AI cho dinh dưỡng cá nhân hóa nâng cao chất lượng cuộc sống

Hoàng

July 16, 2025

15 phút đọc

Dữ liệu do người dùng cung cấp

Dữ liệu do người dùng cung cấp tạo nên nền tảng cốt lõi của bất kỳ hệ thống dinh dưỡng cá nhân hóa nào được vận hành bởi AI.

Khi người dùng lần đầu đăng ký hoặc bắt đầu sử dụng một ứng dụng dinh dưỡng, họ thường cung cấp trực tiếp những thông tin này.

Thông tin cơ bản này mang đến những dữ liệu thiết yếu về đặc điểm thể chất, tình trạng sức khỏe, mục tiêu và sở thích của họ.

Thông tin nhân khẩu học và sinh trắc cơ bản

Đây là những thông tin bao gồm những chi tiết đơn giản nhưng quan trọng như tuổi, giới tính, cân nặng và chiều cao.

Từ đó giúp xác định tỷ lệ trao đổi chất cơ sở (BMR) của một cá nhân, yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu calo và phân bổ chất dinh dưỡng.

Ví dụ: một nam giới 30 tuổi nặng 82 kg sẽ có nhu cầu calo khác so với một phụ nữ 50 tuổi nặng 59 kg.

Nếu thiếu những phép đo cơ bản này, các khuyến nghị dinh dưỡng cá nhân hóa sẽ không thể đạt được độ chính xác cần thiết.

Mục tiêu sức khỏe

Mọi người thường sử dụng các ứng dụng dinh dưỡng cá nhân hóa với những mục tiêu cụ thể trong đầu, dù là giảm cân, tăng cơ bắp, duy trì cân nặng hiện tại, hay cải thiện một số chỉ số sức khỏe nhất định như các dấu hiệu tim mạch.

Thu thập những mục tiêu này ngay từ đầu giúp các thuật toán AI ưu tiên những thành phần chế độ ăn phù hợp với mục đích của người dùng.

Ví dụ: tập trung vào lượng protein tiêu thụ để tăng cơ bắp hoặc giảm natri để bảo vệ tim mạch.

Tình trạng sức khỏe và các bệnh lý nền

Những căn bệnh mãn tính như tiểu đường, tăng huyết áp, bệnh tim, hay dị ứng thực phẩm ảnh hưởng đáng kể đến lựa chọn chế độ ăn.

Người dùng báo cáo tình trạng sức khỏe và bệnh lý để đảm bảo hệ thống AI tránh những thực phẩm có thể gây hại và đề xuất chế độ ăn hỗ trợ việc quản lý hoặc cải thiện những tình trạng này.

Ví dụ: một người mắc tăng huyết áp có thể cần giảm lượng natri tiêu thụ, trong khi người mắc tiểu đường cần quản lý cẩn thận lượng carbohydrate.

Sở thích và thói quen ăn uống

Để tạo ra những khuyến nghị không chỉ hiệu quả mà còn bền vững, các hệ thống AI cần thu thập thông tin về sở thích thực phẩm cá nhân và những món không yêu thích.

Ngoài ra AI còn phải tuân thủ các chế độ ăn cụ thể (như chế độ ăn chay hoặc chế độ ketogenic) và văn hóa ẩm thực địa phương.

Những chi tiết này giúp tránh đề xuất những thực phẩm mà người dùng không thể hoặc không muốn ăn nhằm tăng khả năng tuân thủ kế hoạch dinh dưỡng.

Thu thập dữ liệu do người dùng tạo ra thường được thực hiện thông qua các bảng câu hỏi hoặc trong quá trình làm quen với ứng dụng.

Mặc dù phương pháp này cung cấp thông tin ngữ cảnh phong phú nhưng nó phụ thuộc rất nhiều vào việc tự báo cáo chính xác.

Ngoài ra đôi khi có thể gây khó khăn cho người dùng khi phải nhập thủ công những chi tiết mở rộng.

