A disponibilidade de grandes bancos de dados para análise associada ao desen- volvimento da capacidade de processamento, visualização e integração de diferentes fontes de informação em saúde têm impulsionado a aplicação de modelos baseados em Inteligência Artificial (IA) e no Aprendizado de Máquina para avaliação do consumo alimentar. O presente estudo tem como objetivo apresentar os avanços da IA na avaliação do consumo alimentar e predição de desfechos cardiovasculares. Foi realizada uma revisão da literatura para identificar os avanços e apresentar as perspectivas no campo da epidemiologia nutricional com o uso de algoritmos e inovações tecnológicas. Nos últimos anos, a aplicação da IA em inquéritos sobre o consumo alimentar apresentou resultados promissores na análise de padrões alimentares associados à obesidade e o desenvolvimento de doenças crônicas como diabetes, câncer e doenças cardiovasculares. Inovações tecnológicas na aplicação de métodos já estabelecidos para coleta de dados da dieta tais como recordatórios de 24 horas e questionários de frequência alimentar, têm permitido a construção de modelos preditivos para segmentar indivíduos com características demográficas e sociais similares, identificar relações no consumo de alimentos e grupos de alimentos, além de predizer os padrões de risco populacional de desenvolvimento de doenças. Os avanços nesta área podem subsidiar a tomada de decisão clínica com desenvolvimento de ações personalizadas em saúde.
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