營養健康產業的四大特征是：來源于天然、提升于科技、支撐于教育、成就于健康！

　　1月22日，據中國證券報報道，從產業周期的角度看，AI終端、AI應用、“AI+”或是未來誕生牛股的方向?？儍灮鸾浝碚雇?025年，共識是AI板塊的投資機會有望在此前基礎上更進一步。

　　隨著科技的飛速發展，大數據和人工智能（AI）正在深刻改變各個行業的面貌，營養健康領域也不例外。在行業競爭日益激烈的情況下，領先企業已經進入“科技驅動”的新時代，數字賦能成為企業脫穎而出的重要途徑。

　　庶正康訊認為，營養健康產業走向成熟必經歷三個階段，從神秘化、到生活化、再到科學化。現在是生活化階段的開端，營養健康科技逐漸融入到日常消費當中，使生活化階段走向縱深。接下來將是科學化階段，營養科學將與生物工程、臨床醫學、人工智能等等前沿科技高度融合，派生出基于“精準營養”理論指導下的個性化解決方案，為克服人類健康問題提供一條更安全更有效的科學路徑，從而使營養健康產業蛻變為健康產業的主力軍。

　　2024年，我們就曾報道過中國疾病預防控制中心營養與健康所的宮偉彥等人發表了一篇題為《“大數據+人工智能”在營養健康領域的應用研究》的研究，通過文獻資料法和信息研究法，深入分析了大數據和人工智能在營養健康領域的應用現狀及其面臨的挑戰。

　　再讀這篇文章，仍然可以幫助為我們觀察、思考和討論這一領域的未來。

　　營養健康行業正加速與大數據、人工智能等前沿技術融合。這種融合不僅提升了行業的科學性和精準性，還為個性化健康管理提供了可能。研究指出，大數據和人工智能技術在營養健康領域的應用已涵蓋膳食營養評估、疾病預測與管理、食物識別與成分分析、健康指導等多個環節。

　　大數據與人工智能帶來的七大改變：

　　01、食物營養數據多維管理

　　大數據和人工智能技術能夠高效整合食物成分數據，實現食物特征（如主要成分、特性、風味等）的提取和多維度管理。這種數據管理方式不僅可以為個性化飲食推薦提供科學依據，還能改善居民營養不足、營養過剩及營養相關性疾病的問題。

　　02、營養調查和評估數字化

　　傳統營養調查方法存在效率低、依從性差等問題。大數據和人工智能技術通過圖像識別、傳感器等手段，實現了食物圖像識別、能量估算和食品質量檢測等功能，極大提高了膳食調查的準確性和效率。例如，基于深度學習的食物圖像識別技術已取得顯著進展，識別準確率不斷提升。

　　03、營養素水平智能預測

　　大數據和人工智能可以基于人群數據和機器學習算法，預測個體的營養素水平（如維生素D、硒等）。這種技術能夠為個性化營養干預提供科學依據，幫助預防和改善營養缺乏相關疾病。

　　04、營養相關疾病精準預測

　　大數據和人工智能能夠分析大量的醫療數據和疾病風險因素，建立疾病預測模型，實現對慢性?。ㄈ绶逝?、糖尿病、高血壓等）的早期預測和干預。這種精準預測有助于實現早診斷、早治療，提升疾病管理效率。

　　05、智慧餐飲與智能炒菜

　　大數據和人工智能技術正在推動餐飲行業的智慧化轉型。例如，智慧點餐系統可以根據消費者的健康狀況提供營養建議，智能炒菜機器人則能夠實現精準烹飪，保留更多營養成分，提升生活品質。

　　06、營養健康教育與傳播

　　借助手機APP、微信小程序等數字化工具，營養健康知識可以通過游戲、視頻、動畫等形式進行傳播，提升公眾的健康意識。大數據和人工智能技術能夠為營養教育提供更豐富的內容和更個性化的體驗。

　　07、營養健康管理與干預

　　大數據和人工智能能夠整合多維度的營養健康數據，結合遺傳學、表觀遺傳學和組學研究，為個體提供精準的營養干預方案。這種個性化健康管理方式能夠更好地滿足不同人群的健康需求，提升營養干預的效果。

　　文章認為，大數據（BD）與人工智能（AI）如何賦能營養健康，已成為當前研究的熱點。目前，我國憑借在循證研究、大數據挖掘、人工智能等領域的技術進步和基礎優勢，結合多組學、可穿戴設備、生物信息學等前沿技術，正在加速構建個體化營養精準評價體系。通過精準評估個體營養狀況并動態調整干預措施，我們有望更有效地預防和管理慢性疾病，推動全民健康目標的實現。

　　參考文獻：

　　宮偉彥，丁彩翠，袁帆，劉愛玲. “大數據+人工智能”在營養健康領域的應用研究[J/OL]. 中國食物與營養. https://doi.org/10.19870/j.cnki.11-3716/ts.20240301.001

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