DayTwo es solo una de las muchas aplicaciones que afirman ofrecer soluciones de alimentación con inteligencia artificial. En vez de hacer una dieta tradicional, que suele tener una lista fija de alimentos “buenos” y “malos”, estos programas son más bien asistentes personales que te ayudan a elegir alimentos saludables con rapidez. Se basan en investigaciones que demuestran que los cuerpos reaccionan de manera diferente a los mismos alimentos y que quizá las opciones más saludables son únicas para cada persona. Todavía no está claro si estos nutricionistas de la inteligencia artificial están preparados para un uso generalizado, y hay muy poca investigación disponible de fuentes distintas a las empresas que venden las aplicaciones. Los usuarios deben desconfiar de las afirmaciones demasiado amplias que van más allá de la predicción de cómo los alimentos afectan al azúcar en sangre. Pero sus defensores afirman que el azúcar en la sangre solo es el principio y que los programas de inteligencia artificial podrían centrarse en otros aspectos de la salud metabólica, como la obesidad y las enfermedades cardíacas, ayudando a la larga a orientar las elecciones alimentarias diarias de una persona.

¿Cómo tomar decisiones alimentarias (artificialmente) inteligentes?
La aplicación DayTwo utiliza un algoritmo basado en las investigaciones de Eran Elinav y Eran Segal, del Instituto de Ciencias Weizmann de Israel, quienes cofundaron la empresa en 2015. El año pasado, la compañía descubrió que cuando utilizaban su algoritmo para adaptar una dieta al microbioma y metabolismo de una persona, funcionaba mejor para controlar la glucosa en sangre que la dieta mediterránea, considerada como una de las más saludables del mundo. “En lugar de medir los alimentos por su contenido calórico y de tratar de llegar a una ‘dieta saludable’, hay que empezar a medir a la persona”, comentó Elinav.
Esta tecnología es relativamente nueva y solo se relaciona con la glucemia. Por su parte, la dieta mediterránea cuenta con décadas de investigación en su historia y es probable que siga siendo el punto de referencia de la alimentación saludable en los próximos años; sin embargo, para personas como Idema, una IA como la de DayTwo puede facilitar mantener patrones de alimentación saludables.

El algoritmo de aprendizaje automático de la aplicación puede identificar patrones y aprender de los datos con ayuda humana. Analiza los datos de las respuestas de glucosa en la sangre de distintos individuos ante decenas de miles de alimentos para identificar las características personales —edad, sexo, peso, perfil del microbioma y diversas mediciones metabólicas— que explican por qué la glucosa de una persona se dispara con determinados alimentos y la de otra no. El algoritmo utiliza estas observaciones para predecir cómo afectará un alimento determinado a la glucemia y asignar una puntuación a cada comida.
El sistema todavía no puede tener en cuenta el dulce que alguien se ha comido hace dos horas, pero los usuarios pueden jugar con las combinaciones de alimentos para cambiar la puntuación de cada comida. Por ejemplo, la aplicación dio a los macarrones con queso —uno de los favoritos de Idema— una puntuación baja, pero pudo mejorarla añadiendo proteínas. Esto se debe a que la adición de proteínas o grasas saludables puede atenuar el pico de azúcar en sangre de una comida rica en carbohidratos como los macarrones. “Pensé que me iban a decir: ‘Oh, Dios mío, tienes que convertirte en un comedor de ensaladas, y no ha sido así’”, dijo Idema.

DayTwo, que actualmente solo está disponible para empresas o planes de salud, no para los consumidores, es una de las pocas aplicaciones basadas en IA que recomiendan opciones de alimentos más saludables. Otra empresa, ZOE, también genera puntuaciones de comidas y está disponible directamente para los consumidores por 59 dólares al mes. El algoritmo de ZOE utiliza datos adicionales, como los niveles de triglicéridos en sangre, además de las pruebas de microbioma y glucosa. El algoritmo pudo predecir cómo responden el azúcar y las grasas en sangre de una persona a diferentes alimentos en un estudio amplio realizado en 2020 y dirigido por uno de los fundadores de la empresa, Tim Spector, profesor de Epidemiología Genética del King’s College de Londres.
Actualmente, estos algoritmos se centran sobre todo en el azúcar en la sangre, pero las nuevas versiones incorporarán más datos personales y, en teoría, recomendarán dietas que reduzcan el colesterol, la presión arterial, la frecuencia cardíaca en reposo o cualquier otro indicador clínico medible. “Incorporar todos estos tipos de datos diferentes es muy, muy potente, y ahí es donde entra en juego el aprendizaje automático”, afirma Michael Snyder, profesor de genética de la Universidad de Stanford que ayudó a fundar January, una empresa emergente dedicada a la salud.
Cuidado antes de comprar

