营养学中的 AI：利用计算机视觉简化健康饮食

保持健康和staying fit是我们许多人努力实现的目标。根据一项调查，70%的people want to be healthier，其中50%的人将健康饮食列为首要任务。有时，我们可能会依靠医生和营养师的建议。然而，这可能很费时，并且需要预约和记录膳食。特别是膳食记录，可能会既枯燥又容易出错。

AI和computer vision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、追踪营养，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，让有饮食限制的人的膳食规划更轻松、更安全。在这篇文章中，我们将仔细探讨这些技术如何用于营养追踪和推荐食谱等任务。我们还将了解营养领域的AI如何影响healthcare行业。让我们开始吧！

Fig 1. 使用AI计算一餐中的卡路里数量。

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，你可以给你的碗或盘子拍张照片，computer vision models可以分析图像以识别不同的食物。然后，AI系统可以估计份量并提供详细的营养信息。例如，通过使用object detection，计算机视觉系统可以准确识别盘子里的食物。

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。

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计卡路里含量和宏量营养素的应用。经过5,000顿饭的训练，它将卡路里估算误差降低到20%以下，并且表现优于大多数人类。结果可以记录在食物日记中或导出到像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。它使用基于大量食物图像datasets训练的深度学习算法来准确检测和识别食物。LogMeal的模型在1,300道菜肴中达到了93%的准确率，并提供详细的营养分析、成分检测和份量估计。LogMeal API可以轻松集成到应用中，为餐厅、自助点餐机、食品科技初创公司、healthcare providers和其他消费者创建膳食追踪解决方案。

图 3. 使用 Logmeal 识别食物项。

使用 AI 建议食谱#

AI可以根据你厨房里现有的食材推荐健康的食谱。诸如segmentation之类的计算机视觉技术可以识别冰箱或食品储藏室图像中的不同成分。基于此，像ChatGPT这样的大语言模型（LLM）就可以使用generative AI来推荐食谱。由于你可以向LLM发送提示词，你还可以指定纯素、无麸质或低碳水等饮食限制，AI系统将为你量身定制符合你标准的食谱建议。

Fig 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。

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，提供成分智能以开发和推出新的包装食品。他们的据科学平台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。它收集并存储大量关于化学物质和营养的数据，以打造最佳的食品配方。该平台还使包装食品制造公司能够通过由数据驱动的食品探索来更好地管理整个product life cycles。

营养行业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，分析微生物组和基因表达，以提供关于个人健康的精确见解。这些见解有助于确定微生物失衡和炎症的根本原因。根据这些信息，Viome会开出专为每个人独特生物化学量身定制的定制补充剂和饮食建议。通过专注于预防慢性病和解决根本健康问题，Viome使先进的健康管理变得触手可及且高度个性化。

Fig 5. 基于AI和基因组测序的食物推荐。

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bias in AI algorithms的问题。如果训练数据不够多样化，推荐结果可能对每个人都不够准确，从而可能导致给某些群体提供不良建议。另一个问题是过度依赖技术的风险。AI可以提供有用的见解，但不应取代人类营养师和医疗保健提供者的专业知识。

对医疗行业的影响#

由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healthcare专业人员的角色。它们还为公众在获取营养摄入建议方面提供了更多选择。大约有40%的人觉得在日常生活中添加补充剂之前没有必要与医生交流。AI使获取专家意见变得更加容易，并可以鼓励公众在改变营养摄入之前征求更多意见。

AI转型很可能会从根本上改变营养和饮食管理的处理方式。Alexandra Kaplan，总部位于纽约州韦斯特切斯特的Core Nutrition的营养师兼营养学家表示：“假设（AI）是准确的，它可能会非常有用，因为它能帮我准确了解盘子里食物的份量以及食物的成分，从而有助于患者了解他们在那一餐中吃的是什么。”

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。

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。

让我们携手创新！探索我们的GitHub repository，了解我们对AI的贡献。发现我们如何利用尖端AI技术重新定义manufacturing和healthcare等行业。🚀