कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि त्याचा अन्नाशी संबंध 

कृत्रिम बुद्धिमत्ता आणि त्याचा अन्नाशी संबंध

ब्रोकोली किंवा बीटरूट एखाद्याच्या आरोग्यासाठी सर्वोत्तम पर्याय आहे का? आणि कोणत्या पदार्थांमुळे ग्लुकोजमध्ये सर्वात जास्त वाढ होण्याची किंवा रक्तातील कोलेस्टेरॉल वाढण्याची शक्यता असते? कधीकधी असे प्रश्न विचारले जातात आणि उत्तर बहुतेकदा व्यक्तीच्या आरोग्याच्या स्वरूपाशी संबंधित असते, तो काही अतिरिक्त पाउंड्सपासून मुक्त होण्याचा प्रयत्न करतो की नाही आणि त्याला प्राधान्य दिलेल्या पदार्थांची चव काय आहे.

अमेरिकन सीएनएन न्यूज नेटवर्कने प्रकाशित केलेल्या अहवालानुसार, प्रत्येक व्यक्तीला अनुकूल असलेल्या वैयक्तिक आहाराबाबत आणि आपल्यापैकी प्रत्येकाने काय खावे आणि काय खाऊ नये हे जाणून घेण्यासाठी, पोषण विज्ञानाच्या क्षेत्रात कृत्रिम बुद्धिमत्ता मोठी भूमिका बजावेल.

यूएस मध्ये, न्यूट्रिशन फॉर प्रेसिजन हेल्थ, किंवा NPH नावाचा एक महत्त्वाकांक्षी कार्यक्रम जानेवारी 2022 मध्ये यूएस नॅशनल इन्स्टिट्यूट ऑफ हेल्थ कडून $170 दशलक्ष निधीसह यूएस मधील संशोधन संस्थांना 10000 सहभागींचा पाच वर्षांचा अभ्यास करण्यासाठी सुरू झाला. .

हॉली निकास्ट्रो, NPH कार्यक्रम संचालक आणि NIH कार्यालयातील समन्वयक, यांनी प्रकल्पाची उद्दिष्टे आणि स्केल आणि प्रत्येक व्यक्तीसाठी इष्टतम आहार तयार करण्यात मदत करून AI मानवी आरोग्यास कसा फायदा होऊ शकतो याबद्दल विधाने केली.

भिन्न दृष्टीकोन

निकास्ट्रो म्हणाले की कार्यक्रमाचा दृष्टीकोन वेगळा आहे कारण तो घटकांच्या सर्वसमावेशक संचाकडे पाहतो, ज्यापैकी बरेच घटक सामान्यत: पोषण विज्ञानामध्ये तपासले जात नाहीत. NPH प्रकल्प जीन्स, मायक्रोबायोम, जीवशास्त्र, शरीरशास्त्र, पर्यावरण, जीवनशैली, आरोग्य इतिहास, मानसशास्त्र आणि आरोग्याचे सामाजिक निर्धारक आहारावरील व्यक्तींच्या प्रतिसादावर कसा प्रभाव पाडतात याचे परीक्षण करत आहे. अचूक पोषण सल्ला प्राप्त करण्यासाठी सहभागींच्या सर्वात मोठ्या आणि सर्वात वैविध्यपूर्ण गटांपैकी एकाचा देखील अभ्यास केला जाईल.

निकास्ट्रो यांनी जोडले की इतिहासातील सर्वात वैविध्यपूर्ण आरोग्य डेटाबेसपैकी एक तयार केला जाईल, ज्यामध्ये बहुतेक सहभागी बायोमेडिकल सायन्समध्ये पूर्वी कमी प्रतिनिधित्व केलेल्या गटांमधून आले आहेत, याची खात्री करून, वय, लिंग आणि वांशिकता यासारख्या घटकांची पूर्तता केली जाईल.

कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यक्रम

Nycaster ने स्पष्ट केले की NPH प्रकल्पात तीन मॉड्यूल आहेत. पहिल्या मॉड्यूलमध्ये, सर्व सहभागींच्या सामान्य दैनंदिन आहारावर माहिती गोळा केली जाईल. दुसऱ्या मॉड्यूलमध्ये, पहिल्या मॉड्यूलमधील सहभागींचा एक उपसंच संशोधकांनी निवडलेले तीन वेगवेगळे जेवण खाईल. मॉड्यूल 1 साठी, मॉड्यूल XNUMX मधील सहभागींचा एक लहान, वेगळा उपसंच संशोधन केंद्रांमध्ये दोन आठवड्यांच्या अभ्यासात भाग घेतील जिथे त्यांचा आहार संशोधकांद्वारे काळजीपूर्वक नियंत्रित केला जाईल.

प्रत्येक युनिटचा समारोप जेवण आव्हान चाचणीने होतो. सहभागी रात्रभर उपवास करतील आणि नंतर एक मानक नाश्ता किंवा पेय खातील जेणेकरुन त्यांचे प्रतिसाद, जसे की रक्तातील ग्लुकोज पातळी, अनेक तासांनंतर तपासता येईल.

मोबाईल इमेजिंग ऍप्लिकेशन्स आणि घालण्यायोग्य उपकरणे देखील वापरली जातील जी तुम्ही काय खाता याबद्दल निष्क्रीयपणे माहिती कॅप्चर करू शकतात. सहभागी सतत ग्लुकोज मॉनिटर्स आणि एक्सीलरोमीटर घालतील जे शारीरिक क्रियाकलाप, बैठी वेळ आणि झोपेची वेळ याबद्दल माहिती गोळा करतात. संशोधक विविध बायोमार्कर - जसे की रक्तातील लिपिड आणि संप्रेरक पातळी - आणि स्टूल मायक्रोबायोमचे विश्लेषण देखील करतील.

