Охорона здоров’я

Дослідники штучного інтелекту розробили книгу рецептів з антираковими рецептами

mm
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google

Нещодавно вийшла книга рецептів під назвою Hyperfoods , що складається з рецептів, створених за допомогою штучного інтелекту та алгоритмів машинного навчання. Рецепти в книзі засновані на продуктах харчування з антираковими властивостями.

Штучний інтелект все частіше застосовується при створенні рецептів харчування. Наприклад, компанії як Analytical Flavor Systems використовують штучний інтелект для аналізу смаку та текстури напоїв та спроб створення напоїв, орієнтованих на конкретні регіони. Тоді як Plant Jammer – це додаток, який використовує штучний інтелект для пропозиції рецептів на основі інгредієнтів, які є в вашому будинку.

Як повідомляє веб-сайт Imperial College London, дослідник з Imperial College London та шеф-кухар спільно використали штучний інтелект для визначення продуктів харчування з антираковими властивостями та складання цих продуктів у колекцію рецептів. Доктор Кірілл Веселков – дослідник з відділу хірургії та онкології Imperial College London. Доктор Веселков та його команда дослідників проаналізували молекулярні дані понад 8000 продуктів харчування. Багато з молекул, проаналізованих штучним інтелектом, були флавоноїдами, які відповідають за забарвлення овочів та фруктів. Дослідження використовувало програму розподілених обчислень DreamLab, яка дозволила членам громади брати участь у дослідженні та допомогти ідентифікувати близько 110 антиракових молекул.

За словами Веселкова, захворювання, такі як рак, захворювання серця та неврологічні захворювання, пов’язані з поганою дієтою. Деякі дослідження свідчать, що погана дієта може спричинити близько п’ятої частини всіх смертей у світі щороку. Веселков зазначає, що близько половини випадків раку можна потенційно попередити за допомогою кращих способів життя та дієти.

Веселков працював разом з шеф-кухарем Йозефом Юссефом над створенням книги рецептів з продуктами харчування, що мають антиракові властивості. Юссеф вважає, що хоча ми ще далеки від персоналізованих дієт, дослідження, проведене за допомогою DreamLab, є важливим кроком у розвитку нашого розуміння дієтичної охорони здоров’я та допомоги людям у зміні дієти на більш здорову. Юссеф пояснив, що рецепти в книзі були розроблені для навчання людей методам використання інгредієнтів для створення страв, які можуть допомогти попередити рак та інші захворювання.

Майкл Бронштейн, інший дослідник з Imperial College London, працював разом з Веселковим над дослідженням. Бронштейн заявив, що проект Hyperfoods є першою відомою спробою використання нейронних мереж для вивчення впливу молекул харчових продуктів на здоров’я людини. Як зазначено в інтерв’ю Бронштейна з ICL news:

“Моделюючи ‘мережеві ефекти’ взаємодії між харчовими молекулами та біомолекулами в нашому організмі, ми можемо визначити, які продукти харчування містять інгредієнти, які можуть діяти подібно до лікарських засобів та мають потенціал для попередження або подолання захворювань. Наша мета – зробити квантовий стрибок у тому, як наше харчування ‘призначається’, проектується та готується – і це перший крок у цьому напрямку.”

Хоча дослідники схвильовані результатами своїх досліджень та випустили книгу рецептів для громадськості, вони також застерігають, що книга не повинна використовуватися замість медичної поради лікаря. Дослідники наголосили, що зв’язок між здоров’ям та харчовими молекулами ще потребує додаткових досліджень. Є певні докази того, що правильна дієта та фізичні вправи можуть попередити певні види раку. Однак розміри ефекту часто скромні, і неясно, чи інші види харчових продуктів можуть мати подібні ефекти.

Додаток DreamLab продовжить підтримку досліджень Imperial College London, допомагаючи дослідникам розслідувати можливості комбінації харчових продуктів та лікарських засобів для лікування випадків COVID-19, а будь-які результати дослідницького проекту будуть доступні медичній спільноті для проведення клінічних випробувань, якщо вони обіцяють.

Блогер і програміст з спеціалізацією у темах Machine Learning і Deep Learning. Даніель сподівається допомогти іншим використовувати силу штучного інтелекту для соціальної добробути.