnet obținând cele mai bune rezultate, urmat de Gemini 1.5 Pro (10). Acest lucru sugerează că aceste instrumente pot fi utile ca resurse educaționale și pentru verificarea secundară a informațiilor.

Platforme software pentru dieteticieni - focus pe context românesc

În contextul românesc, platformele digitale de îngrijire nutrițională au demonstrat o importanță crescândă pentru practica dieteticienilor. Studii anterioare subliniază rolul esențial al acestor platforme în îmbunătățirea eficienței și calității serviciilor de nutriție (11).

Nutrition ARTS reprezintă o platformă software cuprinzătoare dezvoltată special pentru dieteticienii din România, oferind instrumente avansate pentru crearea de meniuri și rețete personalizate, analiză nutrițională detaliată a peste 45 de macro- și micronutrienți utilizând baze de date USDA FoodData Central, anamneză standardizată a pacienților și monitorizare continuă a progresului prin măsurători antropometrice și grafice de evoluție. Platforma permite comunicarea directă cu pacienții prin chat și programarea consultațiilor online, oferind astfel o soluție integrată pentru practica dietetică modernă (12).

Aplicații mobile internaționale bazate pe AI precum Nourish, Alma și Samsung Food utilizează viziune computerizată pentru analiza fotografiilor de alimente, procesare în limbaj natural pentru jurnalizarea intuitivă și învățare automată pentru recomandări din ce în ce mai personalizate. Aceste aplicații permit dieteticienilor să monitorizeze progresul pacienților în timp real și să ajusteze intervențiile nutritionale (13).

Dispozitive wearable și monitorizare continuă

Dispozitivele wearable reprezintă o frontieră emergentă în monitorizarea nutrițională. The Drop, lansat în 2024-2025, este primul tracker nutrițional complet automatizat care utilizează o cameră 4K și un chip AI pentru a detecta și înregistra automat mesele. Dispozitivul poate fi purtat ca pin sau pandantiv și sincronizează datele cu o aplicație companion, eliminând necesitatea introducerii manuale (14).

Cercetători de la University of Rhode Island și University of Texas at Austin dezvoltă sisteme AI cu senzori purtabili (wearable) care pot detecta informații detaliate despre mișcările de alimentare, potențial fiecare înghițitură și mestecare. Aceste dispozitive combină smartwatch-uri convenționale cu senzori personalizați plasați pe linia maxilarului pentru a monitoriza comportamentele alimentare în condiții reale (15).

Studii recente demonstrează că senzorii purtabili pot fi utilizați pentru monitorizarea continuă a glicemiei, a nivelurilor de vitamine și minerale, oferind feedback în timp real pentru ajustarea dietei (16). Integrarea acestor dispozitive cu algoritmi AI permite crearea de sisteme de feedback automat care pot ghida pacienții către alegeri alimentare mai sănătoase.

Impactul economic și adoptarea clinică

Piața globală AI în nutriție personalizată a atins 4,89 miliarde USD în 2025 și se estimează că va crește la 21,54 miliarde USD până în 2034, cu o rată de creștere anuală compusă de 17,9%. America de Nord deține cea mai mare cotă de piață cu 40% în 2024, în timp ce regiunea Asia-Pacific prezintă cel mai rapid ritm de creștere (17). Această expansiune este susținută de cererea crescută pentru soluții nutriționale personalizate și de necesitatea gestionării eficiente a bolilor cronice.

Concluzii

Inteligența artificială transformă fundamental practica nutrițională prin aplicații inovatoare de evaluare dietetică, planificare personalizată și monitorizare continuă. Instrumentele actuale, inclusiv chatbot-uri precum ChatGPT și Gemini, platforme dedicate pentru dieteticieni și dispozitive wearable, demonstrează o acuratețe satisfăcătoare în furnizarea de consiliere nutrițională generală, cu scoruri DQI-I peste 70.

În România, platforme precum Nutrition ARTS oferă soluții cuprinzătoare pentru practica dietetică, integrând instrumente avansate de analiză nutrițională, gestionare a pacienților și comunicare digitală. Aceste platforme demonstrează importanța crescândă a tehnologiei în îmbunătățirea serviciilor de nutriție și eficientizarea activității dieteticienilor.

