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摘要：人工智能（AI）作为计算机科学的一个分支，其目的是模仿思维过程、学习能力和知识管理，在实验医学和临床医学中得到越来越多的应用。近几十年来，人工智能在生物医学领域的应用不断扩大。人工智能在医学诊断、风险预测和治疗技术支持领域的可能性正在迅速增长。本文的目的是分析人工智能在营养科学研究中的当前应用。文献综述是在 PubMed 中进行的。共获得 1987 年至 2020 年期间发表的 399 条记录，其中在分析标题和摘要后，261 条被拒绝。在接下来的阶段，使用全文版本分析剩余的记录，最终选出 55 篇论文。这些论文分为三个领域：生物医学营养研究中的人工智能（20 项研究）、临床营养研究中的人工智能（22 项研究）和营养流行病学中的人工智能（13 项研究）。研究发现，人工神经网络 (ANN) 方法在食品成分研究和营养素生产研究组中占主导地位。然而，机器学习 (ML) 算法在营养素对人体健康和疾病功能的影响研究以及肠道微生物研究中得到广泛应用。深度学习 (DL) 算法在临床营养素摄入研究中占主导地位。使用人工智能技术开发饮食系统可能会导致创建一个全球网络，该网络将能够积极支持和监控个性化的营养素供应。
营养科学研究中的人工智能
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