कृत्रिम बुद्धिमत्ता र खानासँग यसको सम्बन्ध 

कृत्रिम बुद्धिमत्ता र खानासँग यसको सम्बन्ध

के ब्रोकाउली वा चुकंदर कसैको स्वास्थ्यको लागि उत्तम विकल्प हो? र कुन खानाहरूले ग्लुकोजमा सबैभन्दा ठूलो स्पाइक वा रगतमा कोलेस्ट्रोल बढाउने सम्भावना हुन्छ? कहिलेकाहीँ यस्ता प्रश्नहरू सोधिन्छन्, र जवाफ प्रायः व्यक्तिको स्वास्थ्यको प्रकृतिसँग सम्बन्धित छ, चाहे उसले केही अतिरिक्त पाउन्डहरूबाट छुटकारा पाउन खोज्छ, र उसले मनपर्ने खानाहरूको स्वाद कस्तो छ।

अमेरिकी सीएनएन न्यूज नेटवर्क द्वारा प्रकाशित एक रिपोर्ट अनुसार, कृत्रिम बुद्धिमत्ताले पोषण विज्ञानको क्षेत्रमा प्रत्येक व्यक्तिलाई उपयुक्त हुने व्यक्तिगत आहारको सन्दर्भमा र हामी प्रत्येकले के खाने र के खानु हुँदैन भनेर जान्नको लागि महत्त्वपूर्ण भूमिका खेल्नेछ।

अमेरिकामा, न्यूट्रिशन फर प्रेसिजन हेल्थ, वा NPH नामक महत्वाकांक्षी कार्यक्रम जनवरी २०२२ मा US राष्ट्रिय स्वास्थ्य संस्थानबाट $१७० मिलियनको कोषमा सुरु भएको थियो जसले अमेरिकाभरका अनुसन्धान संस्थाहरूलाई १०,००० सहभागीहरूको पाँच वर्षको अध्ययन गर्न प्राप्त गर्यो। ।

होली निकास्ट्रो, एनपीएच कार्यक्रम निर्देशक र एनआईएच कार्यालयका संयोजक, परियोजनाको लक्ष्य र स्केल र एआईले प्रत्येक व्यक्तिको लागि इष्टतम आहारहरू सिर्जना गर्न मद्दत गरेर मानव स्वास्थ्यलाई कसरी फाइदा पुर्‍याउन सक्छ भन्ने बारे बयान दिए।

फरक दृष्टिकोण

निकास्ट्रोले भने कि कार्यक्रमको दृष्टिकोण फरक छ किनभने यसले कारकहरूको विस्तृत सेटलाई हेर्छ, जसमध्ये धेरैलाई सामान्यतया पोषण विज्ञानमा जाँच गरिँदैन। NPH परियोजनाले कसरी जीन, माइक्रोबायोम, जीवविज्ञान, फिजियोलोजी, वातावरण, जीवनशैली, स्वास्थ्य इतिहास, मनोविज्ञान, र स्वास्थ्यका सामाजिक निर्धारकहरूले आहारमा व्यक्तिहरूको प्रतिक्रियालाई प्रभाव पार्छ भनेर जाँच गरिरहेको छ। सही पोषण सल्लाह प्राप्त गर्नका लागि सहभागीहरूको सबैभन्दा ठूलो र सबैभन्दा विविध समूहको पनि अध्ययन गरिनेछ।

निकास्ट्रोले थपे कि इतिहासमा सबैभन्दा विविध स्वास्थ्य डाटाबेसहरू मध्ये एक बनाइनेछ, जसमा धेरै सहभागीहरू बायोमेडिकल विज्ञानमा पहिले कम प्रतिनिधित्व गरिएका समूहहरूबाट आएका छन्, जुन उमेर, लिङ्ग र जातीयता जस्ता कारकहरू पूरा भएको सुनिश्चित गर्दै।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यक्रम

