Martes, 28 de Mayo de 2024
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ITI y Ainia implementan una plataforma para aconsejar alimentos a cada ciudadano

ITI y Ainia implementan una plataforma para aconsejar alimentos a cada ciudadano

En un contexto donde las consultas médicas relacionadas con la alimentación están creciendo, ya que se detecta un mayor número de alergias, intolerancias y enfermedades metabólicas, la nutrición personalizada emerge como una de las posibles soluciones.

De hecho, se espera que en los próximos años esta práctica experimente un crecimiento significativo, impulsada por la relevancia que adquiere la atención individualizada y los planes nutricionales a medida.

El acceso cada vez más amplio a tecnologías avanzadas desempeñará un papel fundamental en el desarrollo y la expansión de la nutrición personalizada.

Las tecnologías ya permiten segmentar y caracterizar a los consumidores según sus necesidades específicas, facilitando así la creación de dietas y planes nutricionales adaptados a cada individuo. Además, posibilitan el diagnóstico preciso de condiciones médicas relacionadas con la alimentación, el seguimiento de la evolución del paciente y la promoción de hábitos alimenticios saludables.

Sin embargo, a pesar del potencial de la demanda, se detectan algunos desafíos como los altos costes asociados al desarrollo y prestación de los servicios, lo que puede limitar su accesibilidad a ciertos grupos de la población.

¿Quién está detrás?

En este sentido, los institutos tecnológicos ITI y Ainia, integrados en Redit, están desarrollando una plataforma de datos para crear servicios digitales avanzados en alimentación personalizada, a través de un proyecto, FOOD4ONE2, financiado por Ivace y Feder.

Se trata de dar un paso más en la gestión de la información alimentaria. Por su parte, ITI está trabajando en una plataforma de datos, Wisephere, que está centrando su esfuerzo en aspectos de gobernanza, calidad y procesado de datos. Esto, combinado con los servicios de alimentación personalizada de AINIA, convertirá la plataforma de FOOD4ONE en una fuente valiosa de conocimientos que impulsará la mejora continua en la alimentación personalizada.

“Uno de los objetivos de FOOD4ONE es disponer de una plataforma sólida para la gestión del dato, que permita su enriquecimiento y facilite su consumo y explotación con mejores datos. Logrando este objetivo, será factible crear nuevas aplicaciones y servicios que permitan dar respuestas y recomendaciones más precisas a los usuarios», ha destacado Jordi Arjona, coordinador del Grupo de Sistemas Distribuidos de ITI.

Detalles

Preguntamos tanto a Jordi Arjona (ITI) como a César Asensio, project Manager de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de Ainia más detalles sobre esta plataforma.

– El fin último del proyecto es poder aconsejar al usuario qué tipo de alimentos debería consumir, ¿cómo se podrán implementar estas recomendación?

– C.A.: Para implementar recomendaciones de alimentos personalizadas, FOOD4ONE se está enfocando en el desarrollo y despliegue de un prototipo de espacio de datos (DataSpace) que facilitará la creación de servicios digitales avanzados en el ámbito de la alimentación personalizada.

Este DataSpace permitirá recopilar, integrar y analizar una amplia variedad de datos relacionados con la alimentación, salud y preferencias del usuario. Por ejemplo, los usuarios podrán introducir información sobre sus condiciones de salud (como alergias o intolerancias), preferencias alimenticias, hábitos de vida y posiblemente datos biométricos recopilados a través de dispositivos wearables.

En función de esta información, la plataforma podrá ofrecer recomendaciones personalizadas de alimentos y planes nutricionales adaptados a las necesidades individuales de cada usuario.

¿Qué hay que saber?

– ¿Hasta ahora, qué tipo de datos habéis empezado ya a trabajar y procesar en este proyecto?

– C.A.: Hasta ahora, el proyecto ha comenzado a trabajar con datos relacionados con la producción de alimentos, salud del consumidor, tecnologías diagnósticas y herramientas de seguimiento.