Cu toate acestea, limitările semnificative în echilibrarea macronutrienților, lipsa luării în considerare a unor factorilor clinici individuali și absența validării extensive în medii clinice reale subliniază necesitatea ca aceste tehnologii să fie utilizate ca instrumente complementare sub supravegherea profesioniștilor în nutriție, nu ca substituție. Dieteticianul autorizat rămâne esențial în interpretarea datelor AI, adaptarea recomandărilor la contextul clinic individual și asigurarea siguranței nutriționale a pacienților.

Perspectivele viitoare indică o integrare din ce în ce mai strânsă a AI în practica clinică, cu dezvoltarea de algoritmi mai sofisticați capabili să considere multiple variabile individuale simultan, îmbunătățirea preciziei în estimarea macronutrienților și extinderea capacităților de personalizare culturală și medicală. Investiția în educația continuă a dieteticienilor privind utilizarea responsabilă a instrumentelor AI și dezvoltarea de sisteme transparente, explicabile și sigure vor fi cruciale pentru succesul implementării acestor tehnologii în practica nutrițională contemporană.

Bibliografie

1. Theodore Armand TP, Nfor KA, Kim JI, Kim HC. Applications of artificial intelligence, machine learning, and deep learning in nutrition: a systematic review. Nutrients. 2024;16(7):1073.

2. Kirk D, Kok E, Tufano M, Tekinerdogan B, Feskens EJM, Camps G. Machine learning in nutrition research. Adv Nutr. 2022;13(6):2573-2589.

3. Agrawal A, Goktas O, Kumar S, Leung C. Artificial intelligence in personalized nutrition and food manufacturing: a comprehensive review of methods, applications, and future directions. Front Nutr. 2025;14:1636980.

4. Wang X, Ouyang D, Shi Z. A scoping review of artificial intelligence for precision nutrition. Adv Nutr. 2025; doi: 10.1016/j.advnut.2025.100341.

5. Moussa K, Faris ME, Jahrami H, AlKhalaf M, Ali HI, Kilani HA. Investigation and assessment of AI's role in nutrition—an updated narrative review of the evidence. Nutrients. 2025;17(1):190.

6. Tsolakidis D, Gymnopoulos LP, Dimitropoulos K. Artificial intelligence and machine learning technologies for personalized nutrition: a review. Informatics. 2024;11(3):62.

7. Phalle A, Gokhale D. Navigating next-gen nutrition care using artificial intelligence-assisted dietary assessment tools—a scoping review of potential applications. Front Nutr. 2025;12:1518466.

8. Maheshwari S, Kailasam CJ, Pal A, Avery A, Shuaib M. Diet quality and caloric accuracy in AI-generated diet plans: a comparative study across chatbots. Nutrients. 2025;17(2):206.

9. Onay F, Özbaşaran B, Işık NA. Artificial intelligence in clinical nutrition: a descriptive comparison of ChatGPT- and dietitian-planned diets for chronic disease scenarios. J Hum Nutr Diet. 2025;38:e70135.

10. Samiezadeh M, Rahimian S, Abolghasemi M, Azad NS. Evaluation of LLMs accuracy and consistency in the registered dietitian exam through prompt engineering and knowledge retrieval. Sci Rep. 2025;15:1234.

11. Vrapcea G, Tarcea M. The importance of nutrition care platforms for Romanian dietitians' practice. Health, Sports & Rehabilitation Medicine. 2022;23(3):114-119.

12. Nutrition ARTS. Platforma software pentru dieteticienii din România. [Internet]. 2025 [cited 2025 Nov]. Available from: https://nutritionarts.net

13. Tribe AI. Top AI-powered nutrition apps to watch in 2025. [Internet]. 2025 [cited 2025 Jan]. Available from: https://www.tribe.ai/applied-ai/ai-nutrition-apps

14. Rex.fit. The Drop: world's first fully automated wearable nutrition tracker. [Internet]. 2024 [cited 2024 Dec]. Available from: https://therecursive.com/building-better-eating-habits-with-the-drop

15. University of Rhode Island. Scientists to study real-world eating behaviors using wearable sensors and artificial intelligence. Rhody Today. 2024 Mar 4.

16. Sempionatto JR, Montiel VRV, Vargas E, Teymourian H, Wang J. Wearable and mobile sensors for personalized nutrition. ACS Sens. 2021;6(5):1745-1760.

17. Towards FnB. AI in personalized nutrition market to reach USD 21.54 billion by 2034, growing at a CAGR of 17.9%. Globe Newswire. 2025 Oct 22.

Acest articol este publicat sub licența Creative Commons Attribution (CC BY 4.0 International).