DOI: 10.5748/9788599693124-13CONTECSI/RF

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DOI: 10.5748/9788599693124-13CONTECSI/RF-4225
AUTOMATIC SUPPORT SYSTEM TO FOOD AND NUTRITION CONTROL AND
AUTOMATIC FOOD NUTRITION FOR PEOPLE WITH DYSFUNCTION AND FOOD
RESTRICTIONS
Luciano Leme (Universidade
[email protected]
Nizam
Omar
(Universidade
[email protected]
Presbeteriana
Presbeteriana
Mackenzie,
Mackenzie,
São
Paulo,
Brasil)
-
São
Paulo,
Brasil)
-
The balance is to amuse eating in the exact measure, the nutritional control for people with
dysfunctions and alimentary restrictions is a problem found in several sections of the medicine in
the individual has as objective the maintenance or restoration of health. This present article
highlights a contribution proposal with development of an intelligent model for the nutritional
control, integrating techniques of artificial intelligence as specialist system and logic fuzzy to
techniques of processing of digital images and programming for devices move. The audacity to
show promising results and that of scope for future work, targeted research to control glycemic
rate future information of patients who have diabetes mellitus. The end, it presents a set of
applications to process and acquisition of food information, aiming at the nutritional and
historical control of the users of this environment.
Keywords: Mobile Applications; Expert system; Fuzzy logic; Nutritional control.
SISTEMA DE APOIO AO CONTROLE ALIMENTAR E NUTRICIONAL AUTOMÁTICO
PARA PESSOAS COM DISFUNÇÕES E RESTRIÇÕES ALIMENTARES
O equilíbrio é divertir-se comendo na medida exata, o controle nutricional para pessoas com
disfunções e restrições alimentares é um problema encontrado em diversos setores da medicina em
que o indivíduo tenha como objetivo a manutenção ou restauração da saúde. O presente artigo
destaca uma proposta de contribuição com o desenvolvimento de um modelo inteligente para o
controle nutricional, integrando técnicas de inteligência artificial como sistemas especialistas e
lógica fuzzy a técnicas de processamento de imagens digitais e programação para dispositivos
moveis. Com a audácia de evidenciar um resultado promissor e que de margem para futuros
trabalhos, direcionou-se a pesquisa ao controle informativo da taxa glicêmica futura de pacientes
que possuem diabetes mellitus. Ao final, apresenta-se um conjunto de aplicativos para o processo e
aquisição de informações dos alimentos, objetivando o controle nutricional e histórico dos usuários
desse ambiente.
Palavras-chave:Aplicativos Mobile; Sistema Especialista; Lógica Fuzzy;Controle Nutricional.
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1 INTRODUÇÃO
Segundo os ensinamentos do Ptah-hotep "Um homem que tem barriga vazia é um
potencial acusador" (Ptah-hotep Tshefi, XXV/ XXIV a.e.c. ) para eles assegurar a cada
pessoa uma quantidade suficiente de alimento garantiria ordem social para um estado ético.
Em tempos modernos, acredita-se que uma pessoa saudável está diretamente
relacionada com hábitos de realizar exercícios físicos e obter equilíbrio em sua
alimentação, seja como estratégias de prevenção, tratamento de estados de saúde causados
pelo consumo excessivo de alimentos ou alguma enfermidades grave , logo remete-se a
orientação dietética a qual está relacionada com a variedade, moderação e flexibilidade
dos alimentos ingeridos, tudo isso somado à perspicácia da pessoa em se preparar para uma
mudança na sua conduta (Flandrin, Montanari,M., 1998:26 ).
