Как ИИ преобразует питание: 9 примеров использования, преимущества и реальные примеры

• АИ/МЛ
• 12 августа 2025 г.

Парт Пандья

ИИ меняет способ контроля потребления питательных веществ, буквально. От персонализированных планов питания и отслеживания калорий в режиме реального времени до выявления аллергии и профилактики хронических заболеваний, ИИ питает следующее поколение умного питания. Любопытно, как это работает? Мы собрали примеры использования вместе с некоторыми реальными примерами ИИ в питании в действии.

Спрос на персонализированные, технологически ориентированные решения в области питания быстро растет. Так быстро, что глобальный рынок персонализированного питания, по оценкам, достигнет 23,3 млрд долларов к 2027 году, увеличившись на 15,5%.

Как лицо, принимающее решения в области здравоохранения, хорошего самочувствия или пищевых технологий, вы, вероятно, столкнетесь с какой-то версией этого вопроса:

Как мы можем обеспечить более умное и масштабируемое питание, которое действительно влияет на здоровье пользователей?

Именно здесь ИИ в питании делает измеримую разницу.

От планирования питания на основе искусственного интеллекта и отслеживания калорий в режиме реального времени до управления аллергией и профилактики хронических заболеваний, компании начали использовать Услуги по развитию AI ML Создать персонализированные, прогнозные и экономически эффективные инструменты питания в масштабе.

В этом блоге мы разберем наиболее актуальные ИИ в случаях использования питательных веществ, поддерживаемые реальными примерами, которые показывают, как компании используют ИИ для решения реальных проблем и получения конкурентного преимущества.

9 примеров эффективного использования ИИ в питании с примерами из реального мира

ИИ в питании меняет подход отдельных лиц и организаций к здоровью, позволяя персонализировать планы питания, отслеживать калории в режиме реального времени и давать разумные рекомендации по продуктам. Есть множество случаев использования, когда эта технология имеет большое значение.

Давайте рассмотрим эти ИИ в примерах использования питательных веществ в деталях.

1.Персонализированные планы питания

Персонализированные планы питания - это диетические рекомендации, которые адаптированы к уникальным биологическим, образом жизни и поведенческим данным человека. Услуги по генеративному развитию ИИ Поставщики оптимизируют использование моделей ИИ и машинного обучения для анализа больших наборов данных и создания диет на основе генетики, микробиома кишечника, уровней активности, биомаркеров крови, истории здоровья и даже обратной связи в режиме реального времени.

Ключевыми особенностями приложений, предлагающих персонализированные планы питания, являются:

• Персонализированная оценка диеты и планирование питания
• Рекомендации по настройке блюд и рецептов
• Клиническое / состояние здоровья специфическое управление диетой
• Цели здравоохранения
• Отслеживание калорий и микроэлементов в режиме реального времени
• Анализ диетических моделей и их влияние на здоровье

Пример из реального мира:

Одним из выдающихся примеров ИИ в питании платформы, предлагающей действительно удивительный и эффективный персонализированный план питания, является Twin Health. Они предлагают Digital Twin - платформу ИИ, предназначенную для сбора всех носимых в режиме реального времени данных датчиков, чтобы понять метаболическую реакцию человека на потребление пищи, режим сна, физическую активность и стресс.

На основе этих данных, он предлагает персонализированные рекомендации для достижения различных целей, будь то потеря веса, заживление метаболизма, контроль над диабетом 2 типа и многое другое.

2.Разговорный помощник/тренер

Эта функция предназначена для моделирования взаимодействия один на один с диетологом, но в масштабе, обеспечивая коучинг, мотивацию и советы на естественном языке с помощью текстовых, голосовых или прикладных интерфейсов. 

