Големи данни, машинно обучение и хранителни науки 2

От Даниел Енцинас, управляващ партньор на Cognodata Consulting

големи

  • Коментирайте
  • Споделете в Whatsapp
  • Споделете в LinkedIn
  • Споделете в Twitter
  • Споделям във Фейсбук
  • Изпратен по имейл
  • За печат

Всеки четвърти испанец е с наднормено тегло или затлъстяване, според проучване, проведено през 2016 г. от група изследователи от Имперския колеж в Лондон в сътрудничество със Световната здравна организация (СЗО). Днес обаче хранителната наука може да се справи с тези здравословни проблеми със знания, технологии и машинно обучение.

От първото секвениране на човешкия геном през 2003 г. се стигна до заключението, че отделните гени на всеки човек определят начина на обработка на храната. С това беше разработена нутригеномична наука, посветена на изучаването на действието на хранителните вещества в човешкото тяло, като се вземе предвид индивидуалният геном на всеки човек. На свой ред тези знания се допълват от изучаването на микробиотата, микроорганизмите, разположени в червата, които влияят на обработката на храната и които са различни за всеки човек.

С всички тези знания се генерират данни, които след като бъдат обработени, ни позволяват да знаем кои храни могат да повлияят положително или отрицателно на нашето тяло. Това се превръща в оптимизиране на диетата и лечение на заболявания със специфични диети, които в крайна сметка предлагат възможността за удължаване на продължителността на живота ни.

Въпреки познаването на храните, които значително подобряват здравето ни, хранителните навици все още са най-големият проблем за много заболявания като затлъстяването. За това има редица фактори, които са равни или по-важни от храненето, които влияят на нашата диета. Тези фактори могат да бъдат както индивидуални (ежедневна физическа активност, икономика, психология ...), така и колективни (култура, достъп до хранително образование, концепция за красота ...).

За да интегрираме всички тези фактори, в Cognodata разработихме аналитичната рамка на Nutritional Science 2.0, въз основа на следните клавиши: