La IA cuenta los bocados de los niños en la lucha contra la obesidad
Se está desarrollando un nuevo contador de bocados impulsado por inteligencia artificial (IA) para combatir la obesidad infantil, con la capacidad de monitorear a los niños mientras comen y motivarlos a disminuir la velocidad de ingesta.
Investigaciones señalan que cuanto más rápido come un niño durante una comida o merienda, mayor es su riesgo de desarrollar obesidad. Sin embargo, estudiar métodos para ayudar a los niños a comer más despacio es un proceso laborioso, ya que los investigadores deben revisar videos y registrar manualmente cada bocado.
Para facilitar estudios de mayor escala, se creó una IA llamada ByteTrack, diseñada para contar automáticamente los bocados de los niños durante las comidas. Según un informe reciente publicado en Frontiers in Nutrition, el sistema es aproximadamente un 70 % más preciso que los contadores humanos.
A medida que la IA mejora su exactitud, podría convertirse en una herramienta útil para investigadores, padres y médicos, ayudando a identificar cuándo los niños deben reducir su velocidad al comer.
“Cuando comemos rápido, no damos tiempo al sistema digestivo para percibir las calorías”, explicó Kathleen Keller, presidenta de ciencias nutricionales de la Universidad Estatal de Pensilvania. “Cuanto más rápido comes, más rápido pasa la comida por el estómago, y el cuerpo no libera las hormonas que indican saciedad a tiempo. Esto puede provocar comer en exceso repetidamente, aumentando el riesgo de obesidad”.
La tasa de mordidas se ha consolidado como un indicador clave de los hábitos alimentarios infantiles, según la investigadora principal Alaina Pearce, bibliotecaria de gestión de datos en Penn State. “Esta medida es un objetivo frecuente de intervenciones para reducir la velocidad de alimentación, lo que puede disminuir la ingesta y, eventualmente, el riesgo de obesidad”, señaló.
Para entrenar la IA, los investigadores analizaron 1,440 minutos de video de un estudio financiado por el gobierno sobre exceso de comida en niños. Las grabaciones incluían a 94 niños de 7 a 9 años consumiendo cuatro comidas cada uno en distintas ocasiones. Contaron los bocados en 242 videos y utilizaron esos datos para entrenar el modelo, que luego se probó en otros 51 videos.
El sistema logró identificar la cara de los niños con un 97 % de éxito, pero solo alcanzó un 70 % de precisión en el conteo de bocados. “El modelo era menos exacto cuando la cara del niño no estaba visible o cuando masticaba utensilios o jugaba con la comida, comportamientos comunes hacia el final de la comida”, explicó Yashaswini Bhat, estudiante doctoral en ciencias nutricionales y líder del proyecto.
El objetivo es perfeccionar la IA para que pueda reconocer los bocados con precisión en tiempo real. “En el futuro, podríamos ofrecer una aplicación móvil que avise a los niños cuándo reducir la velocidad al comer, ayudándolos a desarrollar hábitos saludables que perduren toda la vida”, concluyó Bhat.
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