El ámbito de la nutrición personalizada aún no está regulado y los expertos dicen que es importante distinguir entre tanta publicidad. Muchas empresas están dispuestas a analizar tu microbioma y ofrecerte recomendaciones dietéticas basadas en la IA, además de venderte suplementos, pero pocas se basan en ensayos científicamente rigurosos. El año pasado, uBiome lo hizo e incluso fue acusada de fraude. En general, cuanto más amplias son las afirmaciones sobre salud y pérdida de peso que hacen las compañías, menos confiables son las pruebas que las respaldan. “Creo que, por desgracia, en estos momentos todo está sobrevalorado”, aseveró Eric Topol, cardiólogo, fundador y director del Scripps Research Translational Institute.
Además, los datos que utilizan aplicaciones como DayTwo y ZOE solo captan una parte de la interacción entre el microbioma intestinal, nuestro metabolismo y la dieta. Sin duda, hay muchos factores más, incluidos los genéticos, que afectan al metabolismo y que los programas actuales de IA ignoran. “No te cuenta toda la historia, y optimizar la dieta solo en torno a la glucosa no va a ser suficiente para crear la dieta perfecta para ti”, explicó Casey Means, cofundadora y directora médica de una empresa de salud digital llamada Levels. Las aplicaciones de inteligencia artificial podrían alentar a los usuarios a comer alimentos que son buenos para prevenir los picos de glucemia y la diabetes, pero que pueden ser poco saludables en otros aspectos.

Por ejemplo, cuando Topol probó la aplicación DayTwo, sus recomendaciones para controlar la glucosa en sangre —como comer espinacas y frambuesas—tenían un alto contenido en ácido oxálico, lo cual podría haber provocado cálculos renales. Esto se debe a que la aplicación no tomó en cuenta su riesgo preexistente de padecer esta enfermedad. Además, las dietas restrictivas se consideran cada vez más una manera equivocada de cambiar los hábitos alimentarios y a menudo son contraproducentes. Sin embargo, muchos expertos esperan que cada vez sea más fácil seguir las recomendaciones de las aplicaciones de IA personalizadas y que creen mejores comportamientos a largo plazo. Por el momento, estas aplicaciones podrían ayudar a los nutricionistas con sugerencias de comidas, pero no van a sustituirlos, y tanto ZOE como DayTwo tienen revisiones virtuales periódicas con un dietista o nutricionista integradas en sus programas.
Según Topol, estudios más amplios y a más largo plazo que incorporen más capas de datos, como el sueño, el ejercicio o el estrés, a los algoritmos podrían hacer que estos programas fueran más precisos y exactos para cada persona. También podrían ayudar a ver cómo las respuestas a corto plazo, como los picos de glucosa tras las comidas, influyen en la salud a largo plazo.
Lo que no sabemos es si las mejoras diarias se traducen en salud a largo plazo y, en ese caso, cómo lo hacen. “¿Pueden prevenir la diabetes? ¿Pueden prevenir las enfermedades cardíacas y otras enfermedades crónicas?”, dijo Topol sobre los programas de dieta de la inteligencia artificial. Estos estudios más amplios están por llegar. El programa de investigación Nutrition for Precision Health de los Institutos Nacionales de la Salud comenzó en enero un estudio de varios años para desarrollar algoritmos que permitan predecir las respuestas individuales a los alimentos. Para Idema, los efectos de las dietas personalizadas ya son tangibles; el efecto más reciente se presentó cuando la mejora en sus niveles de glucemia le permitió disfrutar del pastel de cumpleaños de su hija. “Llevaba el medidor de glucosa en ese momento y me mantuve dentro del rango, así que mi cuerpo lo manejó bien”, dijo. “Así que ahora estoy mucho mucho mejor y, en mi opinión, este programa definitivamente me salvó la vida”.