机器学习和数据科学如何促进营养研究
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-02-25
但是营养领域直到近才接受个性化营养的想法，根据遗传学，新陈代谢，疾病和环境为个体提供具体，可行的饮食见解，提出个性化营养建议，机器学习和数据科学为个性化营养世界带来了令人兴奋的潜力，将这两种技术结合在一起，在一个支持连续跟踪的内聚平台上，可以针对个人的生活方式进行实时验证的营养建议，换句话说可以收集和分析有关个人饮食习惯，症状模式，体育锻炼和实验室值的数据，以就饮食，何时饮食以及原因提出个性化建议，例如该平台可以识别触发特定症状的单个食品或成分，并建议一种饮食模式来减轻这些症状。
推进营养研究
如上所述的平台具有在个人层面上改善营养的强大潜力，它还为推进营养研究领域带来了的机会，当前营养研究工作成本高昂，并且参与者负担沉重，导致无法长期使用和/或不可行，实验研究通常要求参与者坚持与标准饮食不同的确切饮食方式，从而导致参与者的辍学率很高，在观察性研究中，饮食评估通常基于自我报告的食物摄入量，并且可能受到访调员偏见和/或参与者偏见的影响，并经常导致汇总数据不准确，而且出于道德考虑，营养研究工作几乎总是针对健康的成年人口，
当前的营养研究工作未能认识到影响个人饮食需求的所有许多因素
在公共平台上利用机器学习和数据科学将使个人，社区层面的年龄，疾病，生活方式和饮食之间的复杂联系得到认可，研究人员可以推断出这些数据，以进一步了解个体的营养需求并验证饮食建议。
研究模型在更广泛的范围内
该技术可用于开发计算机模拟临床试验，其中涉及使用统计模型来创建具有先前收集的用户数据的综合患者库，由于计算机模拟试验完全在计算机模型内进行，因此可以帮助快速解释参与者之间的因果关系，而参与者的负担为零，计算机模拟试验将使研究人员能够评估拟议的饮食疗法的有效性，并了解整个生命周期中营养需求的变化方式，即使在脆弱的人群（如急病患者）中，这些人群通常被当前的营养研究工作所忽视，这些见解还可用于指导和提高未来人类主题研究试验的成功率。
机器学习和数据科学等技术进步为营养的未来带来了巨大潜力
并且可以帮助我们更好地了解各个年龄段，性别，种族，疾病状态，生活方式等的饮食与健康之间的联系，将这些见解与微生物组测试，基因测试和连续实验室监控技术的进展相结合，个性化营养将处于集成医疗的下一个时代的前沿，从长远来看，这些进步可以解决当今一些的健康问题。