Inteligência artificial pode ajudar a prevenir obesidade infantil, revela estudo da Penn State

A velocidade com que uma criança dá mordidas durante as refeições pode estar diretamente ligada ao risco de desenvolver obesidade. Pesquisadores do Departamento de Ciências da Nutrição da universidade Penn State constataram que crianças que comem mais rápido têm maior probabilidade de se tornarem obesas. No entanto, contar a taxa de mordidas manualmente é uma tarefa árdua e limitada a pequenos estudos em ambientes controlados.

Para superar essa limitação, uma equipe interdisciplinar da Penn State desenvolveu um modelo de inteligência artificial (IA) capaz de medir a taxa de mordidas de forma mais eficiente. O estudo piloto, publicado na revista Frontiers in Nutrition, mostrou que o sistema é atualmente cerca de 70% tão eficaz quanto contadores humanos de mordidas. Embora ainda precise de aprimoramentos, os pesquisadores acreditam que a IA pode, no futuro, ajudar não apenas os cientistas, mas também pais e profissionais de saúde a identificar quando as crianças precisam desacelerar ou ajustar seus hábitos alimentares.

A Importância da Velocidade ao Comer

Segundo a professora Kathleen Keller, do Departamento de Ciências da Nutrição da Penn State, comer rapidamente impede que o corpo libere hormônios a tempo de sinalizar a saciedade. “Quando comemos rápido, não damos tempo para o nosso sistema digestivo perceber as calorias”, explica Keller. “Isso pode levar a uma sensação de ter comido demais, aumentando o risco de obesidade.”

“Quando comemos rápido, não damos tempo para o nosso sistema digestivo perceber as calorias. Isso pode levar a uma sensação de ter comido demais, aumentando o risco de obesidade.” Professora Kathleen Keller

Estudos anteriores do grupo de pesquisa de Keller já haviam associado a taxa de mordidas mais rápida e o tamanho das mordidas maiores a taxas mais altas de obesidade infantil. Além disso, mordidas maiores também podem aumentar o risco de engasgos.

Desenvolvimento da IA para Contagem de Mordidas

Para tornar a contagem de mordidas mais prática e acessível, a doutoranda Yashaswini Bhat, principal autora do estudo, colaborou com o professor Timothy Brick, do Departamento de Desenvolvimento Humano e Estudos da Família da Penn State. Juntos, eles desenvolveram um sistema de IA que pode identificar rostos de crianças em vídeos e detectar cada mordida individualmente.

O sistema foi treinado com 1.440 minutos de vídeos do estudo Food and Brain, financiado pelo Instituto Nacional de Diabetes e Doenças Digestivas e Renais. Os vídeos incluíam 94 crianças de sete a nove anos consumindo quatro refeições em diferentes ocasiões. A IA foi capaz de identificar mordidas em 242 vídeos e, em seguida, foi testada em outros 51 vídeos para verificar sua precisão.

Resultados Promissores e Futuro da Tecnologia

Os resultados iniciais são promissores. “O sistema foi muito bem-sucedido em identificar os rostos das crianças e as mordidas quando tinha uma visão clara do rosto”, disse Bhat. No entanto, a precisão diminui quando o rosto da criança não está totalmente visível ou quando a criança mastiga a colher ou brinca com a comida.

Apesar das limitações, os pesquisadores estão otimistas. Com mais treinamento, o sistema, chamado ByteTrack, poderá identificar mordidas com mais precisão e ignorar outras ações, como beber líquidos. “Nosso objetivo é desenvolver um sistema robusto que funcione no mundo real”, afirmou Bhat. “Um dia, poderemos oferecer um aplicativo de smartphone que avise as crianças quando elas precisam desacelerar a alimentação, ajudando-as a desenvolver hábitos saudáveis para a vida toda.”

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