Dữ liệu theo dõi thụ động

Để vượt qua những hạn chế của nhập dữ liệu thủ công và tăng cường độ chính xác, nhiều ứng dụng dinh dưỡng được hỗ trợ bởi AI tích hợp với các thiết bị đeo và công nghệ thông minh khác để thu thập dữ liệu tự động.

Loại dữ liệu này cung cấp giám sát thời gian thực về trạng thái sinh lý và hành vi mà không cần người dùng thao tác nhập vào.

Thiết bị đeo (Wearables) và IoT

Các thiết bị đeo hiện đại như Apple Watch, Fitbit, thiết bị Garmin, và các máy theo dõi thể dục khác đo lường nhiều chỉ số thể chất khác nhau.

Chúng ghi lại số bước chân hàng ngày, ước tính calo đốt cháy thông qua hoạt động, nhịp tim, và thậm chí cả các chỉ số chất lượng giấc ngủ.

Luồng dữ liệu liên tục này tạo ra một bức tranh năng động về lối sống của cá nhân vượt xa những thông tin cố định.

Ví dụ, nếu một thiết bị đeo ghi lại mức độ hoạt động thấp hơn vào một ngày nhất định kết hợp với chất lượng giấc ngủ kém đêm trước đó, hệ thống AI có thể điều chỉnh các khuyến nghị calo hoặc đề xuất những chất dinh dưỡng cụ thể hỗ trợ phục hồi năng lượng.

Khả năng này biến dinh dưỡng cá nhân hóa thành một quá trình thích ứng phản hồi với những điều kiện hàng ngày thay đổi thay vì các kế hoạch cố định.

Giám sát Glucose liên tục (CGM)

Một trong những công nghệ đột phá nhất liên kết với dinh dưỡng cá nhân hóa là giám sát glucose liên tục.

Các thiết bị CGM là những cảm biến nhỏ được đeo trên cơ thể để giám sát mức glucose trong dịch kẽ tế bào suốt ngày đêm.

Dữ liệu thời gian thực được truyền trực tiếp vào các ứng dụng smartphone nơi các thuật toán AI phân tích cách mức đường huyết dao động để phản hồi với các thực phẩm và bữa ăn khác nhau.

Đối với những cá nhân quản lý tiểu đường hoặc tiền tiểu đường, thông tin này vô cùng quý giá.

Nó tiết lộ những thực phẩm nào gây tăng vọt hoặc giảm đường huyết.

Vì vậy tạo điều kiện điều chỉnh chính xác chế độ ăn của họ để duy trì mức glucose ổn định.

Nếu một bữa ăn giàu carbohydrate cụ thể dẫn đến sự gia tăng nhanh chóng của đường huyết, AI có thể khuyến nghị kiểm soát khẩu phần hoặc kết hợp thực phẩm thay thế để làm phẳng đường cong glucose.

Tích hợp CGM đại diện cho một bước tiến lớn trong khả năng của dinh dưỡng cá nhân hóa để điều chỉnh lời khuyên chế độ ăn dựa trên phản ứng sinh lý trực tiếp thay vì những giả định chung về trao đổi chất dinh dưỡng.

Ví dụ: Tại nhiều nơi, các ứng dụng như MyFitnessPal đã bắt đầu tích hợp với các thiết bị đeo như Mi Band của Xiaomi, trong khi một số bệnh viện lớn đã thử nghiệm sử dụng CGM để theo dõi bệnh nhân tiểu đường ngoại trú.

Do đó giúp họ điều chỉnh chế độ ăn phù hợp với tình trạng đường huyết của mỗi cá nhân cụ thể.

Dữ liệu sinh học chuyên sâu

Ở mức độ phức tạp cao nhất của dữ liệu là thông tin sinh học nâng cao.

Đây chính là nền tảng của dinh dưỡng chính xác.

