营养学中的 AI：利用计算机视觉简化健康饮食
探索营养学中的 AI 如何用于追踪食物摄入、建议食谱、提供个性化营养师服务，以及其对医疗行业的影响。
保持健康和保持体形是我们许多人努力实现的目标。根据一项调查，70% 的人希望变得更健康，其中 50% 的人将健康饮食视为首要任务。有时，我们可能会依赖医生和营养师的建议。然而，这不仅耗时，还涉及预约和饮食记录。特别是饮食记录，往往枯燥乏味且容易出错。
AI 和计算机视觉可以让健康饮食变得更简单、更易于实现。它们可以帮助你分析所摄入的食物、追踪营养状况，甚至根据你的健康目标建议食谱。这些技术还可以帮助识别过敏原，从而使有饮食限制的人群能更轻松、更安全地规划饮食。在本文中，我们将深入探讨这些技术如何应用于营养追踪和食谱建议等任务。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。
Link to this section计算机视觉在营养追踪和食物分析中的应用#
营养摄入不当可能会引发各种健康并发症。研究人员发现，摄入过量或过少某些食物和营养素会增加患心脏病和中风的风险。这就是为什么追踪营养摄入非常重要。传统上，追踪营养摄入涉及手动记录所吃的食物、估算份量以及查找营养信息，这既耗时又存在误差。有了 AI 和计算机视觉技术，现在追踪营养比以往任何时候都更容易。
当你坐下来用餐时，可以拍一张碗或盘子的照片，计算机视觉模型便能分析图像并识别出不同的食物。AI 系统随后可以估算份量并提供详细的营养信息。例如，使用目标检测，计算机视觉系统可以准确地识别你盘子里的食物。
图 2。使用 Ultralytics YOLOv8 计算机视觉模型检测草莓。
这些识别出的食物随后可以与庞大的营养信息数据库进行匹配。深度估计等先进算法可以辅助估算份量。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）以及微量营养素（如维生素和矿物质），为你提供餐食的详细营养构成。
Link to this section由计算机视觉驱动的饮食追踪应用#
计算机视觉在饮食追踪中最热门的应用之一是通过移动应用实现的。让我们快速浏览几个令人兴奋的 AI 饮食追踪方案。
SnapCalorie 是一款使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。它基于 5,000 餐的训练，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，或导出到像 Apple Health 这样的健身平台。
同样，推动 AI 营养追踪的一项有趣创新是 LogMeal API。它使用基于大型食物图像数据集训练的深度学习算法，能够准确地检测和识别食物。LogMeal 的模型在 1,300 道菜肴中实现了 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 可以轻松集成到应用程序中，为餐厅、自助点餐机、食品科技初创公司、医疗保健提供商以及其他消费者创建饮食追踪解决方案。
图 3. 使用 Logmeal 识别食物项。
Link to this section使用 AI 建议食谱#
AI 可以根据你厨房里现有的食材建议健康食谱。像分割这样的计算机视觉技术可以识别冰箱或储藏室图片中的不同食材。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 建议食谱。由于你可以向 LLM 发送指令，你还可以指定饮食限制，如纯素、无麸质或低碳水，AI 系统会根据你的要求筛选出食谱建议。
图 4。使用计算机视觉识别食材。
“Sous Chef”是 ChatGPT 的一个定制版本，是这项技术的绝佳示例。它可以根据你现有的食材建议食谱。你既可以输入食材名称，也可以上传一张你冰箱里现有食材的照片。
你可能在想，我们真的需要这样的系统吗？AI 食谱建议系统提供了许多好处，例如通过充分利用现有食材来减少食物浪费，并通过美食增加餐食多样性。它们还可以帮助你保持均衡饮食。例如，AI 食谱生成器建议的个性化饮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有趣、更具创造力。
Link to this section营养行业中的 AI 初创公司#
在食品和营养行业，关于 AI 的研究非常引人入胜。让我们看看一些正在将 AI 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，提供成分智能服务，用于开发和推出新的预包装食品。他们的数据科学平台 JourneyAI 分析数百万种成分和供应链数据，为每种产品寻找最理想的成分。它收集并存储了关于化学物质和营养素的海量数据，以创建最佳的食品配方。该平台还使预包装食品制造公司能够通过数据驱动的食品发现，更好地管理整个产品生命周期。
营养行业中另一家创新的初创公司是 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。他们提供居家测试，通过分析微生物组和基因表达，为个人的健康提供精准的见解。这些见解有助于识别微生物失衡和炎症的潜在根源。基于这些信息，Viome 为每个人量身定制补充剂和饮食建议。通过专注于预防慢性病和解决健康根源问题，Viome 使先进的健康管理变得普及且个性化。
图 5. 基于 AI 和基因组测序的食物建议。
Link to this section权衡 AI 营养师的缺陷#
虽然 AI 增强型营养系统提供了许多好处，但我们也需要了解它们的一些缺陷。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，可能会被滥用或窃取。
此外，还有一个关于 AI 算法偏见的担忧。如果训练数据不够多样化，建议可能无法对每个人都准确，从而可能导致给某些群体提供不当的建议。另一个问题是过度依赖技术的风险。AI 可以提供有益的见解，但不应取代人类营养师和医疗保健专业人员的专业知识。
Link to this section对医疗行业的影响#
AI 驱动的营养追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。它们还为公众在获取饮食建议方面提供了更多选择。大约 40% 的人在日常饮食中添加补充剂前并不认为需要咨询医生。AI 让获取专家意见变得更加容易，并能鼓励公众在改变饮食摄入前寻求更多输入。
AI 的转型很可能会从根本上改变营养和饮食管理的处理方式。纽约州威彻斯特 Core Nutrition 的营养师兼营养学家 Alexandra Kaplan 表示：“假设它（AI）是准确的，那将非常有用，因为它可以帮助我了解餐盘中食物的精确份量及其成分，这对患者了解自己每餐摄入的食物很有帮助。”
AI 不会取代人类营养师，而是可以作为一个强大的工具来补充他们的专业知识。AI 可以提供数据驱动的见解，支持临床决策，从而帮助营养师制定更有效的治疗方案。例如，AI 可以识别患者导致慢性病的饮食习惯模式，使营养师能够更早、更有效地进行干预。
Link to this section营养领域 AI 摘要#
计算机视觉和 AI 可以让我们更轻松地追踪饮食，甚至成为你的个人营养师。这些技术通过提供准确的监测和量身定制的饮食计划，有助于改善患者健康，同时通过提高大多数复杂营养师流程的效率来降低医疗成本。尽管 AI 存在一些局限性，如准确性问题和缺乏个性化的人性化接触，但 AI 创新可以补充人类专业知识并提升整体营养护理水平。虽然我们距离《星际迷航》中的食物复制机还有很长的路要走，但营养领域的 AI 正在重塑未来。
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