Тест, свързан с ръководство · Среден Ниво

AI в теста за хранене и диететика

Прегледайте AI разпознаването на храна, оценката на порциите, базите данни за хранителните вещества, персонализирания отговор на глюкозата, клиничния скрининг и диетичните ограничения.

Свързани ръководни пътекиAI в храненето и диететиката
Въпрос 1 на 8

Каква технология позволява на приложенията за регистриране на храна да оценяват калориите от снимка на храна?

Визуализирайте всеки въпрос8 въпроси

Отговорите и обясненията се появяват, докато отговаряте на теста.

  1. Каква технология позволява на приложенията за регистриране на храна да оценяват калориите от снимка на храна?
    • Компютърно зрение с невронни мрежи
    • Блокчейн счетоводни книги
    • Радиочестотна идентификация
    • Само ръчно въвеждане на баркод
  2. Ключова констатация от непрекъснатото изследване на глюкозния монитор е, че:
    • Всеки реагира еднакво на една и съща храна
    • Индивидите могат да имат много различни реакции на кръвната захар към едно и също хранене
    • Глюкозният отговор е един и същ, независимо от времето на хранене
    • Диетата няма измерим ефект върху глюкозата
  3. How can an EHR-based machine-learning model support malnutrition screening?
    • Да замени всички човешки диетолози
    • Автоматично приготвяне на храна за пациента
    • Flag patients whose records suggest elevated malnutrition risk for dietitian review
    • За да настроите температурите в болничните стаи
  4. Коя база данни се използва обикновено за преобразуване на разпознати храни в хранителни стойности?
    • Десетичната система на Дюи
    • Периодичната таблица
    • Борсов индекс
    • USDA FoodData Central
  5. Какъв вход най-директно подобрява прогнозите на AI за личния гликемичен отговор?
    • Непрекъснат мониторинг на глюкозата и данни за микробиома
    • Любимият цвят на човек
    • Яркостта на екрана на телефона
    • Местни прогнози за времето
  6. What limitation has research on LLM-generated nutrition plans highlighted?
    • Те не могат да създадат никакъв текст
    • Plans may be inaccurate or inconsistent with clinical nutrition guidelines
    • Те работят само офлайн
    • Те изискват рецепта
  7. What visual cue can help an image-based diet system estimate food volume?
    • The phone’s battery level
    • The color of the plate alone
    • A known-size reference object in the image, such as a cup or spoon
    • The restaurant’s opening hours
  8. What dietary factors may a meal-planning tool need to account for in a renal diet?
    • Only the food’s packaging color
    • A fixed calorie limit for every patient
    • The meal’s social-media popularity
    • Nutrient limits such as potassium and phosphorus, along with carbohydrate constraints when relevant