A desnutrição é um problema que afeta qualquer pessoa que não tenha uma dieta balanceada, já que está relacionada à qualidade, e não à quantidade, de alimentos ingeridos. No Reino Unido, por exemplo, este é um problema especialmente prevalente em idosos que habitam asilos, chegando a afetar mais de 50% desta população. A melhor maneira de prevenir este quadro é monitorar a ingestão de alimentos e bebidas, mas não há um método eficiente, sendo todo registro atualmente feito de forma manual, sujeito portanto à subjetividade e até à falta da devida atenção dos cuidadores.
Esta situação motivou pesquisadores da Universidade de Waterloo, no Canadá, a desenvolver um sistema dotado de inteligência artificial para realizar o registro de alimentação de forma automatizada, através de fotografias do prato antes e depois do consumo. A ideia é segmentar os alimentos presentes, identificar cada segmento, e determinar a quantidade ingerida, possibilitando assim gerar relatórios dos micro e macronutrientes consumidos em cada refeição.
O estudo relata que o sistema envolve o uso de uma câmera RGB-D, que além de capturar imagens coloridas, também registra a distância de cada pixel até o sensor da câmera, o que proporciona melhores estimativas de volume sem a necessidade de tirar múltiplas fotografias. As imagens foram processadas por uma nova rede convolucional encoder-decoder para alimentos (EDFN, encoder-decoder food network). O modelo foi treinado com um dataset público e testado com dois novos datasets construídos pelos pesquisadores. No final do processo, o algoritmo atingiu um erro percentual no volume ingerido de cerca de 4%, contra 50% dos métodos de registro manuais atualmente em uso.
A ferramenta tem potencial para ser uma ajuda valiosa no acompanhamento da saúde de pessoas que, por alguma situação de vulnerabilidade, tenham dificuldade em ingerir a quantidade adequada de nutrientes.