人工智能这些天几乎无处不在。从应用程序生成你的照片变成动漫人物收集有关气候危机的实时信息,人工智能已经成为膨胀。

今年早些时候,AI再次使用在健康领域的美国国立卫生研究院(NIH)获得了1.7亿美元的基金程序称为营养精密健康(一)开始为期5年的研究大约在10000人次左右。

美国国立卫生研究院共同基金的主要目的,一是创建算法预测个人应对食物和饮食模式。银行在人工智能领域的进步,微生物研究和生物医学科学,和援助的我们的研究项目使研究更广阔。

独特的战略

冬青尼卡斯特罗,项目负责人在美国国立卫生研究院营养研究办公室,告知美国有线电视新闻网他们的策略是独一无二的,因为它依赖于范围广泛的变量,其中许多不经常看营养科学。

她指出,一组项目将调查一个人如何应对营养是受到基因的影响,微生物的生物学和生理学、健康历史、环境、心理和健康问题社会决定因素。

一百万人来自美国各地正在邀请我们参与创建一个史上最多样的健康数据库。大多数的参与者预计将在生物科学弱势团体的成员。

生物样品、电子健康记录、数字医疗工具,和调查都将被用来收集数据的参与我们所有的人。研究项目的不同参与者将使一组研究因素,如性别、种族和年龄。

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三个模块

根据尼卡斯特罗,一组由三个模块组成。第一个模块将收集数据对每个参与者的典型的日常饮食习惯。然后,模块1的一部分模块2中参与者将使用三个不同的饮食。

一组小,不同的参与者从模块1将参加模块3在为期两周的研究在研究机构科学家将精心监视他们的饮食。

一顿饭挑战考验将帽每个模块。前将在一夜之间快速的个人消费标准化早餐或饮料,以便研究人员可以监视他们的反应,如血糖水平超过几小时。

我们计划将数据连接到一组研究,然后进行人工智能分析。

尼卡斯特罗表示,这种策略提供了一个难得的机会来促进营养研究向个性化的营养,因为与人类的研究人员,可以处理大量的数据快速通过人工智能,也能生成数据点之间的连接到算法。

“高质量的营养研究如正烷烃的研究将帮助个人和他们的卫生保健提供者创建健康、精确、有效的饮食计划,”美国国立卫生研究院在他们写道网站。

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