O USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA O APRIMORAMENTO DA NUTRIÇÃO DE PRECISÃO: UMA REVISÃO NARRATIVA

Graziele Matias Macedo De Azevedo; Maria Clara Moreira Santiago; Vinicius Abreu Feijão; Epitacio Fernandes de Mesquita Neto; Francisco Gabriel Sampaio Pereira; Andre Guilherme Souza de Menezes; Roberta Cavalcante Muniz Lira

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Trabalho

Título do Trabalho

O USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA O APRIMORAMENTO DA NUTRIÇÃO DE PRECISÃO: UMA REVISÃO NARRATIVA

Autores

Graziele Matias Macedo De Azevedo
Maria Clara Moreira Santiago
Vinicius Abreu Feijão
Epitacio Fernandes de Mesquita Neto
Francisco Gabriel Sampaio Pereira
Andre Guilherme Souza de Menezes
Roberta Cavalcante Muniz Lira

Modalidade

Resumo simples

Área temática

Diagnóstico e Intervenção Nutricional;

Data de Publicação

10/01/2025

País da Publicação

Brasil

Idioma da Publicação

pt-BR

Página do Trabalho

https://www.even3.com.br/anais/i-seminario-de-nutricao-clinica-da-santa-casa-de-misericordia-de-sobral-tecnologia-e-assistencia-multiprofissional-na-unidade-de-terapia-intensiva-490123/967932-o-uso-da-inteligencia-artificial-para-o-aprimoramento-da-nutricao-de-precisao--uma-revisao-narrativa

ISBN

978-65-272-0930-0

Palavras-Chave

Inteligência artificial, Nutrição de precisão, Nutrição.

Resumo

INTRODUÇÃO: O crescente aumento de doenças relacionadas ao deficiente aconselhamento nutricional revela a necessidade de novos métodos que auxiliem na melhoria desse cenário. A nutrição de precisão, um campo emergente que visa compreender a variabilidade individual para determinar intervenções clínicas mais efetivas, surge como uma proposta promissora e inovadora. Nesse contexto, o uso da inteligência artificial (IA) pode ser uma importante ferramenta para aumentar a usabilidade dessa abordagem, por meio de algoritmos treinados para reconhecer padrões e analisar uma grande quantidade de dados, essa técnica promove o auxílio na determinação do diagnóstico e na tomada de decisões. OBJETIVOS: Esclarecer o potencial promissor do uso da inteligência artificial no contexto da nutrição de precisão. MÉTODOS: Trata-se de uma revisão narrativa de literatura com base em artigos publicados nos últimos 5 anos, indexados na base de dados PubMed. Os descritores utilizados foram “Precision Nutrition” e “Artificial Intelligence”, sendo alternados pelo operador booleano “AND”. Neste trabalho, foram analisados 12 artigos, dos quais 4 foram usados. RESULTADOS: A nutrição de precisão considera a atuação de diferentes fatores, como genética, microbiota intestinal, metabolismo, alterações fisiológicas e estilo de vida, nos diferentes resultados às intervenções e às recomendações dietéticas, o que compromete o sucesso do tratamento. Os métodos de avaliação adotados nesse campo podem realizar uma análise dessas variáveis em um nível individualizado ou estratificado, quando um grupo de indivíduos apresenta a mesma resposta à uma mesma refeição. Contudo, essa abordagem enfrenta significativos desafios, visto que a quantidade de dados a serem analisados para cada grupo de pacientes dificulta a funcionabilidade desse processo no cotidiano do profissional. Nessa premissa, o uso da inteligência artificial (IA) e dos seus subcampos, machine learning (ML) e deep learning (DL), apresenta uma alternativa para a interpretação e coleta dessas informações de forma prática e rápida, facilitando, assim, o diagnóstico e a intervenção nutricional. O ML compreende dados estruturados atuando na extração, coleta e interpretação de informação, seu uso pode auxiliar no estabelecimento do diagnóstico e na previsão da probabilidade de sucesso do resultado proposto. O DL, um ramo do ML, incorpora o aprendizado por meio de dados não estruturados ao usar redes neurais artificiais que são planejadas com base na arquitetura das conexões neuronais do cérebro humano, ou seja, permite a realização de tarefas mais complexas. Estudos apontam o desenvolvimento de algoritmos derivados dessas técnicas que apresentam resultados promissores, a exemplo do random forest e do Convolutional Neural Networks (CNN). Entretanto, a implementação dessa proposta ainda apresenta importantes limitações, pois o treinamento dos algoritmos exige um extenso banco de dados e um alto custo para a elaboração, destaca-se, ainda, a necessidade de pesquisas mais robustas e multicêntricas para uma melhor compreensão dos benefícios e possíveis danos que essa tecnologia pode apresentar. CONCLUSÃO: Portanto, a inteligência artificial pode ser um recurso importante para a efetiva implementação da nutrição de precisão, aperfeiçoando o diagnóstico e a escolha da abordagem clínica nutricional. Contudo, é necessário maior investimento em pesquisas e no desenvolvimento dos algoritmos.

Título do Evento: I SEMINÁRIO DE NUTRIÇÃO CLÍNICA DA SANTA CASA DE MISERICÓRDIA DE SOBRAL “TECNOLOGIA E ASSISTENCIA MULTIPROFISSIONAL NA UNIDADE DE TERAPIA INTENSIVA”
Cidade do Evento: Sobral
Título dos Anais do Evento: Anais do Seminário de Nutrição Clínica da Santa Casa de Misericórdia de Sobral: Tecnologia e Assistência Multiprofissional na Unidade de Terapia Intensiva
Nome da Editora: Even3
Meio de Divulgação: Meio Digital

Como citar

AZEVEDO, Graziele Matias Macedo De et al.. O USO DA INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA O APRIMORAMENTO DA NUTRIÇÃO DE PRECISÃO: UMA REVISÃO NARRATIVA.. In: Anais do Seminário de Nutrição Clínica da Santa Casa de Misericórdia de Sobral: Tecnologia e Assistência Multiprofissional na Unidade de Terapia Intensiva. Anais...Sobral(CE) SCMS, 2024. Disponível em: https//www.even3.com.br/anais/i-seminario-de-nutricao-clinica-da-santa-casa-de-misericordia-de-sobral-tecnologia-e-assistencia-multiprofissional-na-unidade-de-terapia-intensiva-490123/967932-O-USO-DA-INTELIGENCIA-ARTIFICIAL-PARA-O-APRIMORAMENTO-DA-NUTRICAO-DE-PRECISAO--UMA-REVISAO-NARRATIVA. Acesso em: 20/01/2026