A situação se reveste de uma importância ainda maior, quando se trata de pessoas
com alguma enfermidade seja ela passageira ou crônica, pois além das restrições
alimentares deve se atentar pela hora correta em ingerir alimentos, isso faz com que o
organismo possa se reconstruir de forma eficaz e criar forças para enfrentar a própria
doença, pacientes que se enquadram nesse perfil dependem de uma grande quantidade de
informações para poder estabelecer qual deve ou pode ser sua alimentação adequada , o
teor de calorias , carboidratos ou açúcares presente em cada alimento, entre outros. Uma
recomendação que se faz no livro comida que cuida II destinado a diabéticos, é que não se
deve ter restrições alimentares rigorosas e sim obter um controle detalhado de sua
alimentação verificando o limite do seu organismo , é claro , tudo isso sob critérios
médicos. A dificuldade se encontra no controle e na correta medida dos nutrientes
ingeridos e consumidos.
Com a proliferação das mídias sociais, trânsito intenso nas grandes metrópoles,
diversos afazeres como checar mensagens eletrônicas e outras tarefas a serem realizadas ,
o tempo vem se tornando cada vez menor , logo sua disponibilidade é vencida e diante de
imensuráveis desafios as refeições se tornam secundárias acabando em restaurantes do tipo
"fastfood" ou "selfservice". Então a frente de uma variedade oferecida, o indivíduo se
desatenta de seus limites, acabando por excede-los tanto no tipo de alimento como na
quantidade que deveria ingerir. A seleção de um alimento ao visualizar uma mesa recheada
por diversos alimentos saborosos e fartos a pessoa e não sabe o que realmente pode comer,
ou ainda se preocupar em fazer cálculos de cabeça para entender a composição de cada
alimentos.
De acordo com os resultados obtidos durante uma pesquisa informal com cerca de
24 pessoas , todos portadores de diabetes , cujo objetivo era identificar as principais
dificuldades das pessoas em relação ao tratamento para o controle da doença, detectou-se
que os motivos mais frequentes conforme o gráfico 1.
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Gráfico 1. Resultado da Pesquisa
Sem dúvida alguma a doença é um dos maiores infortúnios da humanidade
tornando um malefícios que geralmente impossibilitam as pessoas de realizarem suas
tarefas diárias. Segunda Ikeda (Sabedoria na Saúde; 2005:08) afirma que "a saúde é uma
aspiração universal dos seres humanos, por mais rica ou poderosa que a pessoa seja, a
saúde é o fator mais precioso e está acima de tudo".
A proposta desse trabalho é fazer com que o portador de alguma restrição alimentar
encontre uma leque de possibilidade do que comer , o quanto comer e ainda como comer
sem que essa ingestão de alimentos prejudique a sua saúde.O principal objetivo é criar um
ambiente computacional (FIGURA 1) com acesso móvel que auxilie o controle nutricional
para pessoas que tenham alguma disfunção alimentar. Claramente a proposta é elaborar um
banco de dados que associe a Tabela Brasileira de Composição de Alimentos(TACO) com
suas respectivas imagens e disponibilizar através de um aplicativo móvel que auxilie quais
alimentos são sugestivos a partir de uma fotografia das opções disponíveis no momento.
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Figura 1. Proposta de Modelo
2 MATERIAIS E MÉTODOS
Com o avanço das tecnologias digitais , o aparelho de celular se tornou um atraente
material para o desenvolvimento desse estudo devido sua miniaturização , custos
decrescentes o que torna viável a praticamente toda a população, capacidade
computacional extraordinária e além de possuir em sua maioria câmera digital integrada.
Por exigir a interpretação de fenômenos impressivos, não quantitativos e vagos na
sugestão da dieta alimentar, optou-se pela aplicabilidade da lógica fuzzy e sistema
especialista, finalmente optou-se pelo reconhecimento de imagens para que o paciente
tenha uma maior facilidade na seleção e no controle dos composto de cada alimento a ser
ingerido.
O aplicativo mobile utilizou-se da linguagem de programação JAVASCRIPT e a
de marcação HTML em sua última versão 5.0, assim como estilos em cascada (CSS) , do
inglês Cascading Style Sheets, que proporciona um designer inovador de maneira rápida.