Nycaster ले बताए कि NPH परियोजनामा ​​तीन मोड्युलहरू छन्।पहिलो मोड्युलमा, सबै सहभागीहरूको सामान्य दैनिक आहारमा जानकारी सङ्कलन गरिनेछ। दोस्रो मोड्युलमा, पहिलो मोड्युलमा सहभागीहरूको एउटा उपसमूहले अनुसन्धानकर्ताहरूले छानेका तीनवटा फरक-फरक खाना खानेछन्। मोड्युल 1 को लागि, मोड्युल XNUMX बाट सहभागीहरूको सानो, छुट्टै उपसमूहले अनुसन्धान केन्द्रहरूमा दुई-हप्ताको अध्ययनमा भाग लिनेछ जहाँ तिनीहरूको आहार अनुसन्धानकर्ताहरूद्वारा सावधानीपूर्वक नियन्त्रण गरिनेछ।

प्रत्येक एकाइ भोजन चुनौती परीक्षणको साथ समाप्त हुन्छ। सहभागीहरूले रातभर उपवास गर्नेछन् र त्यसपछि मानक नाश्ता वा पेय खानेछन् ताकि तिनीहरूको प्रतिक्रियाहरू, जस्तै रगत ग्लुकोज स्तरहरू, धेरै घण्टामा जाँच गर्न सकिन्छ।

मोबाइल इमेजिङ एप्लिकेसनहरू र पहिरन योग्य उपकरणहरू जुन तपाईंले के खानुहुन्छ भन्ने बारे जानकारीलाई निष्क्रिय रूपमा खिच्न सक्छ। सहभागीहरूले निरन्तर ग्लुकोज मोनिटरहरू र एक्सेलेरोमिटरहरू लगाउनेछन् जसले शारीरिक गतिविधि, आसीन समय, र सुत्ने समयको बारेमा जानकारी सङ्कलन गर्दछ। अन्वेषकहरूले विभिन्न बायोमार्करहरू पनि विश्लेषण गर्नेछन् - जस्तै रगतको लिपिड र हर्मोन स्तरहरू - र स्टूल माइक्रोबायोम।

निकास्ट्रोले व्याख्या गरे कि मानव अनुसन्धानकर्ताहरूको विपरीत, एआई प्रोग्रामले ठूलो मात्रामा डाटा छान्न सक्छ, यसलाई छिटो प्रशोधन गर्न सक्छ, र डेटा बिन्दुहरू बीचको जडानलाई एल्गोरिदममा अनुवाद गर्न सक्छ।

एआई कार्यक्रमहरूले जीन, प्रोटीन, माइक्रोबायोम, मेटाबोलिज्म, वातावरणीय र जीवनशैली कारकहरूको भूमिकालाई ध्यानमा राखेर खाना र आहारको ढाँचाहरूमा व्यक्तिको प्रतिक्रियाको भविष्यवाणी गर्न सक्छ।

मधुमेह, रक्तचाप र कोलेस्ट्रोल

निकास्ट्रोले बताउनुभयो कि मधुमेह विकासको जोखिममा रहेका वा रगतमा चिनीको मात्रा नियन्त्रण गर्न कठिनाइ भएका मानिसहरूका लागि केही प्रारम्भिक प्रत्यक्ष लाभहरू हुन सक्छन्। छाला-माउन्ट गरिएको रगत ग्लुकोज मोनिटरहरूले हामीलाई निश्चित खाना, खाना समूह वा खाना खाएपछि व्यक्तिको रक्त शर्करा कसरी परिवर्तन हुन्छ भनेर हेर्न अनुमति दिन्छ, र त्यसपछि व्यक्तिको विशेषताहरूमा आधारित यी प्रतिक्रियाहरूको भविष्यवाणी गर्दछ। यसले रक्त शर्करामा ठूलो स्विंगहरू रोक्न विशेष गरी डिजाइन गरिएका योजनाहरू विकास गर्न मद्दत गर्न सक्छ।

