<p>患有某些疾病的人，如糖尿病或高血壓，通常被建議改善他們的飲食，以控制癥狀和阻止疾病的發(fā)展。但許多人發(fā)現(xiàn)自己無法或不愿意遵循醫(yī)生建議的嚴格的&ldquo;一刀切&rdquo;的營養(yǎng)計劃，因為這些方法并不總是考慮到患者的飲食偏好和習慣。</p> <p>&nbsp;</p> <p>約翰霍普金斯大學的一位系統(tǒng)工程師表示，通過一種名為&ldquo;反向優(yōu)化&rdquo;的人工智能學習過程，根據(jù)個別患者的口味和習慣定制飲食，可能是最終幫助人們做出更健康食品選擇的關(guān)鍵。</p> <p>&nbsp;</p> <p>懷廷工程學院土木與系統(tǒng)工程系的助理教授基米亞&middot;戈巴迪說:&ldquo;我們的想法不僅僅是告訴病人他們理想的食物是什么。&rdquo;&ldquo;相反，我們需要考慮患者的偏好、生活方式和以前的選擇，以找出他們最可行的飲食方式。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>與傳統(tǒng)優(yōu)化不同的是，反向優(yōu)化使用數(shù)學來建模決策過程，并找到最佳的可能決策，反向優(yōu)化使用過去的決策來學習數(shù)學模型應該是什么，以復制有關(guān)的決策過程。例如，當一個人選擇吃什么來改善健康或控制病情時，約束條件(他們應該做什么)是清楚的，但他們在現(xiàn)實生活中怎么吃就不清楚了。反向優(yōu)化可以幫助人們了解那些基于個人過去決策的偏好。Ghobadi的模型目前使用的數(shù)據(jù)來自疾病控制中心的全國健康和營養(yǎng)檢查調(diào)查，其中包括全國約5000人的習慣信息。</p> <p>&nbsp;</p> <p>她的方法結(jié)合了理想(例如，病人應該做些什么來降低鹽或糖的攝入量，或增加纖維或蛋白質(zhì)的攝入量)和實際(他們每天實際做些什么)。結(jié)果是一套建議計劃，從與患者日常習慣密切相關(guān)的食物開始，隨著時間的推移，引導他們朝著實現(xiàn)更營養(yǎng)健康目標的方向發(fā)展。</p> <p>&nbsp;</p> <p>Ghobadi說:&ldquo;我們基本上是幫助他們找到一種健康的飲食，但又盡可能接近他們每天的飲食習慣。&rdquo;&ldquo;然后我們添加了一些建議，以幫助患者在達到理想狀態(tài)的同時，仍然保持他們的口味和適合他們的生活方式，包括準備食物需要多長時間。這增加了患者成功的機會，并長期堅持這種飲食。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>根據(jù)Ghobadi的說法，一開始會向患者提供長期推薦的飲食，這樣他們就能了解朝著更健康的生活方式所需要采取的步驟。</p> <p>她說:&ldquo;然后就由他們和他們的醫(yī)生來決定什么時候從一種更寬容的飲食轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N更理想的飲食。&rdquo;這樣，優(yōu)化的飲食作為一種路徑和一組選項，尊重患者和他們的飲食習慣，同時也引導他們實現(xiàn)更健康的營養(yǎng)目標。他們知道每一步會發(fā)生什么。如果他們的行為和習慣發(fā)生變化，我們可以再次運行數(shù)學模型來調(diào)整事情的發(fā)展。&rdquo;</p> <p>&nbsp;</p> <p>Ghobadi設(shè)想，這種飲食計劃和調(diào)整的方法最終可能會通過應用程序提供給顧客，但與此同時，她和她的團隊目前正在與患者群體合作，開發(fā)一個交互式網(wǎng)站，讓他們可以通過登錄并根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)查看樣本飲食路徑來嘗試定制的飲食。&ldquo;我們的目標是實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動的飲食個性化，這是第一步，&rdquo;Ghobadi說。</p> <p>&nbsp;</p> <p>Ghobadi正在與土木與系統(tǒng)工程系的博士候選人Farzin Ahmadi和Fardin Ganjkhanloo以及約翰霍普金斯大學凱里商學院的教授Tinglong Dai一起研究這個項目。</p> <p>&nbsp;</p> <blockquote> <p>注：本文由院校官方新聞直譯，僅供參考，不代表指南者留學態(tài)度觀點。</p> </blockquote>