RESUMEN:

Hoy en día, el sobrepeso y la obesidad constituyen un problema de salud pública en México: según la Encuesta Nacional de Salud Nutrición Continua 2023 (ENSANUT), el 37.3% de los adultos presenta sobrepeso y el 38.9% obesidad, mientras que en adolescentes la prevalencia combinada alcanza el 41.1%. Ante la falta de herramientas accesibles que traduzcan la normativa nutricional oficial en orientación práctica, se desarrolló ZanIA, una aplicación multiplataforma que utiliza inteligencia artificial (modelo Gemini) para analizar fotografías de platillos y generar información nutricional (calorías, proteínas, grasas y carbohidratos) alineada con la norma oficial mexicana NOM-043-SSA2-2012. El desarrollo se realizó mediante una metodología experimental de cuatro fases: diseño y planificación, desarrollo e implementación, pruebas y análisis de resultados. El prototipo, construido en Python y Streamlit, integra calculadora de IMC, generador de recetas, en la App, y además incluye el «platosaurio», dispositivo físico interactivo con forma de dinosaurio que fotografía platillo y mediante luces LED tipo semáforo, indica y califica su equilibrio nutricional conforme al esquema del Plato del Bien Comer. La prueba de usabilidad, aplicada mediante observación directa y retroalimentación verbal a un grupo reducido de cinco personas, mostró una interfaz percibida como intuitiva y una propuesta de valor clara, aunque sin validación externa a gran escala ni instrumento estandarizado. Se concluye que el desarrollo es técnicamente viable y sienta las bases para una validación posterior con usuarios reales. 

Palabras clave: nutrición, salud pública, inteligencia artificial, procesamiento de imágenes, aplicación móvil