रक्तचाप, कोलेस्ट्रोल वा ट्राइग्लिसराइड स्तर, मुड र अनुभूतिमा परिवर्तनहरू सहित, तिनीहरूले आहारमा अन्य प्रतिक्रियाहरू कति राम्रोसँग भविष्यवाणी गर्न सक्छन् भनेर सटीक पोषण दृष्टिकोणहरू पनि प्रयोग गरिनेछ।

पुरानो रोग को रोकथाम

निकास्ट्रोले भने, खराब आहार विश्वव्यापी रोकथाम रोग र मृत्युको प्रमुख कारणहरू मध्ये एक हो, र स्वास्थ्य सेवाहरूमा ठूलो बजेट खर्च गर्नुको कारण हो। हाम्रो आहारले हाम्रो वृद्धि र विकास, रोगको गम्भीरता र गम्भीरता र हाम्रो समग्र कल्याणलाई असर गर्छ। विश्वव्यापी रूपमा लगभग 40% वयस्कहरू मोटो वा अधिक तौल छन्, 30% भन्दा बढी उच्च रक्तचापबाट पीडित छन्, र अन्य आहार-सम्बन्धित दीर्घकालीन रोगहरू बढिरहेका छन्। हालैका अध्ययनहरूले संकेत गरेको छ कि लगभग पाँच मध्ये एकको मृत्यु खराब आहारको कारण हुन सक्छ, जसको मतलब सुधारिएको आहारबाट मानव स्वास्थ्यमा सफलता हासिल गर्न सकिन्छ।

उनले थपिन् कि पौष्टिक-घन खानाहरू र थप गरिएको चिनी, संतृप्त फ्याट र सोडियमलाई सीमित गर्ने जस्ता सामान्य पोषण दिशानिर्देशहरू पालना गर्नु सबैका लागि काम गर्दैन र कसैको लागि काम नगर्न सक्छ, त्यसैले अनुकूल दृष्टिकोणहरू बढी लाभदायक र प्रभावकारी हुनेछन्।

भविष्यवाणी कारकहरू

र निकास्ट्रोले भने कि आहार सल्लाह आगामी वर्षहरूमा बढ्दो सहि हुनेछ। छोटो अवधिमा, थप डेटा पोइन्टहरू थप विस्तृत सिफारिसहरू उत्पन्न गर्न प्रयोग गरिनेछ, र उनी आशा गर्छिन् कि, दीर्घकालीन रूपमा, पेशेवरहरूले मानक सेवनको क्रममा NPH परियोजनाले पहिचान गरेको भविष्यवाणी गर्ने कारकहरू स्वास्थ्य सेवा सिफारिसहरू र सेवाहरूमा प्रयोग गर्न सकिन्छ। यसले बिरामीहरूलाई नयाँ प्रविधिहरू जस्तै निरन्तर ग्लुकोज मोनिटरहरू वा स्मार्ट शौचालयहरू प्रयोग गर्न सक्छ जसले वास्तविक समयमा स्टूलको माइक्रोबियल संरचनाको विश्लेषण गर्दछ, वा यसले साधारण आनुवंशिक हस्ताक्षर परीक्षण समावेश गर्न सक्छ।

उनले सूक्ष्म पोषण दृष्टिकोणको पूर्ण लाभ प्राप्त गर्नका लागि आहार सिफारिसहरू पालना गर्ने बाधाहरूको अध्ययन र सम्बोधन गर्न आवश्यक हुने बताइन्। सटीकता दृष्टिकोणहरूले आहार सिफारिसहरूमा ध्यान केन्द्रित गर्नुपर्छ जसले व्यक्तिको स्वास्थ्यमा मात्र सुधार गर्दैन, तर व्यक्तिलाई आफ्नै स्रोत, जीवनशैली, प्राथमिकताहरू र क्षमताहरूको आधारमा पछ्याउन पनि सजिलो हुन्छ।