人工智能驱动的饮食比例评估,以提高均衡餐盘模型的准确性和实用性

科学领域:

• 营养科学 营养科学
• 人工智能的人工智能
• 饮食评估 饮食评估

背景情况:

• 2:1:1的饮食比例模式促进了均衡饮食,但由于部分大小估计的挑战,很难应用.
• 准确的饮食评估对于有效的营养教育和生活方式改变至关重要.

研究的目的:

• 开发和评估基于人工智能的应用程序,以准确评估2:1:1的饮食比例.
• 将AI应用程序的准确性与营养和饮食学学生 (ND) 和注册营养师 (RD) 的准确性进行比较.
• 评估用户对AI饮食评估工具的满意度和态度.

主要方法:

• 一个人工智能应用程序被开发和训练使用图像的三个受欢迎的泰国菜 (海南米,粉米,蛋面) 在不同的部分大小.
• 人工智能的估计精度与ND和RD组使用平均绝对误差 (MAE) 的视觉估计进行了比较.
• 用户满意度和态度通过调查来评估.

主要成果:

• 在AI应用中,海南米和粉米的MAE显著低于ND和RD组 (p <0.05).
• 61%的参与者报告说,他们对人工智能应用程序的整体体验中等,这表明需要改进准确性的领域.
• 超过50%的用户同意,人工智能工具具有作为营养教育和饮食评估的实际资源的潜力.

结论:

• 与人类专家相比,AI应用程序在估计特定泰国菜的2:1:1饮食比例方面表现出卓越的准确性.
• 人工智能工具有望提高营养教育并通过改善饮食遵守来支持健康的生活方式的改变.
• 进一步开发可能会优化人工智能应用,以便在饮食评估和促进均衡饮食模式方面得到更广泛的应用.