Este artículo, nos presenta un sistema de recomendación para nuestra dieta diaria, teniendo en cuenta enfermedades, alergias o características propias de los clientes. Es muy interesante ver la diversidad de aplicaciones que pueden tener los sistemas de recomendación, desde influir en nuestros gustos, con la recomendación de eventos y películas, hasta tener un impacto directo en nuestra vida diaria, como el que podría tener el sistema presentado en este artículo.Artículo para la lectura:
https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp ... er=8964364
Para el desarrollo de este sistema, se tuvo que hacer uso de dos diferentes dataset, el de pacientes, que recopiló información de 30 pacientes diferentes, y el de productos para la alimentación, el cual incluye 1000 productos diferentes. Si bien la data de productos asegura una diversidad suficiente de dietas diferentes, es llamativo que solo se haga uso de los datos de 30 pacientes. Es de suponer que la cantidad limitada de datos de pacientes es consecuencia de las fuertes restricciones legales que protegen la información privada de los pacientes.
Las características de estos datos de IoMT se analizaron y codificaron aún más antes de aplicar protocolos profundos y basados en máquinas y aprendizaje. Se llevó a cabo el rendimiento de varias técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo y el resultado demuestra que la técnica LSTM (MEMORIA A LARGO Y CORTO PLAZO) funciona mejor que otros esquemas con respecto a la precisión, recuperación, precisión y F1 medidas.
Flujo de trabajo de la técnica propuesta
Finalmente, se logró una precisión del 97,74% utilizando el modelo de aprendizaje profundo LSTM. Del mismo modo, 98% de precisión, 99% de recuperación y 99% F1. Se alcanza una medida para la clase (dieta) permitida, y para la clase no permitida (la dieta que no debe consumir) la precisión es del 89%, la puntuación de recuperación es del 73% y F1 la puntuación de la medida es 80%. Estos resultados son bastante alentadores, pues una de las principales dificultades a la hora de recibir una dieta de un nutricionista es el prolongado tiempo que demora la atención, algo que definitivamente un sistema de recomendación de dieta eficiente y, sobretodo, eficaz compensará.
Autores
Celestine Iwendi
Suleman Khan
Joseph Henry Anajemba
Ali Kashif Bashir
Fazal Noor, IEEE Access, 8, 28462-28474.
Fuente:
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2968537