Используя этот чат-бот или голосовой помощник с поддержкой ИИ, пользователи могут:

• Еда для журналов
• Получить предложения по еде / рецепту
• Помощь в приготовлении пищи
• Реальные диетические отзывы
• Получите ответы на вопросы, связанные с питанием
• Напоминание о том,
• Персонализированная поддержка 24/7

Пример из реального мира:

Ria by Healthify - это персонализированный тренер, предлагаемый встроенным в приложение Healthify. Он дает вам ответы на любые персонализированные вопросы, которые у вас есть, включая «Какие изменения вы предлагаете в моей диете, чтобы снизить потребление калорий для потери веса, но чувствовать себя сытым дольше?» и так далее. 

Все, что у вас есть в голове относительно ваших личных целей в области здравоохранения, у вас есть ответ на него. Вы даже можете загрузить фотографию того, что у вас есть на вашей тарелке, чтобы попросить приблизительное количество калорий, анализ питательных веществ и даже наиболее подходящую альтернативу в соответствии с вашим состоянием здоровья. Он даже предлагает многоязычную поддержку.

3. Обнаружение дефицита питания

Обнаружение дефицита питательных веществ на основе искусственного интеллекта относится к использованию машинного обучения и анализа данных для прогнозирования или выявления дефицита витаминов, минералов и микроэлементов у людей или популяций на основе комбинации журналов диеты, симптомов, лабораторных данных, факторов образа жизни и даже анализа изображений.

Вместо того, чтобы ждать лабораторно подтвержденных результатов дефицита, ИИ может активно проверять и рекомендовать пути вмешательства, повышая скорость, экономичность и масштаб ухода.

Это помогает в:

• Персонализированная оценка риска
• Анализ потребления питательных веществ
• Раннее выявление групп риска
• Анализ диетических моделей
• Корреляция изменений здоровья (усталость, метаболические изменения и т. д.) с потреблением питательных веществ

Пример из реального мира:

Одним из немногих хороших SDK, предлагающих отслеживание питательных веществ, является Nutrition AI by Passio. Passio разработал этот SDK, чтобы его можно было легко интегрировать в любой продукт, который хочет предложить функцию отслеживания питательных веществ. Ключевые возможности SDK включают отслеживание питательных веществ (макро и микро), отслеживание веса и воды, расширенное сканирование фотографий (сканирование штрих-кода, чтение этикеток, распознавание еды), запись голоса и многое другое.

4. Рекомендации по производству продуктов питания на основе ИИ

Системы рекомендаций продуктов питания на основе ИИ меняют то, как люди и семьи покупают продукты питания, делая питание умнее, персонализированным и целенаправленным. Эти платформы на основе ИИ используют пользовательские данные в реальном времени, цели в области здравоохранения и моделирование поведения, чтобы рекомендовать правильные продукты, принимать более здоровые решения о покупке и повышать соблюдение диеты.

Рекомендации предоставляются через приложения для электронной коммерции, платформы доставки продуктов, приложения для здоровья или помощники для умного дома.

Пример из реального мира:

Instacart, ведущая платформа доставки продуктов в США, недавно запустила технологию Smart Shop, которая предназначена для того, чтобы сделать покупки продуктовых магазинов своих пользователей более персонализированными. Основываясь на ваших привычках покупок в продуктовых магазинах, модели AI (модели LLM) узнают ваши предпочтения. 

Кроме того, это меняет способ поиска пользователями элементов в приложениях, предлагая в режиме реального времени быстрые всплывающие окна для выбора предпочтений. При поиске молока в приложении он спросит вас, хотите ли вы веганские варианты, обновляя обычный поиск продукта в приложении. Он также позволяет устанавливать свои предпочтения вручную. 

Они пошли еще дальше, а также предлагают страницы вдохновения, которые являются персонализированными центрами продуктов, соответствующих вашим предпочтениям, что делает ваше путешествие по покупке продуктов в приложении быстрым и плодотворным.

5. Отслеживание калорий в реальном времени

На основе ИИ отслеживание калорий в реальном времени использует такие технологии, как компьютерное зрение (распознавание изображений), обработка естественного языка, данные датчиков и машинное обучение для автоматического:

• Определите продукты питания по изображениям или речи
• Оценить размеры порций
• Вычислить калории и макроэлементы
• Трек-прием в режиме реального времени с минимальными усилиями

Это часто интегрируется в приложения для питания, фитнес-платформы, носимые устройства и цифровые терапевтические средства.

