Sta per entrare nel vivo la fase di progettazione software per lo sviluppo della piattaforma NutriQuant che sarà realizzata in collaborazione con il Dipartimento d’Intelligenza Metabolica dell’Università Cattolica del Sacro Cuore.
Si tratta di uno dei primi progetti nel settore della nutrizione digitale (e-Nutrition) realizzato attraverso la combinazione di sensori avanzati e tecnologie di machine learning quantistico.
Il sistema è basato sull’analisi dei valori biometrici in risposta all’alimentazione e all’ attività fisica, raccolti attraverso l’utilizzo di sensori indossabili.
Il sistema integra un modello digitale personalizzato del metabolismo individuale denominato Avatar Metabolico.
NutriQuant legherà la composizione dei macronutrienti e il bilancio energetico giornaliero agli effetti sui valori antropometrici come il peso e la composizione corporea e sul sistema cardiovascolare ed endocrino.
Il modello potrà eseguire simulazioni e valutazioni di piani dietetici e di allenamento, consentendo la definizione di obiettivi su misura per raggiungere il peso e i parametri cardiovascolari ideali.
Questo strumento fornirà ai medici e ai nutrizionisti gli strumenti per capire come i parametri fisiologici e il rischio cardiovascolare si modifichino nel tempo.
Per lo sviluppo della piattaforma sono attualmente utilizzati modelli di Reti Neurali addestrate attraverso dati anonimi raccolti dalle basi dati a disposizione dell’Ospedale Policlinico Gemelli di Roma e dati specifici raccolti sul campo nel corso di campagne condotte su volontari a cui sono stati fatti indossare i sensori sperimentali.
La piattaforma NutriQuant e i suoi modelli di apprendimento saranno testati su precedenti dataset di studi longitudinali e convalidati in uno studio pilota eseguito all’ospedale Gemelli.
Nel corso del tempo è previsto il potenziamento degli algoritmi di apprendimento attraverso l’introduzione di algoritmi quantistici che saranno implementati su sistemi IBM Q di seconda generazione.