IA predice disturbi alimentari

La dipendenza da cibo non è solo una metafora per indicare un amore smisurato per snack e dolci: si tratta di una condizione reale, con tratti simili a quelli di altre dipendenze comportamentali e neurologiche, come quella da sostanze. Comprendere chi è più a rischio e perché, può fare la differenza nella prevenzione di disturbi più gravi, come quelli dell’alimentazione.

Lo studio

Uno studio recente condotto su oltre 700 studenti universitari ha cercato di capire se e come alcuni fattori fisici, nutrizionali e legati allo stile di vita possano predire la presenza di sintomi legati alla dipendenza da cibo. A supportare la ricerca è stato utilizzato anche un approccio innovativo basato sull’apprendimento automatico, una branca dell’intelligenza artificiale che analizza grandi quantità di dati per trovare schemi e previsioni.

Cosa hanno scoperto gli scienziati?

Dei 702 studenti analizzati (in gran parte donne, con età media di 22 anni), circa il 6,4% mostrava sintomi compatibili con la dipendenza da cibo, mentre l’8,1% era a rischio di disturbi dell’alimentazione. Tra i comportamenti osservati:

• Il 35,3% non praticava attività fisica
• Il 26,5% fumava quotidianamente
• Il 70,6% consumava alcol
• Il 2,9% faceva uso di droghe illecite
• Il 29,4% assumeva farmaci regolarmente

Dal punto di vista fisico, chi mostrava sintomi di dipendenza da cibo aveva:

• Indice di massa corporea (BMI) più elevato
• Circonferenza vita maggiore
• Percentuale di grasso corporeo più alta
• Un rischio significativamente maggiore di disturbi dell’alimentazione

Cosa prevede la tecnologia?

Utilizzando un modello statistico avanzato (e confermato dagli algoritmi di machine learning), i ricercatori hanno identificato tre fattori chiave in grado di prevedere con buona precisione la presenza di sintomi di dipendenza da cibo:

1. Consumo di bevande non casearie, come caffè e alcolici
2. Deficit di vitamina D
3. Ampiezza della circonferenza vita

Questi fattori sembrano interagire tra loro, suggerendo che alimentazione, composizione corporea e carenze nutrizionali siano strettamente collegate al rischio di sviluppare comportamenti di dipendenza nei confronti del cibo.

Significato clinico

La possibilità di prevedere con precisione chi è a rischio permette interventi mirati e tempestivi. Non si tratta solo di migliorare l’alimentazione o fare esercizio fisico, ma di affrontare un problema complesso che coinvolge biologia, emozioni e ambiente sociale.

L’uso dell’intelligenza artificiale permette di esplorare combinazioni di fattori difficili da individuare con i metodi tradizionali, aprendo la strada a nuove strategie personalizzate per prevenire e trattare la dipendenza da cibo.