University's Institute of Digital Anti-Aging Healthcare forskare har lett en enorm inkluderande matic granskning om den konversiva effekten av artificiell intelligens (AI) på näringsvetenskap, avslöjade en häpnadsväckande potential och lätt beröring av återstående frågor. Studien, som fokuserade på AI-tillämpningar som sträcker sig från kostbedömning till sjukdomsförutsägelse och personlig kost, illustrerade hur AI spelar en avgörande roll för att förändra dagens hälsovård och ge upphov till en mer fördelaktig framtid.
Tillämpning av AI inom näringsvetenskap
Forskningen som analyserar näringsaspekter av kosten och hur avancerade teknologier, t.ex. AI, ML och DL, kan påverka näringsresultat och ge chefer informerade beslut för att öka vår förståelse för kostrelaterade hälsoproblem, övervakades nyligen av Tagne Poupi Theodore Armand tillsammans med sina kollegor.
Resultaten bevisar AI:s förmåga inom viktiga näringsområden, som att ge rätt kostrekommendationer, ändra näringsintaget och framgångsrikt hantera sjukdomar.
Det mest framstående avsnittet i Nutrition Review, bland annat, är AI:s effekt på att anpassa kost. Genom att samla in och analysera individuell hälsoinformation och kostmönster kan AI anpassa kostrekommendationer som är mer framgångsrika i en profylaktisk typ såväl som hantering av sjukdomar, som i denna mening är mer effektiv än traditionella sätt. Till exempel är AI-system mycket tillförlitliga när det gäller att utforma den personliga näringsmenyn baserat på en individs genetiska egenskaper, livsstil och åtföljande hälsotillstånd.
Bedömning och innovation
Även om den fördelaktiga sidan av AI inte har övervakats, har studien lyft fram några utmaningar som fungerar som hinder för den fullständiga integrationen av detta verktyg i näringsvetenskapen. Datakvalitet, integritetsproblem och algoritmiska fördomar är bland de bästa demonerna som måste torkas för att möjliggöra korrekt och etisk användning av AI i näring när de utgör ett hot.
Dietdatakomplexiteten och den mer än smala dietvarianten ger upphov till problemet. Detta problem bör lösas med effektiva AI-modeller som enkelt kan justeras och ge en sann bild av all näringsinformation.
Dietsammansättningar skiljer sig i komplexitet inom individer och individer som bor i olika delar av världen, vilket gör det svårare att bygga väl fungerande AI-modeller som kan anpassa sig till och analysera ett brett utbud av näringsdata.
Det har föreslagits att forskarna prioriterar utvecklingen av objektivitet, som kommer att besvara frågorna om datastandardisering, tolkningsbarheten av modellerna och AI-systemens inkludering bland olika regioner. Vidare antar den etiska användningen av AI-teknologi i nutrition trovärdig datasekretess och samtyckesdata så att människor, oavsett deras socioekonomiska bakgrund, kan dra nytta av AI-baserad näringsintervention.
Behovet av de samordnade åtgärderna
Rapporten lyfter fram att tvärvetenskapligt samarbete är nödvändigt för en smidig övergång från högteknologiska upptäckter till praktisk livsmedelsutveckling. Följaktligen är det imponerande att involvera i utvecklingen av vetenskapligt sunda verktyg som är praktiskt användbara i denna era av hälsoledning genom samarbete med insikter från AI-specialister, nutritionister, vårdgivare och beslutsfattare.
AI rullar till hälsovård och nutrition på en trendmässig väg. De uppmanar regeringen att stödja forskning som kommer att bidra till att förbättra AI-prestanda och så småningom eliminera dess begränsningar. Detta kommer att öppna nya vägar för att integrera dessa AI-tekniker för att omvandla kost till en mer exakt, personlig, förebyggande hälsodisciplin. Det går ett steg längre i att granska de förändringar som skulle ske i kostrådgivning och välbärgade världen över.
Med utvecklingen av AI-teknik blir nutritionsvetenskapens roll i näringsinterventioner allt viktigare. När det tillämpas ansvarsfullt och inkluderande kommer detta att skapa ett nätverkssamhälle utan undernäring och sjukdomar.
Nyheter Citerat från Nutrients journal
