Gıda ve beslenme bilimlerinde yüz analiz sistemlerinin kullanımı

Teknolojinin son yıllarda hızla gelişmesi sağlık sektörüne de yansımış olup bu kapsamda hizmet alan ve veren kişilerin hayatını kolaylaştıran birçok dijital sağlık hizmeti gündeme gelmiştir. Bu hizmetlerden biri de yüz morfometrisinin ve ifadesinin değerlendirilmesiyle kişilerin beslenme durumları ve gıdaya yaklaşımlarının analizidir. Bu çalışmanın amacı, yüz morfometrisi ve yüz ifadesi analizi gibi yapay zeka temelli dijital ölçümleme tekniklerinin gıda ve beslenme bilimlerinde kullanım olanaklarını incelemektir. Bu amaçla Pubmed, Web of Science ve Google Akademik’de yayımlanan makaleler incelenerek konu potansiyel etkinlik, güvenilirlik ve etik açıdan değerlendirilmiştir. Yüz morfometrisi, yüz yapısının dijital olarak modellenmesini sağlayan; belirli anatomik noktalar üzerinden bireyin beslenme örüntüsüne dair ipuçları sunan bir tekniktir. Bu analizin özellikle fiziksel erişimi zor bölgelerde ikamet eden malnutrisyon riski yüksek kişilere uzaktan beslenme taraması yapabilme potansiyeli mevcuttur. Yüz ifadesi analizi ise gıda endüstrisindeki ürün geliştirme süreçlerinde tüketicilerin ürünlere yönelik duygusal yanıtlarının objektif ölçümünde kullanılabilmektedir. Böylece üreticiler, ürünleri piyasaya sunmadan önce potansiyel tüketici tepkilerini öngörerek duygusal yanıt temelli stratejik kararlar alabilirler. Özellikle nöropazarlama alanında kullanımı oldukça yaygınlaşan bu sistem sayesinde ürün tasarımı, ambalaj seçimi, gıdanın duyusal bileşenleri ve pazarlama stratejilerinin optimizasyonu sağlanabilmektedir. Ancak, bu analizlerde yaş, etnik köken, büyüme dönemleri, yüz kılları, estetik operasyonlar gibi beslenme durumundan büyük ölçüde etkilenen karıştırıcı faktörlerin dikkate alınması gerekmektedir. Ayrıca veri gizliliği, etik ilkeler ve analizlerin ticarileşme potansiyeline dair tartışmalar da bu süreçte dikkate alınması gereken önemli unsurlar arasındadır. Bu sebeple daha stabil ve güvenli dijital uygulamalara ve bu uygulamaları test edecek ileri çalışmalara ihtiyaç duyulmaktadır. Gelecekte, yüz analizi gibi dijital biyogöstergelere dayalı yaklaşımların yaygınlaşarak gıda bilimi ve tüketici davranışı araştırmalarında beslenme problemlerinin tanı ve teşhisinin yanısıra kişiselleştirilmiş beslenme uygulamalarına katkı sağlaması beklenmektedir.

The rapid development of technology in recent years has also affected the healthcare sector, leading to numerous digital health services that facilitate the lives of both healthcare providers and recipients. One of these services is the analysis of individuals’ nutritional status and approaches to food through the evaluation of facial morphometry and expression. This study aims to examine the usage possibilities of artificial intelligence-based digital measurement techniques such as facial morphometry and facial expression analysis in food and nutrition sciences. For this purpose, articles published in PubMed, Web of Science, and Google Scholar were reviewed, and this approach was evaluated in terms of potential effectiveness, reliability, and ethical considerations. Facial morphometry is a technique that enables the digital modeling of facial structure and provides clues about an individual’s dietary pattern through specific anatomical landmarks. This analysis can perform remote nutritional screening, especially for individuals at high risk of malnutrition living in physically inaccessible regions. Facial expression analysis can be utilized in the food industry to measure consumers’ emotional responses during product development processes objectively. This way, producers can anticipate consumer reactions and make strategic decisions based on emotional data. This system is commonly used in neuromarketing and supports optimizing product design, packaging, sensory properties, and marketing strategies. However, confounding factors such as age, ethnicity, growth phases, facial hair, and aesthetic surgeries, which may be influenced by nutritional status, should be considered. Moreover, potential data privacy issues, ethical principles, and commercialization must be addressed. Therefore, more stable and secure digital applications, as well as further studies to validate these tools, are needed. In the future, digital biomarker-based approaches like facial analysis are expected to gain prevalence and contribute to the diagnosis and management of nutritional issues and advancements in personalized nutrition and consumer behavior studies.