AI in de voedingszorg

De ontwikkelingen van kunstmatige intelligentie (AI) in de zorg gaan snel. Ook voor diëtisten zou AI nieuwe mogelijkheden kunnen bieden, van slimme voedingsregistraties tot hulp bij de administratie. Dat werd duidelijk tijdens het congres AI en voeding(szorg), dat VoedingNL op 3 juni organiseerde in Amsterdam.

Meer dan ChatGPT

AI is meer dan chatbots als ChatGPT, Claude en Microsoft Copilot. Dat vertelde dr. Marcel Haas, assistant professor aan Health Campus Den Haag en Leids Universitair Medisch Centrum (LUMC). Een bekend voorbeeld van AI in de zorg is het detecteren van tumoren in medische beeldvorming. Een recenter voorbeeld is het Juvoly QuickConsult, dat meeluistert in de spreekkamer en samenvattingen direct in het elektronisch patiëntendossier (EPD) kan zetten. Volgens Haas maakt inmiddels al 60 procent van de huisartsen hier gebruik van. Een ander voorbeeld is Ask Aletta, een Nederlandse zoekmachine die medische professionals snel van medische informatie voorziet, gebaseerd op wetenschappelijke bronnen en richtlijnen, en met literatuurverwijzingen.

Smart Tray

Ook in de voeding wordt gewerkt aan toepassingen van AI, zo vertelde dr. Guido Camps, senior onderzoeker aan Wageningen University & Research. Al is het meten van eten volgens hem lastig. Hij werkt aan sensoren die met camera’s en gezichtsherkenning meten hoe vaak iemand hapt en kauwt. Ook doet hij onderzoek met een zogenoemde Smart Tray; een slim dienblad dat tijdens het eten weegt hoeveel iemand eet. En met zogenoemde hyperspectrale camera’s, die licht waarnemen dat buiten ons spectrum ligt, probeert hij te achterhalen wat iemand eet. Normaal gesproken kan een camera niet door voedingsmiddelen heen kijken. Apps die met foto’s inschatten wat iemand binnenkrijgt, werken dan ook alleen maar bij herkenbare voedingsmiddelen zoals een sinaasappel, maar niet bij samengestelde producten als lasagne. Ook het beleg op een dubbele boterham is niet te zien. Maar met een hyperspectrale camera is het hem al gelukt om onderscheid te maken tussen een dubbele boterham met eiwitrijk en eiwitarm beleg. Hij verwacht dat AI in de voeding in de toekomst vooral ingezet gaat worden in de ouderenzorg, om beter te meten hoeveel ouderen eten van een voorgeschotelde portie en hoeveel eiwit daarin zit.

AI en de diëtist

Welke problemen in de diëtetiek willen diëtisten oplossen met AI? Dat besprak ir. Annemarie Both-Zuur, docent-onderzoeker aan de opleiding Voeding en Diëtetiek van Hogeschool van Amsterdam. Ze heeft een beurs ontvangen om AI te integreren in diëtetiekmodules. Ze vertelde dat diëtisten vooral minder tijd kwijt willen zijn aan administratie, berekeningen en repetitieve werkzaamheden zoals voedingseducatie van patiënten. Ook het sneller en beter bepalen van de voedingsinname en het meer inzicht krijgen in de effectiviteit van de behandeling met apps en wearables zijn wensen van diëtisten, net als het vertalen naar een andere taal of naar eenvoudiger taalgebruik.

AI-tools in de diëtetiek

Annemarie presenteerde een overzicht van AI-tools in de diëtetiek. Hierop staan niet alleen apps die diëtisten moeten kennen, omdat cliënten ze gebruiken, zoals MyfitnessPal voor het berekenen van voeding. Er staan ook tools op als Eetscore voor voedingsregistratie en specifieke chatbots als Leefmaatje bij diabetes. In een aansluitende workshop liet Annemarie deelnemers zelf aan de slag gaan met AI, onder meer met wetenschappelijke chatbots als EvidenceHunt, Consensus en NotebookLM, waarbij de laatste gebruikmaakt van documenten die je zelf uploadt. Haar tip: experimenteer volop met AI, maar valideer de output altijd met een klinisch oordeel. AI kan nooit het klinisch redeneren overnemen en juist daar is veel vakkennis voor nodig.

VoedingNL

Het VoedingNL congres is een initiatief van Alliantie Voeding in de Zorg, Diëtisten Coöperatie Nederland (DCN), Nederlandse Academie van Voedingswetenschappen (NAV) en Nederlandse Vereniging van Diëtisten (NVD).