Dữ liệu khai thác cấu trúc di truyền riêng biệt và hệ vi sinh vật đường ruột của từng cá nhân để xây dựng những khuyến nghị chế độ ăn cá nhân hóa vượt xa các hướng dẫn chung.

Phân tích di truyền (Nutrigenomics)

Một trong những khía cạnh đột phá nhất của dinh dưỡng cá nhân hóa là phân tích DNA của một người để hiểu cách cơ thể họ xử lý các chất dinh dưỡng khác nhau.

Các chương trình như sáng kiến của Nestlé tại Nhật Bản cung cấp bộ kit xét nghiệm DNA tại nhà để kiểm tra các biến thể di truyền được gọi là đa hình nucleotide đơn (SNPs).

Những SNP này ảnh hưởng đến cách một cá nhân chuyển hóa chất béo, caffeine, vitamin và các chất dinh dưỡng khác.

Ví dụ: một số người có thể mang các biến thể di truyền làm chậm quá trình chuyển hóa caffeine, khiến họ nhạy cảm hơn với tác động của nó, trong khi những người khác có thể có gen liên quan đến nguy cơ cholesterol cao hoặc tiểu đường.

Thông qua tích hợp thông tin di truyền này, các thuật toán AI có thể điều chỉnh những khuyến nghị phù hợp với cấu trúc di truyền riêng biệt của từng cá nhân.

Điều này có nghĩa lời khuyên về chế độ ăn có thể được tùy chỉnh không chỉ để tối ưu hóa dinh dưỡng mà còn để giảm thiểu những rủi ro sức khỏe di truyền.

Ví dụ: người có khuynh hướng di truyền cholesterol cao có thể nhận được hướng dẫn hạn chế chất béo bão hòa và tăng những thực phẩm giàu chất xơ hỗ trợ sức khỏe tim mạch.

Cách tiếp cận này chuyển dinh dưỡng từ lời khuyên chung chung sang những chiến lược cá nhân hóa có căn cứ sinh học của từng người.

Phân tích hệ vi sinh vật đường ruột

Một phần quan trọng khác của dữ liệu sinh học nâng cao đến từ phân tích hệ vi sinh vật đường ruột.

Các nền tảng như ZOE và Viome yêu cầu người dùng gửi mẫu phân để phân tích trong phòng thí nghiệm, xác định thành phần và độ đa dạng cụ thể của vi khuẩn đường ruột.

Hệ vi sinh vật của mỗi người là riêng biệt và đóng vai trò quan trọng trong tiêu hóa, chức năng miễn dịch và thậm chí cả điều hòa tâm trạng.

Do đó dữ liệu này giúp hệ thống AI đề xuất những thực phẩm nuôi dưỡng vi khuẩn có lợi đồng thời hạn chế những loại có hại.

Ví dụ: nếu hồ sơ vi sinh vật của người dùng cho thấy mức độ thấp của vi khuẩn lên men chất xơ thành các hợp chất chống viêm, AI có thể đề xuất tăng những thực phẩm giàu prebiotic như tỏi và hành tây hoặc thực phẩm bổ sung probiotic để tăng cường sức khỏe đường ruột.

Mức độ cá nhân hóa này giúp cải thiện tiêu hóa, giảm viêm, và thúc đẩy sức khỏe tổng thể thông qua việc hỗ trợ hệ sinh thái đường ruột cân bằng được điều chỉnh theo cấu trúc vi sinh vật của cá nhân.

Nó mang đến một cách tiếp cận năng động để giải quyết các vấn đề tiêu hóa hoặc viêm mãn tính thông qua điều chỉnh chế độ ăn dựa trên khoa học vi sinh vật.

Dữ liệu về thực phẩm

Để đưa ra lời khuyên dinh dưỡng chính xác, AI cũng phải biết người dùng thực sự đang tiêu thụ gì.

Vì vậy đòi hỏi những phương pháp hiện đại để nắm bắt thông tin chi tiết về lượng thực phẩm tiêu thụ.

