Deze technologie is relatief nieuw en heeft alleen betrekking op de bloedsuikerspiegel. Ondertussen heeft het mediterrane dieet tientallen jaren onderzoek achter de rug en zal het waarschijnlijk de komende jaren de gouden standaard blijven voor gezond eten. Maar voor mensen als dhr. Idema, AI zoals DayTwo kan het gemakkelijker maken om gezonde eetpatronen aan te houden.
Het machine learning-algoritme van de app kan met menselijke hulp patronen identificeren en van de gegevens leren. Het analyseert gegevens van de bloedsuikerreacties van verschillende individuen op tienduizenden verschillende maaltijden om de persoonlijke kenmerken te identificeren – leeftijd, geslacht, gewicht, microbioomprofiel en verschillende metabole metingen – die verklaren waarom iemand hogere glucose heeft bij bepaalde voedingsmiddelen en iemand anders niet. ‘t. R. Het algoritme gebruikt deze feedback om te voorspellen hoe een bepaald voedingsmiddel uw bloedsuiker zal beïnvloeden en kent elke maaltijd een score toe.
Het systeem kan geen rekening houden met na een reep snoep die iemand twee uur geleden heeft gegeten, maar gebruikers kunnen met voedselcombinaties spelen om de score voor elke maaltijd te veranderen. De app gaf bijvoorbeeld macaroni met kaas, een van de favoriete dingen van meneer Idema, een lage score, maar slaagde erin deze te verbeteren door eiwit toe te voegen. Dat komt omdat het toevoegen van eiwitten of gezonde vetten de piek in de bloedsuikerspiegel van een koolhydraatrijke maaltijd zoals pasta kan verminderen.
“Ik dacht dat ze zouden zeggen: ‘Oh mijn god, je moet een salade-eter worden’, en dat was niet het geval,” zei meneer Idema.
DayTwo, dat momenteel alleen beschikbaar is voor werkgevers of gezondheidsplannen, niet voor consumenten, is een van de weinige op AI gebaseerde apps die gezonde maaltijdkeuzes aanbevelen. Een ander bedrijf, ZOE, maakt ook maaltijdscores en is rechtstreeks beschikbaar voor consumenten voor $ 59 per maand. Het ZOE-algoritme gebruikt aanvullende gegevens, zoals bloedlipideniveausNaast microbioom- en bloedsuikercontroles. Het algoritme kon voorspellen hoe bloedsuiker en vet zouden reageren op verschillende voedingsmiddelen in een groot onderzoek uit 2020 onder leiding van een van de oprichters van het bedrijf, Dr. Tim Spector, professor genetische epidemiologie aan King’s College in Londen.
Deze algoritmen zijn momenteel vooral gericht op de bloedsuikerspiegel, maar nieuwere versies zullen meer persoonlijke gegevens bevatten en in theorie diëten aanbevelen die het cholesterol, de bloeddruk, de rusthartslag of een andere meetbare klinische indicator verlagen.
“Het ophalen van al deze verschillende soorten gegevens is erg krachtig, en dat is waar machine learning begint”, zegt Dr. Michael Snyder, een hoogleraar genetica aan Stanford die in januari hielp bij het oprichten van de gezondheidsstartup.