تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة للتغذية الشخصية: مراجعة

ارتبطت اتجاهات نمط الحياة الحديثة، مثل السلوك المستقر والأنظمة الغذائية غير الصحية، بالسمنة، وهي تحد صحي رئيسي يزيد من خطر الإصابة بمشكلات صحية متعددة. وقد دفعت هذه العوامل العديد لإعادة تقييم روتينهم والبحث عن إرشادات من خبراء حول أساليب الحياة الصحية. في العصر الرقمي، يتوجه المستخدمون بسرعة إلى التطبيقات المحمولة للحصول على الدعم. تقوم هذه التطبيقات بمراقبة جوانب مختلفة من الحياة اليومية، مثل النشاط البدني ومدخول السعرات الحرارية؛ تجمع بيانات واسعة عن المستخدمين؛ وتطبق تقنيات حديثة تعتمد على البيانات، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي (AI) وتعلم الآلة (ML)، لتوفير توصيات شخصية بشأن النظام الغذائي وأسلوب الحياة. تتناول هذه الدراسة أحدث التقنيات المعتمدة على البيانات للتغذية الشخصية، بما في ذلك تقنيات جمع البيانات ذات الصلة، وتستكشف التحديات البحثية في هذا المجال. تم إجراء مراجعة أدبية، وفقًا لمبادئ تقارير العناصر المفضلة للمراجعات المنهجية والتحليلات الشاملة (PRISMA)، باستخدام ثلاثة قواعد بيانات، تغطي دراسات من 2021 إلى 2024، مما أسفر عن 67 دراسة نهائية. يتم تقديم البيانات في أقسام فرعية منفصلة لأنظمة التوصية (43 عملًا) وتقنيات جمع البيانات (17 عملًا)، مع قسم مناقشة يحدد التحديات البحثية. تشير النتائج إلى أن مجالات الابتكار المعتمد على البيانات والتغذية الشخصية تتداخل بشكل كبير في استخدام أنظمة التوصية.