利用人工智慧提升精準營養：改變飲食建議與健康結果

生活方式相關的慢性疾病，如心臟病、癌症、肥胖和糖尿病，每年在全球造成驚人的74%死亡率。這些疾病源於環境因素（如飲食和生活方式）與個人多重組合體資料（包括基因組、表觀基因組、微生物組、蛋白質組和代謝組）之間的複雜互動。這些疾病的多面性使其研究、預防、管理和治療變得愈加困難。

精準營養的角色

每個人的獨特多重組合體資料顯著影響其對飲食選擇的反應，促使「精準營養」的興起。這一創新方法將飲食建議與個體生物數據相結合，提供個性化的營養建議。

數據分析技術

傳統統計方法可分析單一生物標記，但在考察飲食與多重組合體資料的交互作用時則顯得不夠有效。因此，機器學習演算法應運而生，擅長資料挖掘、樣本聚類、模式識別及多重組合體資料的分類，特別是在飲食評估的背景下。

監督式機器學習技術，如正交投影潛結構判別分析（OPLS-DA）和部分最小平方判別分析（PLS-DA），成為多重組合體研究的首選，可準確預測個體對特定飲食的反應。這些演算法評估各種因素以生成綜合預測模型。

相對而言，非監督學習演算法如主坐標分析（PCoA）和主成分分析（PCA）則用於探索性目的，識別資料中的模式並幫助將人群分層。半監督技術即使在部分標記資料下也可提升這些分類的準確性。機器學習能拆解飲食習慣與多重組合體資料之間的複雜互動，使其在推進精準營養研究中不可或缺。

克服飲食評估挑戰

準確的飲食攝入數據至關重要，但傳統方法依賴於自我報告的測量，往往導致低報或高報。由AI驅動的圖像識別技術能顯著改變飲食評估的格局。智能手機應用程式能識別食品、利用食品數據庫，甚至掃描條形碼來計算營養成分。

深度學習模型能識別食物圖像的變化，透過分析像素數據來區分不同項目。不過，準確辨識食品仍面臨挑戰。食品在準備過程中的外觀變化、混合多種食品的可能性及不同食品之間的相似性均可能降低分類準確性。此外，烹調會改變營養成分，因此需更新資料庫以反映這些變化。

為了提升準確性，未來的深度學習模型應使用來自全球多元飲食的真實食物圖像進行訓練，而非有限的信號或人工圖像。

可穿戴技術的影響

從智能手錶到生物識別傳感器的可穿戴設備，可實時追踪飲食攝入，同時監測人體成分、身體活動、血壓和血糖水平。測量的準確性會因設備及監測指標不同而異。例如，Fitbit Charge在步數計算上相當準確，而Apple Watch則在心率準確性上表現最佳。

借助AI，這些可穿戴設備能無創地監測血糖水平和HbA1c，這些都是糖尿病風險及廣泛健康影響的重要指標。通過加速度計和心率等功能，研究人員可在預測血糖變異性和HbA1c上達到顯著的準確性，這足以媲美持續血糖監測設備。這一能力提升了糖尿病的管理，並協助發現和及早干預前糖尿病，讓人們能更有效地監控自身健康。

個性化營養建議

許多組學檢測公司提供基因、表觀基因或微生物組分析，以便針對個人制定飲食和運動建議，以及定制補充品。先進的演算法能整合來自不同來源的數據，提供建議並評估疾病風險評分。其中一種演算法能準確預測基於個人的營養、活動水平和血液生物標記的餐後血糖反應，這是利用基於增強回歸模型的廣泛數據集進行訓練所實現的。

應對當前挑戰

儘管商業精準營養市場正準備增長，但目前仍面臨數據透明度和科學檢驗的挑戰。需求的快速增長常常超過科學基礎，導致缺乏堅實臨床支撐的產品可能出現誤導性宣稱。預測能力有限的演算法可能生成不足的建議，特別是當一個人群的演算法用於另一個人群而未經過嚴格驗證時。

此外，重複組學測試所需的成本和時間可能會阻礙大眾廣泛使用精準營養服務。

展望未來：精準營養的未來

為了培育精準營養的未來，企業必須建立監管指導方針，並保持高標準的科學嚴謹性，以保護公眾利益。研究應專注於不同人群的生物標記驗證，從而提供準確的個性化建議。

將精準營養原則整合入醫療保健，可將重點從治療轉向預防，促進健康結果的改善並降低慢性疾病的盛行。營養建議必須考慮個人的飲食偏好與文化背景，以便提供全面的方法。

此外，數位雙胞胎的概念——通過高度詳細的個人檔案實現量身定制的飲食干預——可能會徹底改變個性化營養。這一方法需要高級的計算能力來分析多維數據集，並在未來十年內有可能實現。

AI將深刻提升精準營養領域，增強研究能力並實現大規模多重組合體分析。通過識別疾病風險因素並提供個性化飲食建議，AI與精準營養的結合可以賦予個人培養最佳健康與福祉的能力。增強對可穿戴設備和直接面向消費者檢測的監管至關重要，以確保消費者獲得準確且以科學為根基的營養指導。