SiSeNutre determinará si el usuario presenta alguna tendencia a la diabetes e hipertensión
Mediante el uso de las ramas de la inteligencia artificial, que son minería de datos nutricionales y machine learning, alumnas del Instituto Politécnico Nacional (IPN) crearon una aplicación móvil que funciona como evaluación dietética para prevenir el sobrepeso y la obesidad, además identifica la tendencia a padecer enfermedades como la diabetes e hipertensión.
Las creadoras de este sistema, Itzel Mancilla Escamilla y Wendy Barreda Cabrera, de la Unidad Profesional Interdisciplinaria en Ingeniería y Tecnologías Avanzadas (UPIITA), señalaron que se llama SiSeNutre y funciona en el sistema Android.
Esta herramienta de prevención permite registrar el consumo de los alimentos diarios, a través de tres métodos de entrada: fotografías de las tablas de información nutricional y la etiqueta frontal contenidas en los productos preenvasados, grabaciones de audio descriptivas y texto.
Para su buen funcionamiento se pide que sean descripciones claras del alimento en caso del audio, por ejemplo, “tomé un vaso de jugo de naranja o comí tres enchiladas verdes con pollo”, también se necesita decir la cantidad y la unidad de medida. Se pueden registrar varios comestibles en un mismo audio.
Esta app determinará si el usuario presenta alguna tendencia a estas enfermedades, ya que toma en consideración datos de la condición física del usuario, con la fórmula del índice de Masa Corporal (IMC), así como del consumo de los alimentos diarios (patrones dietéticos).
Las ingenieras en Telemática explicaron que la app implementa técnicas de Web Crawler y Scraping para explorar y extraer de páginas web contenido relacionado a nutrición, calcula las calorías y macronutrientes de los alimentos. Asimismo, implementa Interfaces de Programación de Aplicaciones para extraer el texto transcrito de las grabaciones de audio y de las fotografías.
Redacción / www.lcampus.mx
