Introdução: A obesidade de alto grau exige abordagens que superem a nutrição estática convencional. Objetivo: Propor um protocolo de inovação tecnológica denominado Alça de Feedback Metabolômico-Microbiano (AFMM) para personalização nutricional em tempo real. Método: Estudo original de caráter teórico-metodológico baseado na integração de biossensores eletroquímicos, metagenômica 16S rRNA e algoritmos de Inteligência Artificial para o monitoramento contínuo, estruturado a partir de uma amostra teórica de 60 participantes. Resultados: A estimativa teórica indica que a aplicação de biofeedback tátil e sensores de suor poderá reduzir os erros de predição metabólica em até 30%, promovendo maior adesão ao tratamento e controle glicêmico superior aos métodos tradicionais. Conclusão: A AFMM representa um avanço disruptivo na nutrição de precisão, oferecendo um roteiro teórico viável para superar o platô metabólico em pacientes obesos por meio da recalibração dietética instantânea. Palavras-chave: Nutrição de precisão. Biossensores. Inteligência artificial. Obesidade. Metabolismo.
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Tipo De Obra: TCC
Classificação Temática: NUTRIÇÃO
Ano: 2026
Cutter: B333a
Publicação: 15-06-2026
Nº Páginas: 10
Autores:
WELLINGTON JOSÉ BATISTA (---)

Orientadores: 
Dr(a) RICARDO DE SOUZA SILVA (Lattes)

Palavras-Chave: 
  • Biossensores.
  • Inteligência Artificial.
  • Metabolismo. 
  • nutrição de precisão
  • Obesidade.
Keywords: 
  • Artificial intelligence.
  • Biosensors.
  • Metabolism. 
  • Obesity.
  • Precision nutrition.