Los fabricantes de alimentos pronto podrán utilizar inteligencia artificial y conjuntos de datos de pacientes del mundo real para optimizar nutricionalmente sus alimentos, destinados a diabéticos, prediabéticos y la población general.
Según los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de Estados Unidos, casi el 40% de los estadounidenses tienen prediabetes, una condición en la cual los niveles de glucosa en la sangre están elevados y pueden causar daño, pero no son lo suficientemente altos como para justificar un diagnóstico oficial de diabetes. En cuanto a la diabetes en sí, un poco más del diez por ciento de la población de los Estados Unidos tiene esta condición.
En resumen, aproximadamente la mitad de la población de Estados Unidos tiene una de estas dos condiciones.
"En general, somos una población muy enferma", dice Noosheen Hashemi, CEO de January AI, a Fortune.
Su empresa comercializa un sistema que utiliza un monitor de glucosa continuo (MCG), un rastreador de actividad como un reloj inteligente o un anillo, y una aplicación impulsada por inteligencia artificial. Puede predecir el impacto de glucosa en la sangre de más de 32 millones de alimentos en cada usuario y sugerir alternativas más saludables antes de que sean consumidas.
January funciona creando modelos digitales de la fisiología del usuario, utilizando evidencia empírica de cómo reaccionan sus niveles de glucosa a combinaciones de macronutrientes, como grasas, proteínas y carbohidratos, para predecir respuestas a diferentes alimentos.
Estos "gemelos digitales" de personas reales son anonimizados y divididos en tres cohortes: diabéticos, prediabéticos y no diabéticos. La empresa luego toma recetas o alimentos de compañías alimentarias y devuelve un análisis del impacto del alimento en los niveles de glucosa en las cohortes, con la intención de ayudar a las compañías de alimentos a crear productos más saludables.
Entre los nuevos socios de la empresa se encuentra Nestlé.
La tecnología "proporciona a las compañías alimentarias un nivel adicional de inteligencia más allá de lo que ya emplean en su proceso de desarrollo de productos", dice Hashemi. Además, les permitirá crear y refinar productos virtualmente, "antes de realizar cualquier costoso trabajo de laboratorio", agrega.
El papel "disproporcionado" de los alimentos en las enfermedades
La alimentación es el factor más impactante en el manejo de la glucosa. Según Hashemi, desempeña "un papel desproporcionado en las enfermedades" en general, pudiendo influir en el desarrollo de la obesidad, enfermedades cardíacas e incluso el cáncer.
El sistema enfocado en el consumidor de la empresa podría ayudar a detectar la diabetes y la prediabetes más temprano, dice Hashemi. Y podría ayudar a los pacientes a tomar decisiones de estilo de vida que pueden revertir la condición y prevenir el desarrollo de complicaciones potencialmente devastadoras, como la ceguera, la amputación, el ataque cardíaco, el accidente cerebrovascular y los problemas renales.
"Unos 30 millones de personas tomaron una prueba genética", dice, refiriéndose a las compras en Estados Unidos de pruebas genéticas de ascendencia directa al consumidor. "¿Qué pasaría si 30 millones de personas probaran un MCG una vez?"
Muchos prediabéticos y diabéticos desconocen su condición y, por lo tanto, no pueden intervenir, lo que significa daño continuo en muchos órganos importantes. De los aproximadamente 8.5 millones de estadounidenses que tienen diabetes, el 20% no lo sabe. Y un enorme 90% de los prediabéticos desconocen su condición.
Si bien la Asociación Americana de la Diabetes recomienda que todos los adultos de 45 años o más, y las personas jóvenes con factores de riesgo importantes, se sometan anualmente a pruebas de detección para estas condiciones, las pautas varían según las organizaciones médicas y los pacientes se escapan entre las grietas.
Los no diagnosticados están "marchando lentamente hacia una enfermedad potencial sin saberlo", dice Hashemi. "Las personas dependen del estándar de atención para protegerlos de la enfermedad, pero simplemente se enteran demasiado tarde", cuando ya se han desarrollado complicaciones.
Un MCG, dice Hashemi, ofrece a los consumidores la oportunidad de tomar su salud en sus propias manos, un proceso que ella llama "hackear la comida que provoca picos en la glucosa".
Pensábamos que las personas podrían descubrir de manera económica si son de los que tienen picos de glucosa en la sangre inusualmente altos, a niveles poco saludables, después de comer", dice, refiriéndose a las personas con diabetes o pre-diabetes. "Podrían actualizar fácilmente sus elecciones de dieta, como no poner un plátano entero en su batido".
Beneficios para las masas
Cuando la inteligencia artificial incorporada en el sistema de consumo de January AI detecta alimentos problemáticos que un usuario ha comido, recomendará alternativas con índice glucémico más bajo. También incita a los usuarios a comenzar y detener el ayuno intermitente y a hacer ejercicio en momentos óptimos para reducir los picos de glucosa en la sangre.Pero el sistema, con un sensor de dos semanas, cuesta $288, un precio inaccesible para muchos.
Extras como la planificación de dietas con inteligencia artificial y las alertas personalizadas de ejercicio son ideales, pero no son necesarios para identificar tendencias preocupantes de glucosa en la sangre e intervenir personalmente, con investigación y planificación de dietas, dice Hashemi.
Ella alienta a aquellos que no se han realizado recientemente un examen de detección de diabetes o pre-diabetes y que no pueden pagar el sistema de January AI a solicitar a su médico una receta para un sensor CGM (Monitor Continuo de Glucosa) de bajo costo. Aunque es probable que el seguro no cubra el costo (alrededor de por el más barato en el mercado) y los datos proporcionados incluso por un sensor de dos semanas podrían cambiar la vida o incluso salvarla.
Pero no todos pueden permitirse eso tampoco. Por eso Hashemi está emocionada de asociarse con los principales fabricantes de alimentos para hacer que las comidas cotidianas sean más saludables para todos. De esta manera, la tecnología de January AI puede beneficiar a una audiencia masiva, aunque solo sea indirectamente.
"Estamos realmente entusiasmados con los cambios estructurales en el sistema alimentario, eso para nosotros es enorme", dice. "Podría hacer que todos estén menos enfermos, y eso es en lo que estamos un poco obsesionados".
