Big Data, Machine Learning y la Ciencia Nutricional 2.0

Uno de cada cuatro españoles padece sobrepeso u obesidad, según un estudio realizado en 2016 por un grupo de investigadores del Imperial College de Londres en colaboración con la Organización Mundial de la Salud (OMS). No obstante, la ciencia nutricional hoy en día puede hacer frente a estos problemas de salud con conocimiento, tecnología y Machine Learning.

A partir de la primera secuenciación del genoma humano en 2003, se llegó a la conclusión de que los genes individuales de cada persona condicionan la forma de procesar los alimentos. Con ello se desarrolló la ciencia nutrigenómica, dedicada a estudiar la acción de los nutrientes en el cuerpo humano teniendo en cuenta el genoma individual de cada persona. A su vez, este conocimiento se complementa con el estudio de la microbiota, unos microorganismos situados en el intestino que influyen en el procesamiento de los alimentos y que son diferentes para cada persona.

Con todo este conocimiento, se generan datos que, una vez procesados, nos permiten conocer qué alimentos pueden influir positivamente o negativamente en nuestro cuerpo. Esto se traslada en la optimización de la dieta y al tratamiento de enfermedades con dietas específicas, que en definitiva ofrecen la posibilidad de alargar nuestra esperanza de vida.

A pesar de conocer los alimentos que mejoran sustancialmente nuestra salud, los hábitos de consumo siguen siendo el mayor problema de muchas enfermedades como la obesidad. Para ello, hay una serie de factores que son iguales o más importantes que la nutrición que afectan a nuestra dieta. Estos factores pueden ser tanto individuales (actividad física diaria, economía, psicología…) como colectivos (cultura, acceso a educación nutricional, concepción de la belleza…).

Para integrar todos estos factores, en Cognodata hemos desarrollado el marco analítico de la Ciencia Nutricional 2.0, basada en las siguientes claves:

1.- Aplicaciones para la gestión genómica en Cloud. La genómica en cloud ha logrado reducir el número de dependencias tecnológicas y económicas para la realización de estos estudios. Actualmente empresas como Google o Amazon permiten: Almacenar datos genómicos, acceder a datos públicos y privados, administrar el flujo de trabajo y las tareas, procesar los datos y visualizarlos de forma intuitiva para el cliente.

2.- Incorporación de wearables y otras tecnologías de tracking y monitoreo. Cada vez se están desarrollando wearables que monitorizan distintas partes del cuerpo humano y con ello sus precios están bajando. Asimismo, aparecen en escena Smart Plates, platos inteligentes que identifican la comida, el peso, el aporte nutricional y el calórico, y APPs para móviles que permiten realizar las mismas funcionalidades a partir de tecnologías de detección de imágenes (IM2Calories de Google). Con estas tecnologías, se puede llegar a un conocimiento de la salud en tiempo real y más exacto que las tradicionales encuestas sobre nutrición y estilos de vida.

3.- Big Data y Machine Learning de la Ciencia Nutricional 2.0. Además de la información recopilada en los puntos anteriores, se desarrolla un Big Data incorporando componentes como datos demográficos y económicos, índices de salud, contaminación y acceso a la comida saludable, entre otras muchas variables. Ante un modelo con tantos datos, se desarrolla Machine Learning, generando una inteligencia artificial capaz de aprender y predecir el comportamiento biológico. Ello permite una mayor precisión y reducción de tiempos y recursos.

4.- Engagement, gamificación y fidelización. Para conseguir los resultados deseados, el marco de la Ciencia Nutricional 2.0 incluye también el aumento de la motivación de los pacientes con sistemas gamificados que recompensan el esfuerzo. Han surgido plataformas como Gympact y Dietbet que, mediante apuestas y retos entre comunidades de familiares y amigos, incentivan actividades como bajar de peso, recorrer una cierta distancia o, incluso, preparar platos saludables. A nivel de retailer, la fidelización en la salud ha empezado a dar sus primeros pasos con Walgreens (la mayor compañía farmacéutica del mundo después de su alianza con Boots) que ha desarrollado una app que trackea los hábitos nutricionales y el ejercicio para ofrecer cupones de descuento.

Como conclusión me gustaría destacar que el camino hacia la Ciencia Nutricional 2.0 es imparable y todo apunta a que el término de Nutrición Personalizada ha venido para quedarse. De hecho, en la actualidad se está trabajando en múltiples iniciativas que aumentan el conocimiento y abaratan el coste pero para que su aplicación sea un éxito debemos tener en cuenta que su marco analítico abarca ciudadanos, instituciones públicas y privadas, retailers, productores, profesionales de la salud y laboratorios y que deberán estar implicados al máximo. Solo de esta manera conseguiremos que el conocimiento generado a través de estos datos suponga una gran oportunidad de mejora de la salud a escala mundial.