# Como a inteligência artificial pode apoiar a prática clínica em nutrigenômica e na prescrição de nutrição personalizada? > Esta revisão sistemática indica que a inteligência artificial, por meio de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, ajuda a identificar interações gene-dieta complexas, apoiar a descoberta de biomarcadores e orientar recomendações dietéticas personalizadas com base em dados genéticos, metabólicos e de estilo de vida, incluindo monitoramento em tempo real por dispositivos vestíveis e de glicose. Estudo citado: Balamurugan J, Adeyeye SAO. Artificial Intelligence in Nutrigenomics: A Critical Review on Functional Food Insights and Personalized Nutrition Pathways. Journal of human nutrition and dietetics : the official journal of the British Dietetic Association. 2026. DOI: https://doi.org/10.1111/jhn.70200. PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41542760/ ## Resposta A revisão crítica reuniu evidências sobre o uso de inteligência artificial em nutrigenômica, com foco na interpretação de interações entre alimentos funcionais e genes, no suporte a estratégias de nutrição personalizada e em intervenções dietéticas baseadas em evidências. O resumo descreve que a inteligência artificial vem transformando essa área ao permitir recomendações dietéticas personalizadas a partir de dados genéticos, metabólicos e de estilo de vida. Segundo o resumo, abordagens de aprendizado de máquina e de aprendizado profundo facilitam a identificação de interações complexas entre genes e dieta, melhorando a predição de desfechos metabólicos e relacionados a doenças. Os modelos descritos apoiam a descoberta de biomarcadores, a orientação dietética informada pelo genótipo e o monitoramento em tempo real por meio de tecnologias vestíveis e de monitoramento de glicose. O texto também associa essas ferramentas a contribuições para o manejo de obesidade, diabetes e distúrbios cardiovasculares, além de ampliar a compreensão da variabilidade individual na resposta alimentar e sustentar estratégias de nutrição de precisão. Esses pontos são apresentados como potencialidades descritas na literatura sintetizada, e não como resultados de um ensaio clínico único. A conclusão destaca desafios relacionados a viés algorítmico, privacidade de dados e governança ética. Apesar desses desafios, a revisão considera que a nutrigenômica orientada por inteligência artificial oferece potencial significativo para avançar a nutrição personalizada, desde que haja refinamento metodológico contínuo e implementação responsável para traduzir as inovações em aplicações clínicas significativas e equitativas. Para o médico, o material serve como panorama crítico do que a literatura propõe sobre inteligência artificial e nutrição personalizada. O resumo não detalha protocolos clínicos específicos nem recomenda condutas individuais, de modo que a incorporação dessas ferramentas deve ser avaliada com cautela, considerando a qualidade metodológica dos estudos incluídos e as limitações apontadas pelos autores. ## O que o estudo mostrou Trata-se de uma revisão sistemática com busca em PubMed, Scopus, Web of Science e Google Scholar, abrangendo estudos publicados entre 2010 e 2025. Após triagem por título, resumo e texto completo, 176 artigos foram avaliados em detalhe e 142 estudos foram incluídos na síntese qualitativa. Os achados descrevem que a inteligência artificial, com aprendizado de máquina e aprendizado profundo, auxilia na identificação de interações gene-dieta, na predição de desfechos metabólicos e de doenças, na descoberta de biomarcadores, na orientação dietética informada pelo genótipo e no monitoramento em tempo real por dispositivos vestíveis e de glicose, com contribuições para obesidade, diabetes e distúrbios cardiovasculares. ## Limitações O resumo não informa características detalhadas dos estudos incluídos, como tamanhos de amostra, desenhos individuais ou risco de viés. Também não apresenta métricas de desempenho dos modelos de inteligência artificial nem dados quantitativos de efeito clínico. Os próprios autores citam desafios de viés algorítmico, privacidade de dados e governança ética, e a síntese é qualitativa, o que limita conclusões sobre eficácia clínica e aplicabilidade imediata. ## Aplicação no consultório Na prática clínica, a revisão sugere que ferramentas de inteligência artificial podem, no futuro, apoiar a organização de dados genéticos, metabólicos e de estilo de vida para orientar recomendações dietéticas personalizadas e o acompanhamento com dispositivos vestíveis e de glicose. Para a gestão do consultório, isso implica planejar fluxos de coleta e proteção de dados, avaliar a qualidade e a validação das ferramentas antes de adotá-las e manter julgamento clínico sobre suas limitações, dado que o resumo não demonstra eficácia clínica direta. ## Perguntas para aprofundar - Quais dados genéticos, metabólicos e de estilo de vida são necessários para aplicar nutrição personalizada com apoio de inteligência artificial? - Como o monitoramento por dispositivos vestíveis e de glicose pode ser integrado à consulta de nutrição personalizada? - Quais cuidados éticos e de privacidade devem ser considerados ao adotar ferramentas de inteligência artificial no consultório? Tema: IA e wearables. Página: https://alphadoctor.com.br/ciencia/ia-wearables/como-a-inteligencia-artificial-pode-apoiar-a-pratica-clinica-em-nutrigenomica-e/ Conteúdo educacional para profissionais de saúde, baseado no resumo do artigo citado. Não substitui a leitura do estudo original nem avaliação clínica.