Пример из реального мира:

Cal AI - это приложение для отслеживания калорий на основе ИИ, которое предназначено для предоставления вам таких деталей, как калории, углеводы, белок и многое другое, с помощью просто сканирования вашей фотографии еды. Наряду с этим, оно также облегчает персонализированные предложения ИИ на основе ваших данных, таких как вес, измерения и цели питания. 

6.Оптимизация детского питания

Питание детей играет решающую роль в их росте, когнитивном развитии, иммунитете и долгосрочных результатах в отношении здоровья. ИИ в оптимизации питания детей относится к использованию машинного обучения, механизмов персонализации и поведенческого ИИ для:

• Оцените диетические привычки и дефицит питательных веществ у детей
• Рекомендовать соответствующие возрасту, поддерживающие рост планы питания
• Адрес пикантного питания, пищевой аллергии и культурных пищевых предпочтений
• Обеспечить обратную связь и геймификацию в режиме реального времени для поощрения здорового выбора

Используя эти технологии, Услуги по развитию ОД Поставщики создают платформы, которые обеспечивают безопасную, веселую и основанную на фактических данных персонализацию питания для детей. Это дает семьям инструменты для оптимизации ранних результатов в отношении здоровья при уважении культурных привычек и насыщенного образа жизни.

Пример из реального мира:

Wello - это платформа искусственного интеллекта для родителей, которые хотят привить своим детям здоровые привычки. Помимо предложения персонализированных диетических планов для детей, а также для родителей, эти приложения предлагают удобный для детей пользовательский интерфейс, а также имеют интегрированные модули геймификации и социального взаимодействия.

7. Пищевая чувствительность и управление аллергией

ИИ трансформирует то, как эти условия обнаруживаются, отслеживаются и управляются. Управление аллергией и чувствительностью к пище на основе ИИ относится к использованию машинного обучения, обработки естественного языка (NLP) и мониторинга в режиме реального времени, чтобы помочь пользователям:

• Определите триггерные продукты
• Избегайте пищи с аллергенами
• Создайте безопасные, персонализированные планы питания

Эта система особенно эффективна для людей с:

• Диагностируется аллергия (например, арахис, моллюски, яйца)
• Пищевая непереносимость (например, лактоза, глютен, гистамины)
• Аутоиммунные состояния, такие как целиакия или IBS

Пример из реального мира: 

Liviz - это приложение, которое помогает вам купить правильный продукт, особенно когда у вас есть аллергия, непереносимость или диетические предпочтения (веган, кето, халяль и т. Д.), Позволив вам просто сканировать этикетки продуктов, которые вы покупаете. Приложение имеет технологию OCR (оптического распознавания символов), которая анализирует этикетки, которые вы сканируете на несовместимость в соответствии с вашей пищевой чувствительностью.

8.Управление хроническими заболеваниями и их профилактика

Управление питанием при хронических заболеваниях, основанное на ИИ, относится к использованию алгоритмов, датчиков и данных в реальном времени, чтобы помочь людям и поставщикам медицинских услуг отслеживать, прогнозировать и оптимизировать диетические привычки, которые непосредственно влияют на хронические заболевания.

Это включает в себя:

• Выявление лиц, подверженных риску, на ранней стадии с помощью прогнозного моделирования
• Рекомендации по диетическим изменениям в режиме реального времени, адаптированным к биомаркерам и образу жизни
• Поддержка приверженности через коучинг, автоматизацию и подталкивания
• Отслеживание влияния вмешательства с течением времени

Продвинутые предложения также включают в себя предложение агентов ИИ в сотрудничестве с другими компаниями. Услуги по развитию AI Agent поставщикам для увеличения ценности, получаемой от ИИ, в случаях использования питания для лечения хронических заболеваний.

