Roman RemberUn equipo de investigación innovador liderado por los profesores Ryu Ji-won, Kim Hye-won y Kim Se-jung en el Hospital Nacional de la Universidad de Seúl en Bundang ha presentado una tecnología revolucionaria que estima la ingesta de sal a partir de fotos de alimentos mediante análisis de inteligencia artificial.
El consumo excesivo de sal es un factor de riesgo conocido para enfermedades cardiovasculares como la hipertensión y el infarto de miocardio, así como para afecciones crónicas sistémicas como la insuficiencia renal, el cáncer gástrico y la osteoporosis. A pesar de la recomendación de la Organización Mundial de la Salud de una ingesta diaria de sal de 2,000 mg, en Corea del Sur el consumo diario promedio supera esta pauta 1.6 veces, resaltando la necesidad de concienciación y control.
Hasta ahora, el monitoreo preciso de la ingesta de sal ha sido desafiante debido a la falta de práctico registro detallado de listas de alimentos y cantidades consumidas en cada comida. Los métodos actuales, como la ‘prueba de sodio en la orina de 24 horas’ realizada durante hospitalizaciones por condiciones que requieren restricción de sodio, se consideran los más precisos pero también los más engorrosos.
En vista de esto, el equipo de investigación de los profesores Ryu, Kim y Kim aprovechó los rápidos avances de la inteligencia artificial para validar la utilidad de estimar la ingesta de sodio a partir de fotos de alimentos. Utilizando modelos de IA que detectan alimentos, los clasifican y miden porciones, el equipo demostró que comparando las diferencias en contenido de sal entre fotos antes y después de las comidas, se puede estimar con precisión la ingesta de sodio.
El estudio involucró capturar fotos de alimentos antes y después de las comidas consumidas por pacientes hospitalizados en el Hospital Nacional de la Universidad de Seúl en Bundang, comparando la ingesta de sodio calculada por la IA con los resultados de la prueba de sodio en la orina de 24 horas. Los hallazgos confirmaron que al considerar variables como género, edad, función renal y uso de diuréticos, el análisis de IA arroja resultados que se asemejan de cerca a los de la prueba de orina. Además, el equipo logró derivar con éxito una ecuación que predice los resultados reales de la prueba de sodio en la orina utilizando la ingesta de sodio estimada por la IA y la tasa de filtración glomerular estimada.
Esta investigación destaca el potencial de utilizar la tecnología de IA para el monitoreo conveniente de la ingesta de sodio entre pacientes hospitalizados, con futuros desarrollos que se espera amplíen sus aplicaciones a la vida cotidiana. El profesor Ryu enfatizó la simplicidad de capturar fotos de alimentos antes y después de las comidas a través de aplicaciones para teléfonos inteligentes, convirtiéndolo en un enfoque más amigable para el usuario que el registro manual o las encuestas. El profesor Kim subrayó la importancia de gestionar la ingesta de sal en la vida diaria para prevenir complicaciones relacionadas con la hipertensión, concluyendo que la tecnología de medición de sodio mediante IA podría servir como una herramienta valiosa en este sentido. Publicados en la revista de salud internacional ‘JMIR Formative Research’, estos hallazgos marcan un paso significativo hacia la transformación del monitoreo de la ingesta de sal a través de soluciones innovadoras de IA.
