Персонализированное питание разработано с учетом конкретных потребностей здоровья каждого клиента. Но как это сделать, если потребностей в здравоохранении столько же, сколько и людей?
Нет двух одинаковых потребностей человека в области здравоохранения. В результате возникла индустрия персонализированного питания, целью которой является создание ультраиндивидуализированных диет, которые во многих отношениях идеально подходят каждому человеку.
Однако возможна ли индивидуальная диета? Как достичь?
Исследуйте индивидуальные различия
«Не существует универсального подхода к здоровому питанию. Все люди разные», — сказал в прошлом месяце Маркус Стрипф, соучредитель поисковой системы по персонализированному питанию Spoon Guru, на цифровом саммите FoodNavigator’s Positive Nutrition.
Например, он сказал: «У всех нас совершенно уникальные микробиомы. Даже у однояйцевых близнецов микробиомы разные».
Марджолин Брагт, руководитель программы питания и здоровья в Wageningen Food & Biobased Research, сказала: «Я думаю, важно признать, что между людьми существуют большие индивидуальные различия в том, как они реагируют на еду или диету».
Браггерт рассказывает нам, что в Wageningen Food & Biobased Research было предпринято множество различных исследований, чтобы выявить индивидуальные различия в том, как потребители реагируют на продукты питания и питание.
«Мы провели исследование того, как люди переваривают и усваивают растительные белки; мы обнаружили, что в контексте одного и того же белка у некоторых людей есть сильная способность переваривать белок, в то время как у других потребителей такой способности нет».
«Я думаю, что генетика действительно играет большую роль. Например, можно подумать, что генетика влияет на количество или активность определенных пищеварительных ферментов в кишечнике. Другие факторы также играют роль, такие как возраст, пол, то, что потреблял потребитель. Фоновая диета. , ваш микробиом, уровень физической активности и т. д.»
Мелисса Сновер, генеральный директор и основатель бренда жевательных конфет Nourished, напечатанных на 3D-принтере, использует алгоритм для исследования индивидуальных различий в потребностях в питании, чтобы определить, какие питательные вещества нужны клиентам Nourished. Этот алгоритм полностью раскрывает широту различных потребностей в питании.
«В настоящее время мы сосредоточены на носимых технологиях, которые автоматически предоставляют данные и фенотипические анкеты, которые предоставляют нам информацию по двум действительно важным темам, которые мы можем поддержать в первый же день: образ жизни: что происходит каждый день и что происходит. какие добавки и питание могут поддержать или нейтрализовать его негативные последствия — и каковы ваши цели?»
Изображение: FoodNavigator
Тимо Спринг, генеральный директор и основатель Prevess, платформы персонализированных рекомендаций по питанию на основе искусственного интеллекта, подчеркнул важность точности. «Мы всегда начинаем с маленького цифрового двойника здоровья человека. С этого момента мы должны определить цели в области здравоохранения; потому что даже если мы выявляем определенные проблемы, дисбаланс питания или кишечную микробиоту в организме, иногда это может быть не связано с несоответствие здоровья человека».
«Это необходимо каким-то образом адаптировать. В настоящее время у нас есть то, что мы называем протоколами здравоохранения, и эти протоколы здравоохранения являются отправной точкой. что даже когда у нас есть информация, подкрепленная научными статьями, мы действительно можем понять на уровне один на один, действительно ли она [работает]».
Забота об индивидуальных различиях
Как только личные потребности потребителя в отношении здоровья определены, процесс только начинается. Удовлетворение личных потребностей в области здравоохранения – сложный процесс.
«Это может оказаться очень сложным», — сказал Стрипф, чья поисковая платформа Spoon Guru призвана помочь потребителям найти продукты, соответствующие их потребностям в питании.
«У вас могут быть проблемы со здоровьем, но помимо этого у вас могут быть особые предпочтения. Если вы распространите это на семью, у вас возникнут очень специфические проблемы. Задача состоит в том, чтобы управлять различными диетическими потребностями и сделать это простым?»
«Возьмем, к примеру, мою семью: я не ем мясо, а у моей жены множественная пищевая непереносимость. Розничным торговцам сложно удовлетворить эту особую потребность и предоставить персонализированный опыт, который позволяет нам находить продукты, которые идеально соответствуют нашим требованиям. но по сути нам нужно сбалансировать диетические предпочтения и потребности в отношении здоровья».
«Мы считаем, что технологии могут сыграть важную роль в эффективном становлении цифрового инструмента, помогающего людям добиться лучших результатов в отношении здоровья за счет повышения прозрачности, более сложных исследований и лучшей аналитики для истинного понимания индивидуальных потребностей».
Компания Privilege’s Spring верит в то, что потребителям нужно давать больше, чем просто питание. Потребители также хотят удобства, без которого персонализированное питание становится менее эффективным. «Я думаю, что задача состоит в том, чтобы найти решение, которое учитывало бы потребности людей и соответствовало их желаниям, я бы сказал, делая направление более удобным».
Генеративный искусственный интеллект, используемый платформой Spring, может обрабатывать данные гораздо эффективнее, чем люди, помогая платформе достичь своей цели — обеспечить это удобство. «Я думаю, что важно воспользоваться преимуществами этой технологии и сделать ее очень практичной», — сказал он.
Сновер из Nourished подчеркивает универсальность технологии 3D-печати как практически уникального способа доставки потребителям питательных веществ. Технология позволяет сочетать любые 7 из 39 различных потенциальных питательных веществ. Затем вы можете настроить вкусы.
«Таким образом, мы можем производить миллиарды различных продуктов, и каждый печатный продукт уникален, и мы никогда не будем производить один и тот же продукт дважды».
«Мы создали подобные продукты для сотен тысяч людей, и менее сотни раз два клиента покупали один и тот же продукт, поэтому очень интересно увидеть, как это происходит, когда это диктует алгоритм».