Após a formação do "trio" (JAVASCRIPT, HTML 5.0 e CSS) haverá a necessidade de
uma integração entre elas para a formação do aplicativo, logo se utilizará framework conjuntos de bibliotecas - conhecido como PHONEGAP que por sua vez é totalmente
gratuito e open source, além disso proporciona desenvolvemos os pequenos códigos até
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então exclusivos para desenvolver WEBSITES em aplicativos móbile super poderoso.Há
inúmeros aplicativos destinados a zelar pela alimentação e saúde das pessoas , no entanto
em sua maioria tem a exclusão de alimentos brasileiros, trabalhando com o intuito de
corrigir essa deficiência aplicou-se como base de dados a Tabela Brasileira de Composto
Alimentar (TACO), na qual possui um formato amigável, estabelece a partir de guias a
separação de alimentos tradicionais, comidas típicas regionais brasileiras, alimentos com
ácidos graxos e os aminoácidos. Assim a TACO é perfeitamente aplicável ao aplicativo e
remete aos principais objetivos de um tabela de alimentos que é incentivar a educação
nutricional e o controle da qualidade dos alimentos , tudo que um paciente que necessite de
ajuda nesse momento.
A escolha do alimento acessada através do menu principal do aplicativo através da
seleção manual de cada alimento ou através de uma fotografia da refeição a ser ingerida,
cabe ressaltar a importância da inicialização do sistema, preenchendo as informações como
idade , data , hora da insulina e o índice glicêmico atual.Sendo assim a classificação do
alimento será apresentada conforme o grau de recomendação mediante a contagem de
carboidratos citados no manual.Logo que o usuário escolher um alimento, ele será
considerado na contagem de sua glicemia e os demais alimentos da lista serão recalculados
levando em consideração todos os dados até então informados.Seguindo as informações da
sociedade brasileira de diabetes , onde apresenta os picos e durações da insulina , podemos
utilizar a lógica fuzzy e sistema especialista como apoio a classificação, mesmo sabendo
que existem várias formas de se representar conhecimento em sistemas especialista ,
admitiu-se a forma mais utilizada que é um conjunto de regras subordinadas a um sistema
de frames que definem os objetos a serem utilizados e que por sua vez, são especificadas
em linguagem natural do tipo “if-then-else”.A tabela 1 abaixo exemplifica o modo de
atuação do sistema para classificar o alimento de acordo com a cor e o indice glicemico
futuro.
Variável “X”
Indice glicêmico futuro (A)
Cor do alimento
Hipoglicêmico
A<80
vermelho
Normal tendendo a Hipoglicêmico
80≤A<90
amarelo
Normal tendendo a ótimo
90≤A<95
verde
Ótimo
95≤A≤105
Azul
Normal tendendo a ótimo
105≤A<110
Verde
Normal tendendo a Hiperglicêmico
110<A≤120
Amarelo
Hiperglicêmico
110<A≤120
Vermelho
Hipoglicêmico
A>120
Vermelho
Tabela 1. Regras de inferência
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Sendo assim , podemos visualizar na figura 2 , a funçào de inferencia trapezoidal
como resultante.
Figura 2. Função de Inferência
Um outro atrativo do sistema e monstrar quais os alimentos que estão disponíveis no
prato a partir de uma fotografia , para obter esse resultado, utilizou-se do recurso de
segmentação de imagens, método de encontrar um determinado conjunto de pixels
semelhantes, a partir do algoritmo de bacias hidrográficas do inglês watershed. O uso
desse algoritmo foi proporcionado pela linguagem de programação PYTHON com a
biblioteca gratuita da INTEL conhecida como OPENCV , assim fica possível aplicar a
remoção de ruídos, o reconhecimento de bordas, aplicar limite e dilatação da fronteira do
objeto para encontrar o limite entre um alimento e outro.
