لم يعد تحسين النظام الغذائي يتطلب تغييراً جذرياً في العادات الغذائية، بعد أن أظهرت نتائج بحث حديث أن استبدال مكوّن واحد أو ثلاثة مكونات فقط داخل الوجبة قد يكون كافياً لجعلها أكثر صحّة وأقلّ تكلفة. ووفق تقرير نشره ScieNow، استناداً إلى بحث نُشر في دورية PLOS Digital Health، طوّر باحثون في جامعة كاليفورنيا – ديفيس نظاماً قائماً على الذكاء الاصطناعي يحدد بدائل بسيطة للمكونات مع الحفاظ على طبيعة الوجبات التي اعتاد الناس تناولها.

تدريب الذكاء الاصطناعي على أكثر من 135 ألف وجبة

اعتمد الباحثون في جامعة كاليفورنيا – ديفيس على تحليل 135,491 وجبة غذائية تعود إلى 55,228 بالغاً شاركوا في مسح What We Eat in America. من خلال هذه البيانات، حددوا الأنماط الأكثر شيوعاً لوجبات الإفطار والغداء والعشاء، ثم دربوا نموذج ذكاء اصطناعي توليدياً على إنشاء وجبات واقعية تحاكي تلك الأنماط مع تعديل أحجام الحصص الغذائية.
بعد ذلك، قيّم النموذج أثر استبدال مكون واحد أو اثنين أو ثلاثة مكونات في تحسين القيمة الغذائية وخفض تكلفة الوجبة.

تحسين التغذية وخفض التكلفة دون إعادة تصميم الوجبات

أظهرت النتائج أن الوجبات التي أنشأها النظام أصبحت أقرب بنسبة 47% إلى تحقيق الأهداف الغذائية التي توصي بها وزارة الزراعة الأميركية (USDA)، مع بقائها مشابهة في أسلوبها ونكهتها للوجبات التي يستهلكها الناس عادة.
كذلك، بينت الدراسة أن إجراء استبدال واحد أو ثلاثة مكونات فقط أدى إلى تحسين الجودة الغذائية بنحو 10%، مع خفض التكلفة التقديرية للوجبات بنسبة تراوح ما بين 22% و34%. وشملت أكثر التوصيات شيوعاً إضافة الخضراوات أو البقوليات، واستبدال الأطعمة عالية المعالجة أو المرتفعة المحتوى من الصوديوم ببدائل أفضل.

View this post on Instagram

A post shared by Annahar Al Arabi (@annaharar)

تفوق على GPT-4o... لكن النتائج ما زالت محاكاة حاسوبية

قارن الباحثون أداء النموذج المتخصص مع نموذج GPT-4o، فيتبين أن النظام الجديد قدم وجبات تتوافق بدرجة أكبر مع توصيات وزارة الزراعة الأميركية الخاصة بالمغذّيات الكبرى.

ورغم هذه النتائج، شدّد الباحثون على أن الدراسة اعتمدت بالكامل على محاكاة حاسوبية، ولم تُختبر بعد مع مستخدمين حقيقيين، ما يعني أن فاعلية النظام في الحياة اليومية ما زالت بحاجة إلى التحقق بوساطة تجارب عملية.

تطبيقات مستقبلية في الصحة العامة والتغذية

يرى الباحثون أن هذه المنهجية قد تسهم مستقبلاً في دعم برامج الصحة العامة وتطبيقات التغذية الموجهة إلى المستهلكين، عبر تحويل الإرشادات الغذائية إلى وجبات واقعية تراعي الميزانية وتقترح تعديلات بسيطة يسهل تطبيقها.

وتشير الدراسة إلى أن الإرشادات الغذائية توضح - في أغلب الأحيان - شكل النظام الغذائي الصحيّ، لكنها لا تبيّن دائماً كيفية الانتقال إليه انطلاقاً من الوجبات التي يتناولها الناس بالفعل. وتوضح النتائج بأن تعديلات محدودة ومدروسة قد تكون كافية لجعل الوجبات أقرب إلى التوصيات الغذائية، من دون الحاجة إلى إعادة تصميمها بالكامل.

ويؤكد الباحثون أن تناول طعام أكثر صحة لا يعني التخلي عن الوجبات المفضلة، إذ يمكن للذكاء الاصطناعي اقتراح بدائل بسيطة للمكونات، تحافظ على مذاق الوجبة، وتحسّن قيمتها الغذائية، وتقلّل تكلفتها، ما قد يجعل تبني العادات الغذائية الصحية أكثر سهولة وواقعية.