AI가 맞춤형 영양에 어떤 역할을 하기 시작했는지

건강이나 영양에 관한 조언을 찾기 위해 인터넷을 검색해 본 적이 있습니까? 아마도 모든 경우에 적용되는 권장 사항을 받았을 것입니다. 사실은 사람마다 다르며 모든 사람에게 가장 좋은 다이어트 방법은 없습니다. 이제 과학은 개별 요인에 따라 영양 권장 사항을 개인화하는 방법을 더 잘 이해하는 데 한 걸음 더 가까워졌습니다.

정밀 영양이라고도 불리는 맞춤형 영양 분야는 인공지능(AI)과 미국 국립보건원(NIH)이 자금을 지원하는 연구 덕분에 중요한 발전을 이루고 있습니다.

AI는 컴퓨터를 사용하여 인간과 같은 의사 결정과 문제 해결을 수행합니다. NIH Nutrition for Precision Health(NPH) 연구에서는 AI를 사용하여 음식과 식습관에 대한 개인의 반응을 예측하는 알고리즘을 만들고 검증할 예정입니다. 이 연구는 미국 전역에서 백만 명의 연구 참가자로부터 얻은 데이터를 사용하여 개인의 인간 생물학이 식이요법과 환경, 행동 및 사회적 요인이 건강에 미치는 영향에 어떻게 영향을 미치는지 더 잘 이해하기 위한 대규모 All of Us 연구 이니셔티브의 일부입니다.

정밀 영양은 개인의 질병을 예방하거나 치료하기 위해 음식과 식단을 선택하는 데 도움이 되는 유전학, 건강 데이터, 미생물군집, 음식에 대한 대사 반응 및 식습관과 같은 요소를 평가하는 것입니다. 예를 들어, 이전 연구에서는 동일한 식단을 섭취하는 사람들이 혈당, 인슐린 및 중성지방에 대해 서로 다른 반응을 보이는 것으로 나타났습니다. NPH 연구의 결과는 영양 분야를 더욱 풍부하게 하여 영양 권장 사항을 더욱 개별화할 수 있는 데이터를 제공할 수 있는 잠재력을 갖게 될 것입니다.

심혈관 질환, 당뇨병, 암 등 미국인의 일반적인 사망 원인은 영양과 관련되어 있기 때문에 건강에 있어 영양의 역할을 조사하는 잘 설계된 연구는 중요합니다. 현재는 인공지능을 활용한 정밀영양이 최첨단이지만, NIH는 2030년에는 이것이 주류 의료의 일부가 될 것이라고 믿습니다. "수분 공급을 위해 하루에 물 8잔 마시기", "당뇨병을 위해 설탕 줄이기"와 같은 일반적인 팁 정밀 영양에 대한 접근으로 인해 쓸모가 없게 될 수 있습니다.

NPH 연구 결과는 의료 서비스 제공자와 영양 전문가가 이전보다 더욱 개별화되고 입증된 영양 및 식품 권장 사항을 제공하는 데 도움이 될 것입니다. AI가 일상생활에 어떤 영향을 미칠지는 시간이 지나봐야 알 수 있겠지만 AI는 이미 인간의 영양과 건강을 개선하는 것을 목표로 하고 있습니다.

그 사이에 개별화된 영양 및 웰빙 루틴을 만들기 위한 몇 가지 중요한 전략은 다음과 같습니다.

LeeAnn Weintraub, MPH, RD는 등록 영양사로서 개인, 가족 및 조직에 영양 상담 및 컨설팅을 제공합니다. 그녀에게 이메일로 연락할 수 있는 주소는 다음과 같습니다.[email protected].

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