En el futuro, se espera que el proyecto maneje un espectro más amplio de datos, incluyendo información genómica, microbiota, hábitos alimenticios y datos de wearables, entre otros.

Las aplicaciones futuras podrían incluir servicios de recomendación nutricional digital, herramientas de clasificación de alimentos y aplicaciones digitales de apoyo a la toma de decisiones en el ámbito del desarrollo de nuevos productos alimenticios. Estas aplicaciones permitirán a empresas y consumidores tomar decisiones más informadas y personalizadas en cuanto a la nutrición.

– Cuándo se prevé que se puedan realizar pruebas con empresas y consumidores…

– C.A.: Durante los 3 últimos meses de este proyecto (los próximos meses de abril, mayo y junio) las empresas empezarán a validar los resultados del proyecto relacionados con los servicios. También se harán pruebas con consumidores para contrastar las recomendaciones proporcionadas por los servicios.

Las tripas

– Desde, la parte más técnica, ¿en qué ha consistido el trabajo de ITI?
– J.A.: La plataforma tiene dos partes principales. Una, relativa a la gestión y explotación de los datos y, otra, relativa a una serie de servicios que se construirán a partir de modelos entrenados con dichos datos.

Nuestra parte se centra en la construcción e integración de esa plataforma en el proyecto. La construcción del prototipo de esta plataforma, denominada Wisephere, ofrece funcionalidades de ingesta, almacenamiento, gobernanza, calidad, intercambio o procesado de datos, entre otros y tiene por misión facilitar o mejorar la gestión, intercambio y monetización que las empresas hacen de sus datos.

Esta plataforma permitirá ingestar y almacenar datos, así como entrenar modelos de IA a partir de los mismos, con los que nuestros compañeros de AINIA construirán los servicios especializados que se ofrecerán en la plataforma.

– ¿Por qué ha sido necesario incidir en aspectos de gobernanza, calidad y procesado de datos?

– J.A.: El procesado de los datos, de cara a su análisis o explotación, incluyendo el entrenamiento de modelos de IA es algo relativamente conocido. En Wisephere, se integran herramientas que facilitan realizar y gestionar el ciclo de vida de un modelo de datos y que ayudan a los analistas y científicos de datos a procesarlos. Sin embargo, la calidad y la gobernanza son fundamentales y no son tan visibles o conocidas.

Un 70% de los datos nunca se usan

Hay datos demoledores como que casi un 70% de los datos que se almacenan nunca se usan o que el 95% de las empresas no confían en sus datos para tomar decisiones de negocio.

Principalmente, porque en muchas ocasiones no se sabe ni qué datos se están almacenando o no se comprueba si lo que se almacena es de calidad.

La gobernanza la enfocamos, en este caso, desde el punto de vista de conocer de qué datos se dispone y tener un catálogo, donde usando vocabulario de negocio, puedan encontrar los Datasets lo que necesitan. Esto implica disponer de un catálogo de datos, pero también de un glosario de datos, de vincular terminología de ese glosario a esos datasets, enriquecer los datos con metadatos, etc.

Una serie de acciones que están destinadas a que, si una empresa tiene un lago de datos o semejante, donde los datos se almacenan –en muchas ocasiones– de cualquier manera, estos datos puedan ser encontrados y consumidos fácilmente por personal no técnico.

La calidad del dato es también clave. Sólo a partir de datos de calidad podremos construir predicciones, modelos o extraer conclusiones válidas. Si no dispongo de «buenos» datos, cualquier conclusión que se extraiga de ellos corre el riesgo de ser imprecisa, incorrecta, estar sesgada, etc. Evaluar la calidad de los datos no sólo nos informa de su bondad, sino también nos pone sobre aviso de problemas en los procesos de ingesta o captura de estos datos, permitiendo emprender acciones correctivas que, eventualmente, mejoren la calidad de nuestros datos.

Datos de calidad resultarán en recomendaciones y formulaciones de dietas personalizadas más precisas.

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