Искусственный интеллект помогает предсказать реакцию на еду

Как пишет The Verge, в последние 100 дней утро автора статьи стало началом нового ритуала — он кормит своего цифрового двойника, который анализирует его метаболические данные и предсказывает реакцию организма на определенные продукты. Первым «приемом пищи» для цифрового двойника становятся данные о составе тела, полученные с помощью умных весов. После этого автор заполняет бутылку с лимонной водой, чтобы принять лекарства, что также фиксируется в приложении. По понедельникам он измеряет давление и отправляет данные своему двойнику. Затем приходит время подумать о завтраке, и автор обращается к своему цифровому помощнику. Цифровой двойник представляет собой не столько роботизированное подобие, сколько базу данных, управляемую искусственным интеллектом, которая предсказывает, как уровень глюкозы в крови отреагирует на различные продукты. Красный цвет указывает на неблагоприятный результат, оранжевый — на средний, а зеленый — на идеальный. Эта система строится на основе данных, которые пользователь вводит в приложение, а также информации, собранной с помощью непрерывного монитора глюкозы. Например, автору сообщают, что миска с протеиновыми хлопьями и молоком будет оранжевой, если есть ее в одиночку, но зеленой, если после этого он совершит прогулку. После того как завтрак завершен, информация вводится в приложение Twin Health, которое через несколько часов генерирует инсайты на основе реакции глюкозы, что делает цифрового двойника более точным. Концепция цифровых двойников относительно новая в области физического здоровья, как в медицине, так и в спорте. Это виртуальная модель человека, созданная на основе различных данных — лабораторных анализов, данных с носимых устройств, изображений, генетических профилей и т.д. После создания клиницисты могут использовать ИИ для определения реакции пациента на определенные лекарства или процедуры, «протестировав» их сначала на цифровом двойнике. Программа Twin Health, которая помогает людям «восстановить» свой метаболизм, была запущена в июне, и для создания цифрового двойника автору понадобилось 90 дней использования непрерывных мониторов глюкозы, умные весы и другие устройства. После этого он прошел тестирование в Quest Diagnostics, где у него взяли анализы крови. Несколько дней спустя автор провел видеозвонок с тренером Twin Health и врачом для обсуждения результатов анализов. Выяснилось, что у него воспаленная печень, что объясняется диагнозом неалкогольной жировой болезни печени. Врач также отметил наличие инсулинорезистентности, несмотря на нормальные результаты тестов на уровень глюкозы. В ходе дальнейших встреч автор делился своими целями, включая желание сократить количество принимаемых лекарств. Хотя цифровой двойник не имеет своего аватара, автор отмечает, что ему интересно наблюдать за реакцией на различные продукты. С течением времени он заметил, что «кормление» двойника требует значительного объема личных данных, что иногда вызывает усталость. Тем не менее, использование цифрового двойника повлияло на его поведение, например, он стал чаще избегать нездоровой пищи. После 100 дней использования система показала улучшения в его метаболическом здоровье, включая снижение триглицеридов. Несмотря на это, автор также поднимает вопросы о доверии к данным и о том, как цифровые двойники могут использоваться в более серьезных медицинских сценариях. Материал подготовлен нейросетью на основе оригинальной публикации. ИИ может ошибаться в деталях (цифры, имена, даты, цитаты) — для важной информации сверяйтесь с первоисточником.