Generation of personalized nutrition plans using a large-scale language model (GPT-OSS:20B) with retrieval validated by constraints and a JSON schema
Year: 2026
Type: dissertation
Abstract: Generación de planes nutricionales personalizados mediante un modelo de lenguaje de gran escala (gpt-oss:20b) con retrieval validado por restricciones y esquema JSON Nos propusimos construir NutriAI porque creemos que la nutrición personalizada puede llegar a más personas si se apoya en herramientas tecnológicas accesibles. Durante nuestra formación en ingeniería de sistemas vimos de cerca cómo muchas personas no logran acceder a una orientación nutricional oportuna: las consultas pueden ser costosas, los especialistas no siempre están cerca y la información de internet no siempre es confiable. Esa realidad nos motivó a desarrollar una aplicación móvil que genere planes y recetas adaptadas a cada usuario. Para NutriAI elegimos React Native con Expo. Queríamos una sola base de código que funcionara en Android e iOS sin duplicar esfuerzos. Para las recomendaciones usamos el modelo gpt-oss:20b, que usa arquitectura Mixture-of-Experts, ejecutado localmente mediante Ollama. Preferimos esta configuración porque nos pareció importante que los datos personales no salieran del dispositivo, además de reducir costos y dependencia de servicios externos. La aplicación trabaja con la información que registra el usuario: objetivos calóricos, restricciones alimentarias, alergias, ingredientes disponibles y preferencias. El modelo devuelve sugerencias en un esquema JSON restringido, lo que facilita validarlas antes de mostrarlas. El desarrollo lo organizamos con Scrum y Kanban, haciendo sprints cortos y ajustando la interfaz según lo que íbamos aprendiendo. Esperamos que NutriAI sea una herramienta útil para quienes quieren mejorar sus hábitos alimenticios, sin pretender reemplazar la valoración de un profesional de la salud.
Source: Repositorio Institucional FULL
Language: Spanish
Subfield: Health Information Management
Field: Health Professions
Domain: Health Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7213219219