Пример из реального мира:

Omada Health, виртуальный поставщик медицинских услуг, предлагает агент ИИ, который они называют «питательным интеллектом». Этот агент ИИ предназначен для того, чтобы помочь людям управлять хроническими кардиометаболическими состояниями, такими как ожирение, диабет и гипертония.

Такие функции, как поведенческие мотивационные интервью, специализированное руководство по питанию и улучшенное отслеживание продуктов питания (включая сканирование штрих-кода и распознавание фотографий), помогают членам преодолевать барьеры для здорового питания в средах, где преобладают ультраобработанные продукты.

9. Прогнозная аналитика для результатов в отношении здоровья, связанных с диетой

Прогнозная аналитика в области питания использует алгоритмы ИИ и исторические данные для выявления закономерностей в диетических привычках и прогнозирования потенциальных результатов для здоровья, таких как ожирение, диабет, сердечно-сосудистые заболевания, метаболический синдром или дефицит питательных веществ.

Он переносит питание от реактивного лечения к проактивной профилактике с помощью машинного обучения на:

• Выявить диетические риски на ранней стадии
• Модели будущих траекторий здоровья
• Рекомендовать превентивные действия (например, изменения диеты, тестирование, рекомендации)

Прогнозная аналитика превращает питание из реактивных советов в проактивную профилактику.

Пример из реального мира: 

Январь AI (платформа, предлагающая персонализированный коучинг питания AI) разработала прогностическую модель, которая точно прогнозирует уровень глюкозы в крови (BGL) до 2 часов в будущем, используя машинное обучение. Он обучается на данных из устройств CGM, мониторов сердечного ритма, журналов питания, физической активности и циркадных сигналов. Их система поддерживает как непрерывное прогнозирование глюкозы (CGP), так и виртуальный CGM (VCGM), последний позволяет прогнозировать даже когда физический CGM не носит, после периода обучения.

Модель превосходит традиционные показатели ML как по точности, так и по точности, особенно в плане учета влияния пищи и поведения на динамику глюкозы.

Ключевые преимущества использования ИИ в питании и диетологии

Представьте себе мир, в котором ваша диета идеально адаптирована к потребностям вашего тела, ваше здоровье контролируется в режиме реального времени, а рекомендации по питанию так же точны, как и рецепт врача.

Вот некоторые из таких впечатляющих преимуществ ИИ в питании.

• ИИ адаптирует диеты на основе генетики, данных о здоровье и предпочтений для достижения лучших результатов.
• Он автоматизирует отслеживание и анализ потребления пищи, чтобы сэкономить время и повысить точность.
• Он постоянно отслеживает показатели здоровья, чтобы корректировать планы питания в режиме реального времени.
• ИИ анализирует большие наборы данных для поддержки рекомендаций по питанию, основанных на фактических данных.
• Он отмечает потенциальные недостатки питания путем распознавания образов до появления симптомов.
• Он предлагает сбалансированное питание и контролирует соблюдение для лучшего соблюдения.
• ИИ определяет привычки питания и предлагает целенаправленное руководство для поощрения здорового поведения.
• Он упрощает планирование меню, инвентаризацию и сокращение отходов в институциональных продовольственных услугах.

Создание технологий для более умного питания с помощью MindInventory

В MindInventory мы потратили годы на разработку передового ИИ и машинного обучения. Медицинские решения Это делает здравоохранение более умным и персонализированным, включая питание и диетологию.

Как известное Интеграция AIНаш опыт варьируется от создания интеллектуальных диетических рекомендаций до прогнозных моделей, которые обнаруживают риски питания до их появления. Мы сотрудничали с медицинскими технологическими стартапами, клиниками и платформами общественного питания, чтобы предоставить инструменты ИИ, которые не только научно надежны, но и удобны для пользователя и масштабируемы.

Интеграция ИИ в мобильные приложения для здоровья или оптимизация бэкэнд-аналитики для пищевых систем, наша команда знает, как превратить сложные данные о здоровье в действенные идеи, которые имеют реальное значение. Давай поговорим.

FAQs на AI в питании