हेलोफ्रेश के स्वामित्व वाला एक तैयार भोजन ब्रांड, फैक्टर, नई सदस्यता के साथ एक मुफ्त बॉडी-स्कैनिंग स्केल (शरीर मापने का तराजू) दे रहा है, जिसका उद्देश्य उपयोगकर्ताओं को फिटनेस प्रगति को ट्रैक करने में मदद करना है। यह स्केल बॉडी फैट प्रतिशत और मांसपेशियों के द्रव्यमान जैसे मेट्रिक्स (मापदंडों) को मापने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो फैक्टर के कम कार्ब और प्रोटीन युक्त भोजन पर ध्यान केंद्रित करने के पूरक के लिए डेटा प्रदान करता है।

कंपनी का इरादा है कि उपयोगकर्ता फैक्टर भोजन का सेवन करते समय अपने शरीर की संरचना में बदलाव की निगरानी करेंगे, जिससे संभावित रूप से सेवा की निरंतर सदस्यता को प्रोत्साहन मिलेगा। यह पहल आहार और फिटनेस कार्यक्रमों के साथ प्रौद्योगिकी को एकीकृत करने की बढ़ती प्रवृत्ति को दर्शाती है।

बॉडी-स्कैनिंग स्केल के उपयोग से डेटा गोपनीयता और एल्गोरिथम पूर्वाग्रह की संभावना के बारे में सवाल उठते हैं। ये उपकरण अक्सर बायोइलेक्ट्रिकल इम्पीडेंस एनालिसिस (BIA) का उपयोग करते हैं, जो शरीर की संरचना का अनुमान लगाने के लिए शरीर के माध्यम से एक कमजोर विद्युत प्रवाह भेजता है। हालांकि आम तौर पर सुरक्षित, BIA की सटीकता जलयोजन के स्तर और शरीर के प्रकार में व्यक्तिगत अंतर जैसे कारकों से प्रभावित हो सकती है।

विशेषज्ञों का कहना है कि इस तरह के स्केल शरीर की संरचना के रुझानों का एक सामान्य संकेत दे सकते हैं, लेकिन उन्हें एक निश्चित नैदानिक उपकरण नहीं माना जाना चाहिए। "ये उपकरण प्रगति की निगरानी के लिए एक सुविधाजनक तरीका प्रदान करते हैं, लेकिन यह याद रखना महत्वपूर्ण है कि ये अनुमान हैं," पंजीकृत आहार विशेषज्ञ डॉ. एमिली कार्टर ने कहा। "सटीक माप के लिए, हमेशा एक नैदानिक मूल्यांकन की सिफारिश की जाती है।"

फैक्टर की मूल कंपनी, हेलोफ्रेश, तैयार भोजन और आहार ट्रैकिंग टूल सहित पारंपरिक भोजन किट से परे अपनी पेशकशों का विस्तार कर रही है। कंपनी का कहना है कि यह रणनीति उपभोक्ताओं की व्यापक श्रेणी की प्राथमिकताओं और फिटनेस लक्ष्यों को पूरा करने के लिए डिज़ाइन की गई है। व्यक्तिगत पोषण योजनाओं में एआई का एकीकरण एक उभरता हुआ क्षेत्र है, जिसमें कंपनियां अनुरूप आहार संबंधी सिफारिशें प्रदान करने के लिए डेटा का लाभ उठाने के तरीकों की खोज कर रही हैं। हालांकि, स्वास्थ्य और कल्याण में एआई के उपयोग के नैतिक निहितार्थों के बारे में चिंताएं बनी हुई हैं, जिसमें डेटा के दुरुपयोग और अवास्तविक बॉडी इमेज आदर्शों को मजबूत करने की संभावना शामिल है।