Artificial intelligence in nutrition research: perspectives on current and future applications
Notice bibliographique
Résumé
Artificial intelligence (AI) is a rapidly evolving area that offers unparalleled opportunities of progress and applications in many healthcare fields. In this review, we provide an overview of the main and latest applications of AI in nutrition research and identify gaps to address to potentialize this emerging field. AI algorithms may help better understand and predict the complex and non-linear interactions between nutrition-related data and health outcomes, particularly when large amounts of data need to be structured and integrated, such as in metabolomics. AI-based approaches, including image recognition, may also improve dietary assessment by maximizing efficiency and addressing systematic and random errors associated with self-reported measurements of dietary intakes. Finally, AI applications can extract, structure and analyze large amounts of data from social media platforms to better understand dietary behaviours and perceptions among the population. In summary, AI-based approaches will likely improve and advance nutrition research as well as help explore new applications. However, further research is needed to identify areas where AI does deliver added value compared with traditional approaches, and other areas where AI is simply not likely to advance the field. Novelty: Artificial intelligence offers unparalleled opportunities of progress and applications in nutrition. There remain gaps to address to potentialize this emerging field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».