Le rêve de la nutrition personnalisée et du soi quantifié était enfin devenu réalité. Pendant des décennies, les chercheurs ont lutté avec les problèmes difficiles de mesurer l’ensemble de l’apport alimentaire et des données physiologiques d’une personne, puis de donner un sens à tout cela en temps réel pour fournir des recommandations diététiques utiles.
Alors que les dispositifs de santé intelligents avaient parcouru un long chemin et pouvaient mesurer automatiquement une multitude de métriques corporelles utiles, le suivi de l’apport alimentaire se faisait généralement manuellement, les mangeurs devant enregistrer eux-mêmes tout ce qu’ils mangeaient sur papier ou via une application. L’exactitude était généralement médiocre, car la tâche ardue de répertorier chaque ingrédient alimentaire et quantité consommée était trop lourde pour la personne moyenne à soutenir. Et même si quelqu’un avait une base de données parfaite de son apport alimentaire, il n’existait aucun moyen précis de comprendre les relations de cause à effet entre le régime alimentaire d’une personne et les effets sur son corps à un niveau granulaire.
Mais les avancées en matière d’apprentissage automatique, de technologie de capteurs biologiques et de sciences de la nutrition au cours des 15 dernières années ont transformé l’idée d’un assistant nutritionnel personnalisé en temps réel de la science-fiction en réalité scientifique. Avec un petit capteur implantable attaché à la paroi de l’estomac d’une personne, l’enregistrement de la totalité de la nourriture et de la boisson consommée 24 heures sur 24 est devenu facile. Cette énorme quantité de données non structurées était relayée via un émetteur 7G microscopique dans le capteur gastrique de la personne, vers un centre de données qui les traitait toutes avec un logiciel d’apprentissage automatique fonctionnant sur du matériel IA puissant.
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