S. Calleja - Los nuevos avances en Inteligencia Artificial están transformando el campo de la nutrición clínica para ser más precisos en diagnósticos, tratamiento y predicción, pero también abren la mano a dilemas éticos y legales

La inteligencia artificial se ha sentado a la mesa y comienza a rediseñar la dieta y a escribir un nuevo capítulo en la nutrición clínica. ¿Llegará un día en que los algoritmos digan lo que hay que comer?, ¿serán los datos los que diseñen los menús y los que nos alimenten? Pues no es ciencia ficción, en parte es ya una realidad en expansión, que ha comenzado a transformar la nutrición clínica desde dentro, con herramientas que permiten analizar hábitos alimentarios, predecir riesgos, personalizar tratamientos y mejorar el seguimiento de los pacientes. Con aplicaciones que van desde las que se utilizan en las consultas de los grandes hospitales hasta los dispositivos móviles, estas tecnologías marcan un antes y un después en la forma de entender la nutrición, pero también abren la mano a dilemas éticos y legales. La mesa está servida.

“La IA ha llegado para quedarse no solo en la nutrición, sino en la medicina y en casi todos los campos que podamos analizar. A nosostros nos permite ser más precisos en el diagnóstico y en la predicción con nuestros pacientes”, con herramientas que ayudan, por ejemplo, a valorar ecografías musculares, a valorar la composición corporal mediante un TAC y en la investigación clínica. Lo explica a Ical Daniel de Luis, catedrático de Edocrinología y Nutricion de la Facultad de Medicina de la Universidad de Valladolid, además de director del Centro de Endocrinología y Nutrición de esta institución académica.

El también jefe del Servicio de Endocrinología y Nutrición del Hospital Clínico Universitario de Valladolid destaca la contribución de la IA en la medicina personalizada y de precisión, y el potencial del deep learning y el machine learning para manejar una ingente cantidad de datos e identificar patrones complejos que podrían pasar desapercibidos con los métodos tradicionales, y contribuir así a anticiparse a enfermedades y poder actuar. “Estas herramientas nos permiten predecir con una serie de parámentros, por ejemplo, la capacidad que tiene un niño de desarrollar obesidad en un futuro o diabetes. Si sabes que va a desarrollar estas patologías, son dos ejemplos, pero también podríamos utilizarlas en procesos de desnutrición, etc., puedes adelantarte” con medidas de prevención, y si ha aparecido el problema, personalizar el tratatamiento.