โภชนาการตรงตามปัญญาประดิษฐ์

ผู้คนเปลี่ยนจากการควบคุมอาหารไปสู่การควบคุมอาหารเหมือนไม่มีอะไรเลย…จากอาหาร Paleo ไปจนถึงอาหาร Ketogenic ไปจนถึงอาหาร Atkins จากนั้นกลับไปที่จุดเริ่มต้น U.S. News ยังมีบทความเกี่ยวกับ Best Diets Overall การลดน้ำหนักในวันเดียวได้รับการกล่าวขานว่าสามารถแก้ไขปัญหาสุขภาพทั้งหมดของคุณได้ แต่ครั้งต่อไปพวกเขากล่าวว่าเป็นอันตรายถึงชีวิต ไม่เพียง แต่มีความขัดแย้งกับอาหาร แต่อาหารเช่นไข่กาแฟและไวน์กลับไปกลับมาระหว่างการถูกระบุว่าดีต่อสุขภาพและไม่ดีต่อสุขภาพ

ผู้บริโภคอาจสงสัยว่าเมื่อใดที่ผลลัพธ์จะออกมาคงเส้นคงวาเพื่อที่พวกเขาจะได้พบว่าอาหารชนิดหนึ่งที่จะได้ผลในที่สุด แต่ในความเป็นจริงร่างกายของเรามีลักษณะเฉพาะดังนั้นอาหารจึงมีผลต่อเราในระดับบุคคล

วามคิดที่ว่ามีอาหารสากลสำหรับทุกคนเป็นไปไม่ได้ทางชีวภาพ การรับประทานอาหารที่ดีจะต้องมีความเป็นส่วนตัว

และนั่นคือจุดที่ปัญญาประดิษฐ์เข้ามา

น่าเสียดายที่การศึกษาส่วนใหญ่เป็นการศึกษาเชิงสังเกตอาศัยบันทึกอาหารหรือเพียงแค่ความทรงจำของผู้ป่วยซึ่งมีแนวโน้มที่จะคลาดเคลื่อนอย่างมาก เพื่อให้เข้าใจถึงพลวัตของสุขภาพในขณะที่พิจารณาความแปรปรวนของแต่ละบุคคลและใช้โภชนาการส่วนบุคคลความพยายามควรมุ่งเน้นไปที่การคิดค้นวิธีการคาดการณ์ที่ตรวจสอบการตอบสนองต่อสุขภาพของแต่ละบุคคลต่ออาหาร
ในขั้นต้นการศึกษามีข้อผิดพลาดเนื่องจากความยุ่งยากในการได้รับข้อมูลที่ถูกต้องและจำนวนมากเช่นนี้ซึ่งทำให้นักวิจัยไม่สามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงได้

“ การเรียนรู้ของเครื่องเป็นวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่สร้างแบบจำลองการวิเคราะห์โดยอัตโนมัติ เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่มีพื้นฐานมาจากแนวคิดที่ว่าระบบสามารถเรียนรู้จากข้อมูลระบุรูปแบบและตัดสินใจโดยใช้การแทรกแซงของมนุษย์เพียงเล็กน้อย” -SAS

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมามีงานวิจัยสองชิ้นที่สามารถทำได้โดยใช้การตอบสนองระดับน้ำตาลในเลือดเป็นหลักและข้อมูลทางคลินิกอื่น ๆ ทำให้ผลลัพธ์มีความแม่นยำมากขึ้น

การศึกษา # 1:

ดำเนินการในปี 2559
การใช้ประโยชน์: ระดับน้ำตาลในเลือด, พฤติกรรมการบริโภค, มานุษยวิทยา, การออกกำลังกาย, จุลินทรีย์ในลำไส้
Eran Segal อธิบายการศึกษาของเขาและเพื่อนร่วมงานโดยใช้การตอบสนองต่อระดับน้ำตาลในเลือดและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายมื้ออาหารใน TED Talk ของเขา

ดังที่ Eran Segal สรุปไว้ในวิดีโอของเขาว่า…ไม่มีแผนการรับประทานอาหารขนาดเดียว เราทุกคนมีระดับพลังงานความต้องการทางโภชนาการและความต้องการแคลอรี่ที่แตกต่างกัน

ศึกษา # 2

ดำเนินการในปี 2562
ใช้: เครื่องตรวจระดับน้ำตาลในเลือด, การประเมินจุลินทรีย์ในลำไส้, ยา, อาหารและเครื่องดื่ม
Eric Topol ผู้เชี่ยวชาญด้านโรคหัวใจได้เข้าร่วมการทดลองอาหารปัญญาประดิษฐ์เมื่อต้นปีนี้เพื่อที่จะมีชีวิตที่ยืนยาวและมีสุขภาพดีขึ้น
“ ฉันเข้าร่วมการทดลองเป็นเวลา 2 สัปดาห์ซึ่งเกี่ยวข้องกับการใช้แอปสมาร์ทโฟนเพื่อติดตามอาหารทุกมื้อที่ฉันกินเครื่องดื่มทุกอย่างที่ฉันดื่มและยาทุกอย่างที่ฉันกินตลอดจนนอนหลับและออกกำลังกายมากแค่ไหน”
เพื่อจุดประสงค์ทางเทคนิคเพิ่มเติมเขาสวมเครื่องตรวจระดับน้ำตาลในเลือดและนักวิจัยได้วิเคราะห์สิ่งมีชีวิตต่างๆที่ประกอบขึ้นเป็นไมโครไบโอมในลำไส้ของเขา จากนั้น Topol ก็ได้รับบางอย่างเช่นการ์ดรายงานส่วนบุคคลสำหรับอาหารที่เขากินโดยจัดอันดับจาก A + (ดี) ถึง F (ไม่ดี) จากการวิเคราะห์ของเขา นี่คือผลลัพธ์ของเขา:
“ ในหมวดขนมหวาน: ชีสเค้กได้รับเกรด A แต่แท่งมะเดื่อทั้งเมล็ดข้าวสาลีเป็น C – ในผลไม้: สตรอเบอร์รี่เป็น A + สำหรับฉัน แต่เกรปฟรุ้ต a C ในพืชตระกูลถั่วถั่วผสมเป็น A + แต่เบอร์เกอร์ผักกับ C ไม่จำเป็นต้องพูดว่ามันไม่ตรงกับสิ่งที่ฉันคิดว่าฉันรู้เกี่ยวกับการกินเพื่อสุขภาพ” -Eric Topol
ผลลัพธ์ของเขายังมีคำแนะนำเกี่ยวกับอาหารที่เฉพาะเจาะจงเพื่อหลีกเลี่ยงการเพิ่มขึ้นของกลูโคสและฐานข้อมูลที่ค้นหาได้เกี่ยวกับการคาดการณ์น้ำตาลกลูโคสสำหรับอาหารและเครื่องดื่มกว่า 100,000 รายการ

ด้วยแมชชีนเลิร์นนิงเราทุกคนสามารถมีโค้ชด้านสุขภาพเสมือนส่วนตัวของเราเองได้ภายในสองสามปี AI ที่ปรับเปลี่ยนในแบบเฉพาะบุคคลคือจุดเริ่มต้นของยุคใหม่ที่น่าตื่นเต้น