评估超加工食品消费的人工智能应用:一个范围审查
Jessica L Campbell1, Grant Schofield1, Hannah R Tiedt2
1Human Potential Centre, Faculty of Health and Environmental Sciences, Auckland University of Technology, Auckland1142, New Zealand.
The British journal of nutrition
|December 21, 2025
概括
人工智能 (AI) 可以使用各种技术来分类超加工食品 (UPF). 本综述绘制了UPF分类中的AI应用,显示了改善饮食监测和公共卫生策略的潜力.
科学领域:
- 营养科学 营养科学
- 计算机科学 计算机科学
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 超加工食品 (UPF) 与不良健康结果有关.
- 识别和监测UPF消费对于公共健康至关重要.
- 人工智能 (AI) 在 UPF 分类中的应用尚未得到充分探索.
研究的目的:
- 对人工智能在超加工食品 (UPF) 分类中的使用进行范围审查.
- 为了映射人工智能技术,输入数据,分类框架,准确性和用于UPF评估的应用程序.
- 确定人工智能在改善饮食监测方面的潜力.
主要方法:
- 从2015年到2025年进行科学文献 (PubMed,Scopus,Medline,CINAHL) 的系统搜索.
- 包括应用人工智能的同行评审研究,以使用公认的框架评估或分类UPF.
- 由两个审查员进行独立选和数据提取,重点关注人工智能方法,输入数据,框架和结果.
主要成果:
- 八项研究符合纳入标准,使用各种人工智能技术,如随机森林分类器和大型语言模型.
- 四项研究探讨了实际应用,包括评估消费行为和开发更健康的替代工具.
- 报告的预测准确度 (F1分数) 从0.86到0.98不等,在AI衍生集群和NOVA类别之间保持良好对齐.
结论:
- 人工智能工具显示出提高超加工食品消费监测的巨大潜力.
- 需要进一步开发和验证实时人工智能方法,以支持公共卫生倡议.
- 人工智能为客观和可扩展的UPF分类提供了一个有希望的途径.
