Даніель Енсінас, керуючий партнер Cognodata Consulting
- Прокоментуйте
- Поділитися на Whatsapp
- Поділитися на LinkedIn
- Поділитися в Twitter
- Поділитися у Facebook
- Надіслати електронною поштою
- Друкувати
Кожен четвертий іспанець має зайву вагу або ожиріння, згідно з дослідженням 2016 року, проведеним групою дослідників Імперського коледжу Лондона у співпраці зі Всесвітньою організацією охорони здоров’я (ВООЗ). Однак сьогодні дієтологія може вирішити ці проблеми зі здоров’ям за допомогою знань, технологій та машинного навчання.
З першої послідовності геному людини в 2003 році було зроблено висновок, що окремі гени кожної людини визначають спосіб обробки їжі. Завдяки цьому була розроблена наука про нутрігеноміку, присвячена вивченню дії поживних речовин в організмі людини з урахуванням індивідуального геному кожної людини. У свою чергу, ці знання доповнюються вивченням мікробіоти, мікроорганізмів, що знаходяться в кишечнику, які впливають на переробку їжі і різні для кожної людини.
З усіма цими знаннями створюються дані, які після обробки дозволяють нам знати, які продукти харчування можуть позитивно чи негативно впливати на наш організм. Це означає оптимізацію дієти та лікування захворювань певними дієтами, що в кінцевому підсумку дає можливість подовжити тривалість нашого життя.
Незважаючи на знання продуктів, які суттєво покращують наше здоров’я, споживчі звички все ще є найбільшою проблемою для багатьох захворювань, таких як ожиріння. Для цього існує ряд факторів, які рівні або важливіші за харчування, які впливають на наш раціон. Ці фактори можуть бути як індивідуальними (щоденні фізичні навантаження, економіка, психологія ...), так і колективними (культура, доступ до харчової освіти, уявлення про красу ...).
Щоб інтегрувати всі ці фактори, у Cognodata ми розробили аналітичну базу Nutritional Science 2.0, на основі таких клавіш:
1. - Додатки для управління геномами в хмарі. Хмарній геноміці вдалося зменшити кількість технологічні та економічні залежності для проведення цих досліджень. В даний час такі компанії, як Google або Amazon, дозволяють: Зберігати геномні дані, отримати доступ до публічних та приватних даних, керувати робочим процесом та завданнями, обробляти дані та інтуїтивно візуалізувати їх для замовника.
2. - Включення носіїв та інших технологій відстеження та моніторингу. Щоразу розробляються носимі пристрої, які контролюють різні частини людського тіла, а разом із цим і ціни на них падають. Подібним чином на сцені з’являються Smart Plates, розумні страви, що визначають їжу, вагу, поживний вміст і калорії, а також програми для мобільних телефонів, що дозволяють виконувати однакові функції за допомогою технологій виявлення зображень (Google IM2Calories). За допомогою цих технологій можна отримати знання про стан здоров’я в режимі реального часу і більш точні, ніж традиційні опитування з питань харчування та способу життя.
3. - Великі дані та машинне навчання харчової науки 2.0. На додаток до інформації, зібраної в попередніх пунктах, розробляються великі дані, що включають такі компоненти, як демографічні та економічні дані, показники здоров'я, забруднення та доступ до здорової їжі, серед багатьох інших змінних. Зіткнувшись із моделлю з великою кількістю даних, машинне навчання розробляється, генеруючи штучний інтелект, здатний навчатись та прогнозувати біологічну поведінку. Це забезпечує більшу точність і скорочення часу та ресурсів.
4. - Залученість, гейміфікація та лояльність. Для досягнення бажаних результатів рамки Nutritional Science 2.0 також включають підвищення мотивації пацієнтів із гейміфікованими системами, які винагороджують зусилля. Виникли такі платформи, як Gympact та Dietbet, які через ставки та виклики між спільнотами сім'ї та друзів заохочують такі заходи, як схуднення, подорож на певну відстань або навіть приготування корисних страв. На рівні роздрібної торгівлі лояльність до здоров’я почала робити перші кроки з Walgreens (найбільша фармацевтична компанія у світі після союзу з Boots), яка розробила додаток, який відстежує харчові звички та фізичні вправи, щоб запропонувати купони зі знижкою.
На закінчення я хотів би підкреслити, що шлях до Nutritional Science 2.0 нестримний і все вказує на те, що термін Персоніфікованого харчування зберігся. Насправді, зараз ми працюємо над кількома ініціативами, що збільшують знання та знижують витрати, але для того, щоб їх застосування було успішним, ми повинні врахувати, що його аналітична база включає громадян, державні та приватні установи, роздрібну торгівлю, виробників, фахівців у галузі охорони здоров’я та лабораторій і що вони повинні брати повну участь. Тільки таким чином ми забезпечимо, що знання, отримані за допомогою цих даних, є чудовою можливістю покращити стан здоров'я у глобальному масштабі.