पोषण और आहार विज्ञान में ए.आई

It matters because diet drives chronic disease, yet one-size-fits-all advice often fails.

एआई हमारे पोषण को समझने और लागू करने के तरीके को नया आकार दे रहा है। फोटो-लॉगिंग ऐप्स एक प्लेट पर खाद्य पदार्थों की पहचान करने और भागों और कैलोरी का अनुमान लगाने के लिए कंप्यूटर विज़न का उपयोग करते हैं, जिससे मैन्युअल भोजन डायरी के बोझ को कम किया जाता है जिसे लोग नियमित रूप से त्याग देते हैं। निरंतर ग्लूकोज मॉनिटर डेटा पर प्रशिक्षित मशीन लर्निंग मॉडल, जैसे कि वीज़मैन इंस्टीट्यूट के ऐतिहासिक अध्ययन से, भविष्यवाणी करते हैं कि किसी व्यक्ति का रक्त शर्करा विशिष्ट भोजन पर कैसे प्रतिक्रिया करेगा, जिससे पता चलता है कि दो लोग एक ही भोजन पर बहुत अलग तरह से प्रतिक्रिया कर सकते हैं। नैदानिक ​​​​आहार विशेषज्ञ इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड से कुपोषण के जोखिम को चिह्नित करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं, भोजन योजनाएं तैयार करते हैं जो एलर्जी और गुर्दे की बाधाओं का सम्मान करते हैं, और फाइबर और प्रोबायोटिक मार्गदर्शन के लिए आंत माइक्रोबायोम का विश्लेषण करते हैं। बड़े भाषा मॉडल अब आहार संबंधी प्रश्नों का उत्तर देते हैं और वैयक्तिकृत योजनाओं का मसौदा तैयार करते हैं, हालांकि सटीकता और सुरक्षा अभी भी चिंता का विषय बनी हुई है।