Fuentes de Datos para Valores Nutricionales
En GrowthFlowEngineering, proporcionar información nutricional precisa y confiable es nuestra prioridad. Usamos un enfoque multifacético para asegurar que los datos que recibes sean lo más precisos posible.
GrowthFlowEngineering utiliza un enfoque de múltiples fuentes para proporcionar información nutricional precisa
Basado en la metodología documentada en "Métodos de Seguimiento Nutricional Mejorados con IA" (Journal of Digital Health, 2023)Nuestra metodología combina varias fuentes de alta calidad:
- Búsqueda Avanzada en Internet: Para productos alimenticios únicos o nuevos, nuestros sistemas realizan búsquedas específicas en fuentes en línea de buena reputación.
- Integración de la API de OpenAI: Aprovechamos el poder de la API de OpenAI para:
- Análisis de Comidas Escaneadas: Ayuda a identificar alimentos complejos y a entender el contexto de la comida.
- Referencia Cruzada de Datos: Valida la información de diferentes fuentes para mejorar la precisión.
- Impulso de Planes de Dieta: Ayuda a procesar tus preferencias y metas para generar recomendaciones personalizadas.
- Mejora de NutriBites: Entiende tus preguntas sobre tu historial de comidas para darte información relevante.
Esta combinación nos permite proporcionar desgloses nutricionales confiables en toda la app:
- Comidas Escaneadas: Cuando escaneas una comida, nuestro sistema consulta las fuentes de datos para recuperar macros, micros y calcular el NutriScore.
- Alimentos Registrados Manualmente: Cuando registras alimentos manualmente, la app consulta las mismas fuentes para encontrar la información nutricional.
- Planes de Dieta Personalizados (Premium): La generación de un plan de dieta combina tu perfil con nuestros métodos de recuperación de datos para generar metas y sugerencias.
- Información y NutriBites: Funciones como el calendario y las respuestas de NutriBites se basan en la consulta de tus datos históricos.
Precisión y Limitaciones
El escaneo de comidas de GrowthFlowEngineering tiene una tasa de error entre 5-20% dependiendo de las condiciones
Basado en pruebas de precisión internas (2024) y análisis comparativo con "Desafíos Actuales en el Reconocimiento de Alimentos Basado en IA" (Frontiers in Nutrition, 2023)Aunque nos esforzamos por la mayor precisión, es importante reconocer que la estimación de datos nutricionales puede ser compleja.
- Escaneo de Comidas: Nuestra tasa de error estimada para las comidas escaneadas es de entre el 5% y el 20%, dependiendo de la calidad de la imagen y la complejidad de los alimentos.
- Registro Manual: Para los elementos registrados manualmente, la tasa de error estimada es del 5% al 10%.
Trabajamos continuamente para mejorar nuestros algoritmos y minimizar estos errores.
Al integrar estas diversas fuentes, GrowthFlowEngineering tiene como objetivo proporcionar información nutricional confiable para ayudarte a tomar decisiones informadas.