이 리뷰는 개인화된 식이요법 권장사항을 제공하는 인공지능(AI)의 현재 응용을 요약하고, 위암 고위험군에 대한 잠재적 적용 가능성을 탐구합니다. 현재 위암 환자를 위한 직접적인 개입 시험은 없습니다. 그러나 대사 질환(당뇨병 및 비만 등)에서의 증거는 AI 기반의 식이 개입이 유익할 수 있음을 보여줍니다. 이 접근법은 암 예방에 대한 번역 가능한 이점을 제공할 수 있습니다. 먼저, 논문은 위암의 심각한 발생률과 전통적인 예방 조치의 한계를 설명하며, 정밀하고 효율적인 개입 전략 개발의 필요성을 강조합니다. 이후, 고위험군 식별 및 위험 계층화 방법(병리학적 기초, 바이오마커 및 유전적 위험 포함)을 체계적으로 설명하며, 식이 패턴(보호적 및 위험한)과 위암 위험 간의 밀접한 관계, 특히 식이와 위 미생물군(특히 헬리코박터 파일로리) 간의 상호작용에 초점을 맞춥니다. 핵심 섹션에서는 AI 기반 개인화된 영양 개입의 기술적 원리(기계 학습 및 심층 학습 등)와 혈당 조절 및 비만 관리와 같은 만성 질환 개선에서의 실제 효과를 분석하며, AI와 다중 오믹스 데이터의 통합 잠재력을 기대합니다. 또한, 논문은 스크리닝 준수 개선, 내시경 진단 지원 및 임상 의사결정 지원 시스템에서의 AI의 연장된 응용에 대한 논의를 확대합니다. 마지막으로, 논문은 기술적 해석 가능성, 데이터 프라이버시, 인구 차이 및 임상 검증과 같은 현재의 도전 과제를 지적하고, 미래 연구 방향에 대한 전망을 제안합니다.
Chen et al. (Thu,)는 이 질문을 연구하였습니다.