В Сеченовском университете на основе нейросетей разработан проект для анализа пищевых привычек

Опубликовано: 23-06-2024, 15:14            Просмотров: 272

Студенты цифровой кафедры Первого Московского государственного медицинского университета имени И.М. Сеченова и Университета искусственного интеллекта (ИИ) запустили совместный проект по созданию технологии на основе ИИ для анализа пищевых привычек семьи. Об этом сообщила пресс-служба МГМУ имени Сеченова.

«Технология, над которой работают студенты, будет идентифицировать продуктовые покупки и сопоставлять их с продуктами, представленными в базе данных химического состава продуктов. Для автоматизации процесса обработки текстовой информации из чеков будут использованы передовые методы обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения. Модель NLP, основанную на алгоритмах BERT (метод обработки естественного языка), обучат распознавать названия товаров с высокой точностью», – говорится в сообщении.

По словам ведущего научного сотрудника центра цифровой медицины Сеченовского университета Александра Алфимова, это нетривиальная задача, так как единых стандартов сокращенных наименований товаров не существует, а количество брендов и номенклатура продуктов огромны.

«Анализ покупок продуктов питания – это перспективная технология. Исследования в этой области ведутся с начала 2000-х годов. Однако первые работающие приложения появились только в 2022 году в Швейцарии и США. В России подобных цифровых решений пока нет. Мы предлагаем нашим студентам обучение и участие в перспективных научных исследованиях, которые изменят наши подходы к оценке и модификации питания, а также накоплению массива данных, необходимых для дальнейших исследований», – заключил Александр Алфимов.

В перспективе основанная на анализе продовольственных покупок технология ляжет в основу мобильного приложения, которое позволит оценивать питание членов семьи на протяжении длительного периода. При этом пользователю не нужно будет вести пищевой дневник или заполнять опросник. Новая цифровая система на основе накопленных данных о покупках рассчитает различные индексы здорового питания, отражающие соотношение полезных и вредных продуктов в рационе и предложит рекомендации для выбора в магазинах преимущественно здоровых продуктов. Такое решение может стать одним из способов профилактики развития хронических заболеваний, связанных с неправильным питанием.

www.mskagency.ru