Yapay Zeka ve Beslenme

Günümüzde teknolojik ilerlemelere baktığımızda neredeyse her alan ile ilgili olumlu ya da olumsuz gelişmelere rastlamaktayız. Bugün burada okumuş olduğunuz bu yazımın da konusu bu gelişmelerin biraz beslenme tarafından bakılmış yorumu olacaktır.

Yapay zekanın beslenme üzerindeki etkisi dört konu başlığı altında toplanmıştır;

1. Besin tüketiminin değerlendirilmesi,

2. Kişiye özel diyetin planlanması,

3. Hastalığın diyet ile olan ilişkisini saptama,

4. Antropometrik ölçümlerle ilgili uygulamalardır.

Malumunuz bedenimizde kemik ve kas dokusunun yanında özellikle de yüksek oranda yağ dokusu bulunur. Bu durum cinsiyet fark etmeksizin her yaşta karşımıza çıkabilmektedir. Bedenimizin optimum şartlar altında çalışabilmesi için bu yağ dokusunun belirli bir oran altında tutulması gerekir. Zaten bu oranlar doğrultusunda obezite ve kademeleri sınıflandırılır. Güncelde bu oranları hesaplamak için çoğunlukla vücut analiz cihazları kullanılmaktadır. Fakat vücut analiz cihazları bu yağ oranlarını hesaplarken fakında olduğumuz ya da olmadığımız birçok dış etmenden etkilenir. Açlık-tokluk, kadınlarda regl olma hali, tartım öncesi tuvalete çıkma durumu, son yarım saat içerisinde su içmek gibi birçok şarta bağlı çalışan cihazlardır. Bu farklar gözetildiğinde daha somut ve kesinlik içeren ölçümler yapılmalıdır. Bu konuda imdadımıza bir mezura ve antropometrik ölçümler dediğimiz, özellikle vücudumuzun yağ depoladığı bölgelerin ölçümü ve formülize edilerek hesaplanması işlemi devreye girer.

Antropometrik ölçümleri bir diyetisyen veya ölçüm için eğitim almış bir kişi gerçekleştirdikten sonra işin hesaplama ve matematik boyutu ortaya çıkmaktadır. Işte tam olarak burada devreye yapay zeka giriyor. Yapay zeka ile geliştirilen programlar bize günlük hayatta oldukça kolaylık sağlar. Elde ettiğimiz verileri yapay zekaya aktararak gerekli işlemleri yapma ve sonuca göre uygun kalori ve besin ögelerini hesaplamaya kadar birçok alanda bizlere yardımcı olmaktadır.

Yapılan bir araştırmada, bir yapay zeka modeli geliştirilerek son 24 saatlik tüketilen besinlerin kaydı tutulmuş ve bu veriler uygulamaya girilerek bir besin analizi modeli oluşturulmuştur. Uygulamayı kullanan kişi tükettiği besinleri uygulamaya aktardığında, uygulama onun için besinin içeriğini saniyeler içerisinde hesaplayabilmiş. Bu sayede besin tüketimi ile ilgili farklı bölgeler ve kültürler olsa dahi geribildirimler alınabilmiştir (2). Sağlığın korunması adına beslenmenin önemi gün geçtikçe daha da artmıştır. Kişiye özel beslenme sistemine geçilmişken elde edilen sonuçlar daha ikna edici ve olumludur. Özellikle sağlık alanında bizler interneti daha çok danışanların beslenme tedavisi süreçlerini uzaktan/online takip etme amaçlı kullanmaktayız. Yapay zeka uygulamaları ile elde edilen bilgiler; beslenmenin bireysel olmasına katkı sağlayarak, sağlıklı beslenme alışkanlığının kazanılmasını ve bu alışkanlığın sürdürülebilir olmasına imkan sağlamaktadır. Ayrıca süreç boyunca yapay zeka ile hazırlanan bireysel beslenmenin maddi tasarruf ve zaman açısından avantaj sağlamasıyla sağlık sisteminin yükünü bir nebze de olsa azaltabileceğine inanılmaktadır (3).

Tıbbi beslenme tedavisi süreci boyunca kişilere moral ve motivasyon sağlayacak, onlara gerekli hatırlatmaları ve iletişimi sağlayacak onlarca yapay zeka uygulaması geliştirilmiştir. Yapay zekaya bizler tarafından aktarılacak ve danışanların kullanımına sunulabilecek, onların sürece uyumunu kolaylaştıracak birçok uygulama geliştirilebilir. Fakat burada özellikle üzerinde durmak istediğim nokta bilinçsiz ve sorgusuz inançtır. Yüzlerce kalori sayma uygulaması piyasaya sürülmüştür. Kalori saymak bir süre sonra özellikle kilo alma veya verme

ile başvuran kişilerde psikolojik yönden olumsuzluk oluşturabilen olaylara neden olabilmektedir. Bu uygulamaları daha çok tüketeceği besinin içeriğini bilmesi gereken hastaların kullanımı önerilir. Örneğin akut veya kronik böbrek yetmezliği olan hastalarda önemli miktarda tuz ve mineral kısıtlaması yapılmaktadır. Kişilere her ne kadar yüz yüze anlatılmış olsa da unutulabilir. Bu durumda bu uygulamalara tüketeceği besinleri sorgulatarak içeriğine ulaşabilir.

Yukarıda girişini yapmış olduğum konuyu açıklayacak olursam yapay zeka etiket okumayı da kolaylaştırır. Şuanda erişim sağlayacağınız neredeyse bütün paketli gıdaların içeriğine yapay zeka sayesinde ulaşabilirsiniz. Içinde barındırdığı katkı maddelerinin veya herhangi bir olumsuz yan etkisinin olup olmadığını bize söyleyebilir. Bu da bize hem bilinçli beslenen bir toplum kazandırmış olur hem de olası sağlık yükü azalmış olur (4). Yapay zeka, bireylere kişiselleştirilmiş ve pratik çözümler sunarak sağlıklı beslenme alışkanlıklarının geliştirilmesine yardımcı olmaktadır. Sağlık hizmetlerinde ve tıbbi araştırmalarda yapay zeka tekniklerinin potansiyel olarak rolünün nasıl olacağı henüz bilinmiyor. Gelecekte yapay zeka uygulamalarının ve insanlar üzerinde yapılan çalışmaların da ne tür sorunları beraberinde getireceği henüz belirsizdir ve bu alanda netlik kazanmak için daha çok çalışma yapılması gerekir.

Referanslar

2. Lee HA, Huang TT, Yen LH, Wu PH, Chen KW, Kung HH, et al. Precision nutrient management using artificial intelligence based on digital data collection framework. Applied Sciences. 2022;12(9):4167

3. Ordovas, J. M., Ferguson, L. R., Tai, E. S., & Mathers, J. C. (2018). Personalised nutrition and health. BMJ (Clinical research ed.), 361, bmj.k2173. https://doi.org/10.1136/bmj.k2173

4. Manickam, P., Mariappan, S. A., Murugesan, S. M., Hansda, S., Kaushik, A., Shinde, R.,

& Thipperudraswamy, S. P. (2022). Artificial Intelligence (AI) and Internet of Medical Things (IoMT) Assisted Biomedical Systems for Intelligent Healthcare. Biosensors, 12(8), 562. https://doi.org/10.3390/bios12080562

Diyetisyen Seda Koca – Beslenme ve Diyetetik, Afyonkarahisar Sağlık Bilimleri Üniversitesi