UBICACIÓN DEL MÉTODO CIENTÍFICO-Nutrición Personalizada con IA.pptx

La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando la nutrición personalizada. Esta tecnología apoya y ayuda a abordar problemas como desnutrición, sobrepeso y las enfermedades crónicas por malos hábitos dietéticos.

1. Ubicación del método científico en el artículo de investigación - Aplicación de la Inteligencia Artificial en la Nutrición Personalizada Curso: METODOLOGÍA DE LA INVESTIGACIÓN Profesor : FELIX VALERIO HARO Integrantes: CHUQUITAPA PEREZ PIERO BATISTA DAVILA ABANTO RAFAELA FAJARDO ESTACIO LINDA VICTORIA GARRO TORRE DE RODAS MARIA PILAR 1 2025

2. 1. Observación La Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando la nutrición personalizada. Esta tecnología ayuda a abordar problemas como desnutrición, sobrepeso y las enfermedades crónicas por malos hábitos dietéticos . 2

3. Se observa que muchas personas carecen de acceso equitativo a alimentos saludables, mientras que otras están expuestas al exceso de ultraprocesados . Frente a ello, la IA surge como herramienta de apoyo para, planificar programas de alimentación personalizada 3

4. 2. Planteamiento de Preguntas A partir de la observación, la investigación plantea la siguiente interrogante central: ¿Cómo se aplica la inteligencia artificial en la nutrición personalizada? 4

5. De ella derivan interrogantes más específicas: ¿Cómo puede la IA mejorar hábitos alimentarios individuales? ¿Qué tecnologías existen para monitorear la calidad de la dieta en personas? ¿De qué manera apoya la gestión de programas de nutrición personalizada? ¿Qué riesgos éticos y sociales conlleva su uso en la atención personalizada? 5

6. 3. Hipótesis La IA aplicada a la nutrición personalizada puede optimizar planes alimentarios y fomentar dietas equilibradas. 6

7. La aplicación de la IA en nutrición personalizada ofrece: Beneficios: prevención de enfermedades, adecuación individual de planes alimentarios Riesgos: brechas digitales que dificultan el acceso individual personales. 7

8. 4 . Experimentación (Metodología y Resultados) Este trabajo utilizó una metodología cualitativa y descriptiva basada en técnicas de revisión documental (2015-2021) y análisis de contenido. Los resultados destacan: La aplicación de la IA en la nutrición personalizada a través de modelos predictivos para identificar riesgos (desnutrición/obesidad), -Algoritmos para detectar deficiencias dietéticas, su uso en planes individualizados de alimentación y - El monitoreo en tiempo real de los hábitos y acceso a alimentos saludables. 8

9. Beneficios identificados : detección temprana de malnutrición y promoción de hábitos saludables adaptados a cada persona. Riesgos encontrados : exclusión digital que limita el acceso individual 9

10. 5. Conclusiones La IA en nutrición personalizada es una gran oportunidad de mejorar la salud individual y las dietas personalizadas. 10

11. Por ello, su implementación debe acompañarse de: Políticas inclusivas. Transparencia en el manejo de datos Alfabetización digital individual. Solo así la IA podrá lograr personas más saludables y con estilos de vida sostenibles. 11