营养领域的 AI：利用计算机视觉简化健康饮食

健康饮食和保持身材是许多人努力追求的目标。根据一项调查，70%的人希望变得更健康，其中50%的人将改善饮食作为首要任务。有时，我们可能会依赖医生和营养师的建议。不过，这可能很耗时，还需要预约和记录饮食。尤其是饮食记录，既繁琐又容易出错。

AI 和计算机视觉可以让健康饮食变得更简单、更易实现。它们可以帮助分析你吃的食物、跟踪营养摄入，甚至根据你的健康目标推荐食谱。这些技术还可以帮助识别过敏原，让有饮食限制的人更轻松、更安全地规划膳食。本文将深入了解如何利用这些技术完成营养跟踪和食谱推荐等任务。我们还将了解营养领域的 AI 如何影响医疗保健行业。让我们开始吧！

图 1。使用 AI 计算餐食中的卡路里数量。

营养跟踪和食物分析中的计算机视觉#

营养摄入不当可能引发各种健康问题。研究人员发现，摄入过多或过少的某些食物和营养素，可能会增加患心脏病和中风的风险。因此，跟踪营养摄入非常重要。传统上，跟踪营养摄入需要手动记录所吃的食物、估算分量并查找营养信息，这可能很耗时，也存在误差。有了 AI 和计算机视觉技术，如今跟踪营养比以往任何时候都更加容易。

坐下来吃饭时，你可以拍下碗或盘子的照片，计算机视觉模型可以分析图像并识别其中的不同食物。随后，AI 系统可以估算分量并提供详细的营养信息。例如，借助目标检测，计算机视觉系统可以准确识别盘中的食物。

图 2。使用Ultralytics YOLOv8计算机视觉模型检测草莓。

随后，这些已识别的食物可以与大型营养信息数据库进行匹配。深度估计等高级算法可以帮助估算分量。识别食物并估算分量后，系统可以计算卡路里、宏量营养素（如蛋白质、脂肪和碳水化合物）以及微量营养素（如维生素和矿物质），为你提供详细的餐食营养分析。

由计算机视觉驱动的饮食跟踪应用#

计算机视觉在饮食跟踪中的一个热门应用是移动应用。下面快速了解几种令人期待的 AI 饮食跟踪方案。

SnapCalorie是一款通过照片估算卡路里含量和宏量营养素的应用。它使用 5,000 份餐食进行训练，将卡路里估算误差降低到20%以下，表现优于大多数人类。结果可以记录在饮食日志中，也可以导出到 Apple Health 等健身平台。

同样，LogMeal API也是推动 AI 营养跟踪的一项有趣创新。它使用基于大量食物图像数据集训练的深度学习算法，准确检测和识别食物。LogMeal 的模型在 1,300 种菜品上的准确率达到93%，并提供详细的营养分析、食材检测和分量估算。LogMeal API 可以轻松集成到应用中，为餐厅、自助点餐机、食品科技初创企业、医疗保健提供商和其他消费者打造饮食跟踪解决方案。

图 3。使用 Logmeal 识别食物。

使用 AI 推荐食谱#

AI 可以根据你厨房中现有的食材推荐健康食谱。图像分割等分割技术可以识别冰箱或食品储藏室图像中的不同食材。在此基础上，像 ChatGPT 这样的大型语言模型（LLM）可以利用生成式 AI推荐食谱。由于你可以向 LLM 提示要求，因此还可以指定纯素、无麸质或低碳水化合物等饮食限制，AI 系统会根据你的标准筛选并推荐食谱。

图 4。使用计算机视觉识别食材。

“Sous Chef”是 ChatGPT 的定制版本，是这项技术的优秀示例。它可以根据你现有的食材推荐食谱。你可以直接输入食材，也可以上传冰箱中现有食材的照片。

你可能会想，我们真的需要这样的系统吗？AI 食谱推荐系统有很多好处，例如充分利用现有食材来减少食物浪费，并通过美食菜肴增加餐食的多样性。它们还可以帮助你保持均衡饮食。例如，AI 食谱生成器推荐的个性化膳食计划可以帮助你实现健身目标。这些系统还可以让烹饪变得更加有趣和富有创意。

在营养行业利用 AI 进行创新的初创企业#

食品和营养行业正在开展大量令人着迷的 AI 相关工作。下面来看看一些将 AI 融入我们日常饮食的初创企业。

总部位于美国的初创企业 Journey Foods提供食材智能分析，帮助开发和推出新的包装食品产品。其数据科学平台 JourneyAI 分析数百万种食材和供应链数据，为每种产品寻找理想食材。它收集并存储海量化学物质和营养素数据，以制定最佳食品配方。该平台还通过数据驱动的食品发现，帮助包装食品制造企业更好地管理完整的产品生命周期。

营养行业的另一家创新初创企业是 Viome。Viome 使用人工智能和 mRNA 测序技术，提供个性化营养与健康建议。他们提供居家检测，分析微生物组和基因表达，从而精准了解个人健康状况。这些洞察有助于识别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特征，开具定制补充剂并提供饮食建议。通过专注于预防慢性疾病和解决根本健康问题，Viome 让先进的健康管理变得更易获得、更个性化。

图 5。基于 AI 和基因组测序的食物推荐。

权衡 AI 营养师的不足之处#

虽然 AI 增强型营养系统有许多优点，但我们也需要了解它们的一些不足。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妥善保护，就可能被滥用或盗窃。

此外，人们还担心AI 算法中的偏见。如果训练数据不够多样化，推荐结果可能无法准确适用于所有人，从而可能给某些人群带来不当建议。另一个问题是过度依赖技术的风险。AI 可以提供有用的洞察，但不应取代人类营养师和医疗保健提供商的专业知识。

对医疗行业的影响#

AI 驱动的营养跟踪和营养师系统有望重塑医疗行业，改变人类营养师和医疗保健专业人员的角色。它们还为公众获取营养摄入建议提供了更多选择。大约40%的人认为，在将补充剂加入日常习惯之前，无需咨询医生。AI 让人们更容易获得专家意见，并可以鼓励公众在改变营养摄入前获取更多建议。

AI 带来的变革很可能从根本上改变营养和膳食管理的方式。总部位于纽约州威彻斯特县的 Core Nutrition 营养师兼营养学家 Alexandra Kaplan表示：“假设 AI 是准确的，它可能会非常有用，因为它能帮助我了解盘中食物的确切分量，以及食物中包含的成分，因此患者可以更好地了解自己在那顿饭中吃了什么。”

AI 不必取代人类营养师，而可以作为一种强大的工具来补充他们的专业能力。AI 可以提供数据驱动的洞察，支持临床决策，帮助营养师制定更有效的治疗方案。例如，AI 可以识别患者饮食习惯中导致慢性疾病的模式，让营养师更早、更有效地进行干预。

营养领域 AI 速览#

计算机视觉和 AI 可以大幅简化饮食跟踪，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健康，同时让大多数复杂的营养师工作流程更加高效，从而降低医疗保健成本。尽管 AI 存在准确性问题和缺乏人情味等局限，但 AI 创新可以补充人类专业能力，提升整体营养护理水平。我们距离《星际迷航》中的食物复制器可能仍然相距甚远，但营养领域的 AI 正在重塑未来。

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