营养学中的 AI：利用计算机视觉简化健康饮食

健康饮食和保持身材是我们许多人努力实现的目标。一项调查显示，70% 的人希望更健康，其中 50% 的人将健康饮食作为首要任务。有时，我们可能会依赖医生和营养师的建议。然而，这可能非常耗时，并且需要预约和膳食跟踪。特别是膳食跟踪，可能很繁琐且容易出错。

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的饮食，track 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！

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计算机视觉在营养跟踪和食物分析中的应用

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，track 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。

当您坐下来吃饭时，您可以拍摄您的碗或盘子的照片，计算机视觉模型可以分析图像以识别不同的食物。然后，人工智能系统可以估算份量大小，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您盘子里的食物。

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然后，可以将这些识别出的食物与大型营养信息数据库进行匹配。诸如深度估计之类的高级算法可以帮助估算份量大小。一旦识别出食物并估算出份量大小，系统就可以计算卡路里、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），从而为您提供膳食的详细营养成分分析。

由计算机视觉驱动的膳食跟踪应用程序

计算机视觉在膳食跟踪中最流行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 AI 膳食跟踪选项。 

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程序。它在 5,000 份膳食上进行了训练，将卡路里估算误差降低到 20% 以下，并且优于大多数人。结果可以记录在食物日记中，也可以导出到 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detect 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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使用人工智能推荐食谱

人工智能可以根据你厨房里的食材推荐健康食谱。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，一个大型语言模型（LLM），如 ChatGPT这样的大语言模型（LLM）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，因此您还可以指定素食、无麸质或低碳水化合物等饮食限制，而人工智能系统将根据您的标准策划食谱建议。

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ChatGPT 的定制版本 "Sous Chef "就是这种技术的典范。它可以根据你所拥有的食材推荐食谱。您既可以输入食材，也可以上传冰箱里食材的图片。 

您可能想知道，我们真的需要这样的系统吗？人工智能食谱推荐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，并通过美味佳肴来增加膳食种类。它们还可以帮助您保持均衡的饮食。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。这些系统还可以使烹饪变得更加有趣和富有创意。

在营养行业中利用人工智能进行创新的初创公司

在食品和营养行业中，关于人工智能有很多引人入胜的工作正在进行中。让我们来看看一些将人工智能融入我们每天吃的食物中的初创公司。 

Journey Foods 是一家位于美国的初创公司，提供成分情报来开发和推出新的包装食品。他们的数据科学平台 JourneyAI 分析数百万种成分和供应链数据，为每种产品找到理想的成分。它收集和存储大量关于化学品和营养素的数据，以创建最佳的食品配方。该平台还使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。

营养行业的另一家创新型初创公司是 Viome。Viome 使用人工智能和 mRNA 测序技术来提供个性化的营养和健康建议。他们提供家庭测试，分析微生物组和基因表达，以深入了解个人的健康状况。这些见解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 开出定制的补充剂和饮食建议，这些建议是根据每个人的独特生物化学量身定制的。通过专注于预防慢性疾病和解决根本健康问题，Viome 使先进的健康管理变得易于访问和个性化。

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权衡人工智能营养师的缺点

虽然人工智能增强的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，可能会被滥用或盗窃。 

此外，还存在人工智能算法中的偏见问题。如果训练数据不够多样化，那么这些建议可能对每个人都不准确，可能会给某些人群带来不良建议。另一个问题是过度依赖技术的风险。人工智能可以提供有用的见解，但不应取代人类营养学家和医疗保健提供者的专业知识。 

对医疗行业的影响

人工智能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。在获取营养摄入建议方面，它们也为公众提供了更多选择。大约 40% 的人认为，在日常饮食中添加补充剂之前，他们不需要咨询医生。人工智能使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之前获得更多建议。

人工智能转型很可能会从根本上改变营养和膳食管理的方式。Alexandra Kaplan 是纽约州西切斯特 Core Nutrition 的一名营养师，她表示：“假设人工智能是准确的，它会非常有用，因为它可以帮助我准确了解盘子里食物的份量以及食物中的成分，因此它可以帮助患者了解他们在用餐时吃的东西。”

人工智能可以作为一种强大的工具，补充人类营养师的专业知识，而不是取代他们。人工智能可以提供数据驱动的见解，从而支持临床决策，帮助营养师制定更有效的治疗计划。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，并使营养师能够更早、更有效地进行干预。 

人工智能在营养学方面的摘要

计算机视觉和人工智能可以让track 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。

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