Применение искусственного интеллекта, машинного и глубокого обучения в нутрициологии: систематический обзор

В условиях Индустрии 4.0, где автоматизация и цифровизация объектов и процессов имеют принципиальное значение, искусственный интеллект (ИИ) всё чаще становится ключевым инструментом, предлагающим инновационные решения в различных областях. Нутрициология как важнейшая составляющая общественного здоровья не является исключением: на неё также распространяется влияние интеграции технологий ИИ. Цель этого исследования — всесторонне изучить современное применение ИИ в нутрициологии, сформировать целостное представление о потенциале ИИ, машинного обучения (МО) и глубокого обучения (ГО) в науках о питании, а также обозначить возможные проблемы и перспективные направления. Для систематического анализа научной литературы, найденной в основных базах данных по применению ИИ в науках о питании, использовали комбинированный подход, основанный на рекомендациях по проведению систематических обзоров литературы и рекомендациях PRISMA по подготовке систематических обзоров и метаанализов. Отбор исследований проводили с применением наиболее подходящих критериев соответствия, после чего оценивали их методологическое качество для подтверждения надёжности включённых работ. Обзор выявил несколько направлений применения ИИ в нутрициологии, включая интеллектуальное и персонализированное питание, оценку рациона, распознавание продуктов питания и отслеживание их потребления, прогностическое моделирование для профилактики заболеваний, а также диагностику и мониторинг заболеваний. Отобранные исследования продемонстрировали универсальность методов машинного и глубокого обучения при анализе сложных взаимосвязей в массивах данных о питании. В работе представлен всесторонний обзор современного состояния применения ИИ в науках о питании, а также определены существующие проблемы и перспективы. Быстрое развитие ИИ создаёт значительные возможности для его интеграции в нутрициологию с целью улучшения индивидуальных показателей питания и оптимизации диетических рекомендаций. Исследователи, разработчики политики и медицинские работники могут использовать результаты этого исследования при планировании будущих проектов и принятии решений, основанных на доказательствах, в области применения ИИ для нутрициологии и диетологических рекомендаций.