Por fim, a necessidade de aplicar sistemas adjacentes para que funcionassem de
forma a integrar qualidade, facilidade e confiabilidade na construção do aplicativo. O Mr.
Data Converter é um sistema web FREE que possibilita converter seus dados do Microsoft
Excel, formato original da tabela brasileira de composição de alimentos (TACO) em um
dos vários formatos como HTML, XML e o formato utilizado no aplicativo mobile que é o
JavaScript Object Notation(JSON).
Outro sistema que foi desenvolvido foi um classificador de imagens cuja finalidade e
incluir a imagem do alimento à sua descrição da tabela TACO como ilustrado na figura 3.
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Figura 3. Classificador de Imagens WEB
3 RESULTADOS E DISCUSSÃO
O primeiro resultado analisado é a exigência da norma técnica ISO/IEC 9126 da
ABNT que descreve como um modelo a ser seguido no desenvolvimento de sistemas ,
nesse caso devido a utilização de linguagens atualizadas que proporcionaram desenvolver
funcionalidades como deslocamento entre telas do sistemas, menus personalizados e
atrativos, uso da câmera do próprio móbile para identificar qual o tipo de alimento a ser
ingerido, formulários simplificados e com acesso direto através de atalhos, fontes maiores
que as de sistemas tradicionais e por fim uso do touch ( toque na tela ) do aparelho móbile
tornaram o aplicativo natural e atraente para o paciente na qual terá uma maximização no
grau de confiança e eficiência na inserção das informações. Na segunda etapa são
apresentados resultados práticos e eficientes na separação do alimento, os testes foram
realizados com conjuntos de 2,3 e 4 alimentos simultaneamente conforme figuras abaixo,
na qual do lado esquerdo encontra-se a imagem original e do lado direito se apresenta sua
segmentação que posteriormente será comparado com o banco de dados das imagens da
tabela taco.
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Figura 4. Segmentação das Imagens com 2 alimentos
Figura 5. Segmentação das Imagens com 3 alimentos
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Figura 6. Segmentação das Imagens com 7 alimentos
Claro que esse processo não encontra uma total assertiva , deve-se considerar
problemas que podem ser encontrados justamente quando há uma sobreposição de
alimentos ou quando se tem alimentos com uma aparência similares.Com isso obtivemos
um modelo que pretende eliminar o sofrimento e revolta gerado por restrições impostas,
além disso o aplicativo está em idioma e refeições brasileiras e pode ser executado em
dispositivos moveis presentes na maioria das casas da população.
4 CONSIDERAÇÕES FINAIS
De acordo com a literatura, é comprovado o quanto é perigoso a diabete melittus e
o quanto é difícil seu tratamento devido a adequação do paciente principalmente no
controle alimentar.O sistema apresenta um modelo composto por alguns dois principais
softwares como o classificador de imagens e aplicativo móbile , que utilizaram das
principais linguagens de programação do momento (PHP , HTML , JAVASCRIPT e
PYTHON) juntamente com a biblioteca da INTEL o OPENCV assim como técnicas
avançadas de inteligência artificial.
Os resultados iniciais mostram que é possível uma eficiência na solução através de
uma ferramenta gratuita para o paciente, e que pode ser disponibilizada em um aparelho
popular.
Destaca-se também que o algoritmo de reconhecimento de imagens, conhecido
como bacias hidrográficas, obteve um resultado satisfatório na separação dos alimentos.
Porém, ainda será necessário realizar algumas pesquisas para tratar o problema encontrado
com a sobreposição de alimentos,criar um modelo que aproxime os nutricionistas com os
outros especialistas. A segunda ação é que durante o ciclo de vida do sistema, seja
estabelecida uma rede neural em que haja a realimentação das informações provenientes
das imagens não encontradas na base em primeira instância, possam ser conhecidas na
segunda tentativa.
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[11]Wolever, T.M.S. The glycemic index.World Review of Nutrition and Dietetics. V. 62,
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