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Madrid, España
La nutrición personalizada apoyada por inteligencia artificial abre nuevas posibilidades para comprender la variabilidad individual en la respuesta a los alimentos y avanzar hacia intervenciones más precisas. La ponencia revisó la evidencia disponible sobre el uso de modelos predictivos y datos multimodales en nutrición, así como sus aplicaciones potenciales en prevención y salud cardiometabólica. Se discutieron también las limitaciones actuales del campo, entre ellas la calidad de los datos dietéticos, la necesidad de validación externa y la importancia de mantener supervisión profesional. Como conclusión, se defendió una visión rigurosa de la IA en nutrición:
no como sustituto del profesional, sino como herramienta para mejorar el criterio clínico y la personalización real de la atención.