निकास्ट्रो यांनी स्पष्ट केले की मानवी संशोधकांच्या विपरीत, एआय प्रोग्राम मोठ्या प्रमाणात डेटा शोधू शकतो, त्यावर त्वरीत प्रक्रिया करू शकतो आणि डेटा पॉइंट्समधील कनेक्शन अल्गोरिदममध्ये अनुवादित करू शकतो.

जीन्स, प्रथिने, मायक्रोबायोम, चयापचय, पर्यावरणीय आणि जीवनशैली घटकांची भूमिका लक्षात घेऊन AI प्रोग्राम खाद्यपदार्थ आणि आहाराच्या पद्धतींबद्दल व्यक्तीच्या प्रतिसादाचा अंदाज लावू शकतात.

मधुमेह, रक्तदाब आणि कोलेस्ट्रॉल

निकास्ट्रो यांनी स्पष्ट केले की ज्या लोकांना मधुमेह होण्याचा धोका आहे किंवा ज्यांना त्यांच्या रक्तातील साखरेची पातळी नियंत्रित करण्यात अडचण येत आहे त्यांच्यासाठी काही लवकर थेट फायदे असू शकतात. त्वचेवर बसवलेले रक्तातील ग्लुकोज मॉनिटर्स आपल्याला विशिष्ट पदार्थ, अन्न गट किंवा जेवण खाल्ल्यानंतर एखाद्या व्यक्तीच्या रक्तातील साखरेमध्ये कसा बदल होतो हे पाहण्याची परवानगी देतात आणि नंतर व्यक्तीच्या वैशिष्ट्यांवर आधारित या प्रतिसादांचा अंदाज लावतात. हे विशेषत: रक्तातील साखरेमध्ये मोठ्या प्रमाणात बदल टाळण्यासाठी डिझाइन केलेल्या योजना विकसित करण्यात मदत करू शकते.

रक्तदाब, कोलेस्टेरॉल किंवा ट्रायग्लिसराइड पातळी, मनःस्थिती आणि आकलनशक्ती यातील बदलांसह, आहारातील इतर प्रतिसादांचा तुम्ही किती चांगला अंदाज लावू शकता हे पाहण्यासाठी अचूक पौष्टिक दृष्टिकोन देखील वापरला जाईल.

जुनाट आजारांचा प्रतिबंध

निकास्ट्रो म्हणाले की, खराब आहार हे जगभरात टाळता येण्याजोगे रोग आणि मृत्यूचे प्रमुख कारण आहे आणि म्हणूनच आरोग्य सेवांमध्ये प्रचंड बजेट खर्च केले जाते. आपल्या आहारामुळे आपली वाढ आणि विकास, रोगाची तीव्रता आणि तीव्रता आणि आपल्या एकूणच आरोग्यावर परिणाम होतो. जगभरातील सुमारे 40% प्रौढ लोक लठ्ठ किंवा जास्त वजनाचे आहेत, 30% पेक्षा जास्त लोक उच्च रक्तदाबाने ग्रस्त आहेत आणि इतर आहार-संबंधित जुनाट आजार वाढत आहेत. अलीकडील अभ्यासांनी असे सूचित केले आहे की सुमारे पाचपैकी एक मृत्यू हा खराब आहारामुळे होऊ शकतो, याचा अर्थ सुधारित आहाराद्वारे मानवी आरोग्यामध्ये प्रगती साधली जाऊ शकते.

तिने जोडले की पौष्टिक-दाट पदार्थांचा समावेश करणे आणि जोडलेले शर्करा, संतृप्त चरबी आणि सोडियम मर्यादित करणे यासारख्या सामान्य पोषण मार्गदर्शक तत्त्वांचे पालन करणे, प्रत्येकासाठी कार्य करत नाही आणि काहींसाठी ते कार्य करू शकत नाही, त्यामुळे अनुकूल दृष्टिकोन अधिक फायदेशीर आणि परिणामकारक असतील.

अंदाज घटक

निकास्ट्रो यांनी जोडले की येत्या काही वर्षांत आहारविषयक सल्ला अधिकाधिक अचूक होईल. अल्पावधीत, अधिक तपशीलवार शिफारशी निर्माण करण्यासाठी अधिक डेटा पॉइंट्सचा वापर केला जाईल आणि तिला आशा आहे की, दीर्घकाळात, व्यावसायिकांकडून मानक सेवन करताना NPH प्रकल्पाद्वारे ओळखले जाणारे भविष्यसूचक घटक हेल्थकेअर शिफारसी आणि सेवांमध्ये वापरले जाऊ शकतात. यामध्ये रुग्णांना नवीन तंत्रज्ञान जसे की सतत ग्लुकोज मॉनिटर्स किंवा स्मार्ट टॉयलेट वापरणे समाविष्ट असू शकते जे वास्तविक वेळेत स्टूलच्या सूक्ष्मजीव रचनांचे विश्लेषण करतात किंवा त्यात साध्या अनुवांशिक स्वाक्षरीची चाचणी समाविष्ट असू शकते.

तिने नमूद केले की सूक्ष्म पोषण दृष्टिकोनाचे पूर्ण फायदे साध्य करण्यासाठी, आहारातील शिफारसींचे पालन करण्यासाठी अभ्यास करणे आणि अडथळे दूर करणे आवश्यक आहे. अचूकतेच्या दृष्टीकोनांनी आहारविषयक शिफारशींवर लक्ष केंद्रित केले पाहिजे जे केवळ एखाद्या व्यक्तीचे आरोग्य सुधारत नाही तर व्यक्तीसाठी त्यांच्या स्वत: च्या संसाधने, जीवनशैली, प्राधान्ये आणि क्षमता यांच्या आधारावर अनुसरण करणे देखील सोपे आहे.