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探索营养学中的人工智能如何用于跟踪食物摄入量、推荐食谱、提供个性化营养师服务，以及它对医疗行业的影响。
饮食健康和保持健康是我们许多人努力实现的目标。一项调查显示，70%的人希望自己更健康，其中 50%的人把饮食健康放在首位。有时，我们可能会依赖医生和营养师的建议。然而，这可能会很耗时，而且还涉及预约和膳食跟踪。尤其是膳食跟踪，既繁琐又容易出错。
人工智能和计算机视觉可以让健康饮食变得更简单、更容易获得。它们可以帮助分析你吃了什么，跟踪你的营养状况，甚至根据你的健康目标推荐食谱。这些技术还能帮助识别过敏原，让有饮食限制的人更轻松、更安全地安排膳食。在本文中，我们将详细介绍这些技术如何用于营养跟踪和推荐食谱等任务。我们还将了解营养方面的人工智能如何影响医疗保健行业。让我们开始吧！
营养摄入不当会引发各种健康并发症。研究人员发现，摄入过多或过少的某些食物和营养素会增加患心脏病和中风的风险。因此，追踪营养摄入量非常重要。传统上，追踪营养摄入量需要手动记录所吃的食物、估算份量和查找营养信息，这既耗时又容易出错。有了人工智能和计算机视觉技术，现在追踪营养状况比以往任何时候都要容易。
当你坐下来吃饭时，你可以给碗或盘子拍照，计算机视觉模型可以分析图像，识别不同的食物。然后，人工智能系统可以估算出食物的份量，并提供详细的营养信息。例如，通过物体检测，计算机视觉系统可以准确识别盘子里的食物。
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这些被识别的食品随后可以与大型营养信息数据库进行匹配。深度估算等先进算法可以帮助估算份量。一旦识别出食物并估算出份量，系统就能计算出卡路里、宏量营养素（如蛋白质、脂肪和碳水化合物）和微量营养素（如维生素和矿物质），为您提供详细的膳食营养明细。
计算机视觉在膳食跟踪方面最受欢迎的应用之一是通过移动应用程序。让我们快速浏览一下几个令人兴奋的人工智能膳食跟踪选项。
SnapCalorie是一款利用计算机视觉从照片中估算卡路里含量和宏量营养素的应用程序。通过对 5,000 份膳食进行训练，它将卡路里估算误差降低到 20% 以下，并优于大多数人的估算结果。估算结果可记录在食物日志中，或导出到 Apple Health 等健身平台。
同样，推动人工智能营养追踪的一项有趣创新是LogMeal API。它使用在大型食品图像数据集上训练的深度学习算法来准确检测和识别食品。LogMeal 的模型在 1,300 种菜肴中达到 93% 的准确率，并提供详细的营养分析、成分检测和份量估算。LogMeal API 可以方便地集成到应用程序中，为餐馆、自助点餐亭、食品技术初创公司、医疗保健提供商和其他消费者创建膳食跟踪解决方案。
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人工智能可以根据你厨房里的现有食材推荐健康食谱。分割等计算机视觉技术可以识别冰箱或储藏室图像中的不同成分。在此基础上，大型语言模型（LLM）如 ChatGPT这样的大型语言模型就能利用生成式人工智能为您推荐食谱。由于您可以提示 LLM，因此您还可以指定饮食限制，如素食、无麸质或低碳水化合物，人工智能系统将根据您的标准策划食谱建议。
"Sous Chef", a customized version of ChatGPT, is a great example of this technology. It can suggest recipes based on what you have. You can either prompt in the ingredients or upload an image of what you have in your fridge.
你可能会想，我们真的需要这样一个系统吗？人工智能食谱建议系统有很多好处，比如通过充分利用现有食材减少食物浪费，通过美食菜肴增加膳食种类。它们还能帮助您保持均衡饮食。例如，人工智能食谱生成器建议的个性化膳食计划可以帮助您实现健身目标。这些系统还能让烹饪变得更有趣、更有创意。
食品和营养行业在人工智能方面正在开展许多令人着迷的工作。让我们来看看一些将人工智能融入我们日常饮食的初创公司。
Journey Foods 是一家总部位于美国的初创公司，为开发和推出新包装食品提供配料情报。他们的数据科学平台 JourneyAI 可分析数百万种配料和供应链数据，为每种产品找到理想的配料。该平台收集并存储了大量有关化学物质和营养成分的数据，以创造最佳的食品配方。该平台还能让包装食品制造公司通过数据驱动的食品发现，更好地管理整个产品生命周期。
营养行业的另一家创新型初创企业是Viome。Viome 利用人工智能和 mRNA 测序技术提供个性化的营养和健康建议。他们提供在家测试，通过分析微生物组和基因表达，精确了解个人的健康状况。这些洞察力有助于找出微生物失衡和炎症的根本原因。基于这些信息，Viome 会根据每个人独特的生化情况，为其量身定制补充剂和饮食建议。Viome 专注于预防慢性疾病和从根本上解决健康问题，使先进的健康管理变得简单易行、个性化。
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虽然人工智能增强营养系统有很多好处，但我们也需要了解它们的一些缺点。一个主要问题是数据隐私和安全。这些系统需要访问敏感的个人健康和饮食信息。如果这些数据没有得到很好的保护，就有可能被滥用或窃取。
此外，人工智能算法还存在偏差问题。如果训练数据不够多样化，对每个人的建议就可能不准确，从而可能导致对某些人群的建议不佳。另一个问题是过于依赖技术的风险。人工智能可以提供有益的见解，但它不应该取代人类营养师和医疗保健提供者的专业知识。
人工智能驱动的营养跟踪和营养师系统将重塑医疗行业，改变人类营养师和医疗保健专业人员的角色。在获取营养摄入建议方面，它们也为公众提供了更多选择。约有40%的人认为，在日常生活中添加营养补充剂之前，他们并不需要与医生商量。人工智能使获得专家意见变得更容易，并能鼓励公众在改变营养摄入之前获得更多的意见。
人工智能的变革很可能会从根本上改变营养和饮食管理的方式。纽约韦斯特切斯特 Core Nutrition 公司的营养师亚历山德拉-卡普兰（Alexandra Kaplan）表示："假设它（人工智能）是准确的，那么它可能会非常有用，因为它可以帮助我知道盘子里食物的准确分量，然后知道食物里有什么，所以它可以帮助病人知道他们在那顿饭里吃了什么。"
人工智能不是要取代人类营养师，而是可以成为补充营养师专业知识的强大工具。人工智能可以提供数据驱动的洞察力，支持临床决策，帮助营养师制定更有效的治疗方案。例如，人工智能可以识别患者饮食习惯中导致慢性疾病的模式，使营养师能够更早、更有效地进行干预。
计算机视觉和人工智能可以让追踪饮食变得更加容易，甚至可以成为你的私人营养师。这些技术可以通过提供准确的监测和量身定制的饮食计划来帮助改善患者的健康状况，同时还可以通过提高大部分复杂的营养师流程的效率来降低医疗成本。虽然人工智能有一些局限性，比如准确性问题和缺乏个人化的人文关怀，但人工智能创新可以补充人类的专业知识，提高整体营养护理水平。我们距离《星际迷航》中的食物复制器可能还有很长的路要走，但营养学领域的人工智能正在重塑未来。
让我们一起创新！浏览我们的GitHub 资料库，了解我们对人工智能的贡献。了解我们如何利用尖端的人工智能技术重新定义制造业和医疗保健等行业。🚀
