Студенты Цифровой кафедры Сеченовского университета (Первого МГМУ) и Университета искусственного интеллекта запустили совместный проект по созданию технологии на основе ИИ для анализа пищевых привычек семьи. По мнению разработчиков, доступные сегодня инструменты для оценки питания — дневники питания и опросники пищевого поведения — недостаточно эффективны. Их заполнение требует высокой самодисциплины, и многие пациенты быстро перестают ими пользоваться. Между тем для изменения пищевого поведения необходим именно долгосрочный анализ питания. К решению этой задачи решили подключить искусственный интеллект.

В течение трехмесячной совместной летней практики студенты Цифровой кафедры Первого МГМУ и Университета искусственного интеллекта будут обучать искусственный интеллект распознавать названия продуктов в чеках супермаркетов. По словам ведущего научного сотрудника Центра цифровой медицины Сеченовского университета Александра Алфимова, это нетривиальная задача. Ведь единых стандартов сокращенных наименований товаров не существует, а количество брендов и номенклатура продуктов огромны.

Технология, над которой работают студенты, будет идентифицировать продуктовые покупки и сопоставлять их с продуктами, представленными в базе данных химического состава продуктов. Для автоматизации процесса обработки текстовой информации из чеков будут использованы передовые методы обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения. Модель NLP, основанную на алгоритмах BERT (метод обработки естественного языка), обучат распознавать названия товаров с высокой точностью.

В перспективе основанная на анализе продовольственных покупок технология ляжет в основу мобильного приложения, которое позволит оценивать питание членов семьи на протяжении длительного периода. При этом пользователю не нужно будет вести пищевой дневник или заполнять опросник. Новая цифровая система на основе накопленных данных о покупках рассчитает различные индексы здорового питания, отражающие соотношение полезных и вредных продуктов в рационе, и предложит рекомендации для выбора в магазинах преимущественно здоровых продуктов. Такое решение может стать одним из способов профилактики развития хронических заболеваний, связанных с неправильным питанием, уверены разработчики.

«Анализ покупок продуктов питания — это перспективная технология. Исследования в этой области ведутся с начала 2000-х годов. Однако первые работающие приложения появились только в 2022 году в Швейцарии и США. В России подобных цифровых решений пока нет. Мы предлагаем нашим студентам обучение и участие в перспективных научных исследованиях, которые изменят наши подходы к оценке и модификации питания, а также накоплению массива данных, необходимых для дальнейших исследований», — заключил Александр Алфимов.

Источник: пресс-служба Сеченовского университета

Изображение: Freepik

Подписывайтесь на каналы Let AI be в Telegram и «ВКонтакте» — оставайтесь в курсе главных новостей в сфере искусственного интеллекта!