CRITÉRIOS PARA AVALIAÇÃO DA QUALIDADE DO CAFÉ DA MANHÃ COM FERRAMENTA DE RECONHECIMENTO DE IMAGEM BASEADA EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL (IA)

Apresentação/Introdução O Guia Alimentar para a População Brasileira (2014) recomenda priorizar alimentos in natura ou minimamente processados. No entanto, observa-se crescente consumo de ultraprocessados, incluindo itens comuns no café da manhã, como margarina, pão de forma e frios. Ferramentas baseadas em IA possuem potencial para avaliar refeições segundo essas recomendações, mas ainda são escassas. Objetivos Elaborar e testar critérios para avaliar a qualidade de fotos de café da manhã, utilizando uma ferramenta de reconhecimento de imagem baseada em inteligência artificial. Metodologia Foram elaborados critérios de avaliação com base no Guia, considerando o grau de processamento dos alimentos, a combinação de grupos alimentares e aspectos culturais e de preparo. Utilizou-se o Chat GPT-4.0 como ferramenta de processamento de imagens, com engenharia de prompt estruturada na área de projetos, incluindo exemplos de estrutura de resposta e instruções de uso de linguagem simples, lúdica e amigável. Inseriram-se dois documentos no sistema: o próprio Guia e os critérios de avaliação. Para o pré-teste, utilizaram-se dois grupos de imagens: um com refeições saudáveis do Guia (n=8) e outro com refeições baseadas em ultraprocessados obtidas na internet (n=8). Resultados O prompt estruturou o feedback em quatro tópicos: (1) “Vamos olhar com atenção para essa refeição?” descreve os itens visíveis e reconhece possíveis erros; (2) “Regra de Ouro: comida de verdade no centro do prato” identifica os grupos alimentares da classificação Nova e sugere substituições; (4) “Grupos alimentares: como está a combinação de hoje?” comenta sobre a presença ou ausência dos grupos, valorizando os cereais, as frutas e os laticínios, e desestimulando embutidos, pães de forma, biscoitos e pastas de passar no pão como o requeijão. Após os testes, observou-se que 2 dos 29 alimentos foram classificados incorretamente pela IA, sendo eles a granola e o iogurte de morango. Conclusões/Considerações Na testagem inicial, a ferramenta de IA gerou feedbacks compatíveis com os critérios elaborados e as recomendações do Guia, embora com algumas inconsistências. A tecnologia será incorporada a um aplicativo móvel de educação alimentar, permitindo ao usuário avaliar pratos por imagem. O próximo passo será validar os critérios por meio da análise de uma amostra de refeições reais, com base em dados da Pesquisa de Orçamentos Familiares.