Từ đó biến việc theo dõi bữa ăn từ một công việc tẻ nhạt thành trải nghiệm liền mạch.

Nhận dạng món ăn qua hình ảnh

Một trong những công nghệ ấn tượng nhất hỗ trợ ghi chép thực phẩm là nhận diện hình ảnh được vận hành bởi thị giác máy tính.

Người dùng chỉ cần chụp ảnh bữa ăn của họ bằng camera smartphone.

Các thuật toán tiên tiến phân tích hình ảnh để xác định món ăn, ước tính kích thước khẩu phần và tính toán hàm lượng dinh dưỡng như calo, đại dinh dưỡng, và vi dinh dưỡng.

Các ứng dụng như Lifesum và Calz tích hợp tính năng này để việc theo dõi thực phẩm trở nên nhanh chóng và trực quan.

Thay vì phải nhập thủ công từng thành phần hoặc tìm kiếm qua danh sách dài, người dùng có thể ghi lại bữa ăn một cách trực quan và tăng độ chính xác trong ghi chép.

Công nghệ này cũng giúp giảm sự mệt mỏi của người dùng và khuyến khích theo dõi nhất quán.

Đây là điều quan trọng để các kế hoạch dinh dưỡng cá nhân hóa hoạt động hiệu quả.

Quét mã vạch (Barcode Scanning)

Đối với thực phẩm đóng gói, quét mã vạch vẫn là phương pháp đáng tin cậy để nắm bắt dữ liệu dinh dưỡng chi tiết một cách nhanh chóng.

Người dùng quét mã vạch sản phẩm bằng camera ứng dụng, ngay lập tức lấy thông tin dinh dưỡng toàn diện từ cơ sở dữ liệu thực phẩm khổng lồ.

Do đó giúp đơn giản hóa việc ghi chép cho các mặt hàng chế biến hoặc mua tại cửa hàng nơi việc đo lường thành phần chính xác và hồ sơ chất dinh dưỡng là quan trọng.

Nó cũng giảm thiểu lỗi con người trong quá trình nhập dữ liệu, cải thiện chất lượng thông tin đưa vào các khuyến nghị AI.

Cơ sở dữ liệu thực phẩm khổng lồ

Đằng sau những công nghệ này là những cơ sở dữ liệu thực phẩm khổng lồ chứa hàng triệu món ăn và nguyên liệu.

Các ứng dụng hàng đầu như MyFitnessPal có hơn 14 triệu món ăn trong kho dữ liệu của họ, bao gồm các món ăn nhà hàng phổ biến và sản phẩm có thương hiệu.

Phạm vi bao quát rộng lớn giúp người dùng tìm thấy hầu như bất kỳ thực phẩm nào họ ăn.

Do đó đảm bảo phân tích dinh dưỡng chính xác nhất có thể bất kể địa điểm ăn uống hay ẩm thực.

Cơ sở dữ liệu phong phú kết hợp với công nghệ nhận diện tạo ra một hệ sinh thái mạnh mẽ để nắm bắt thói quen ăn uống thực tế một cách chính xác.

Thông tin chi tiết về lượng thực phẩm tiêu thụ không thể thiếu đối với các hệ thống AI để điều chỉnh kế hoạch bữa ăn.

Nó phản ánh không chỉ nhu cầu dinh dưỡng mà còn cả những mô hình tiêu thụ thực tế.

Ví dụ: Tại Việt Nam đã bắt đầu phát triển cơ sở dữ liệu món ăn địa phương, bao gồm phở, bún bò Huế và bánh mì với thông tin dinh dưỡng được tính toán dựa trên công thức truyền thống.

Trong khi đó, một số startup đang thử nghiệm công nghệ nhận diện hình ảnh để phân tích món ăn Việt Nam, giúp người dùng theo dõi chế độ ăn mà không cần nhập liệu phức tạp.