AI赋能肠癌早筛：从经验判断迈向动态精算
摘要：结直肠癌是我国高发恶性肿瘤，发病年轻化趋势日益明显，超过七成病例与后天可控因素有关。息肉演变为癌症通常存在八至十年的关键干预期，实施分层早筛是降低死亡风险的重要手段。传统筛查主要依赖固定风险问卷，评估维度有限且更新缓慢，难以反映人体代谢、菌群及环境暴露的动态变化，容易漏掉年轻、无家族史但实际高危的人群。人工智能凭借多源数据融合、风险变量自动挖掘和模型持续迭代，突破传统筛查边界，使经验式判断升级为个体化、量化、动态化的风险评估。本文结合最新权威指南与前沿研究，系统梳理结直肠癌风险谱系，分析传统筛查短板
香菜：被低估的天然抗炎食材
餐桌上常能见到这样的场景：菜肴刚端上桌，就有人仔细挑出每一根香菜，点餐时也会特意注明"不要香菜"。有人对香菜独特的气味避之不及，却不知它是藏在厨房里的天然抗炎"高手"。 香菜又名芫荽，是每个家庭厨房里常见的调味配角。2026年，国际权威营养学期刊《营养素》刊载了一项专题研究，证实香菜、薄荷等芳香类蔬菜具有确切的抗炎功效。研究人员对300多名普通人进行了长期健康追踪，监测血糖、血脂、肠道微生物、慢性炎症等多类指标后发现，长期适量摄入香菜的人群，体内低度慢性炎症水平明显偏低。 除抗炎外，香菜还能多方位调节身体
AI驱动精准营养：从数据到个性化干预
精准营养的核心在于整合大规模生物样本与队列的多模态数据，实现个体化健康干预。人工智能与机器学习为处理复杂数据提供了新工具，但仍面临数据质量、可解释性、验证及因果推断等挑战。本文系统梳理了当前精准营养领域中AI/ML的应用现状，深入探讨其与多组学及营养数据独特属性（如组成性、偶发性、上下文依赖性与易错性）的交互机制，并提出营养学专属的最佳实践，以推动稳健、可解释且临床可用的AI整合。饮食深刻影响认知、体能与社交健康。营养不良导致近5000万伤残调整生命年，占全球成人死亡的26%。在美国，三分之一的过早死亡与
肠道菌群指引饮食：AI 解码个性化营养方案
你可能深有体会：他人饮奶无碍，你却腹胀不适他人食米血糖稳定，你却急剧上升关键原因之一在于：你的肠道菌群具有独特性。肠道内栖息着数百种、上千株细菌它们协助我们分解食物、生成有益代谢产物（例如短链脂肪酸）你的菌群构成，决定了你代谢碳水化合物、脂肪及蛋白质的方式👉 换言之：摄入相同食物，菌群不同 → 健康结局各异研究人员的工作可归纳为三个步骤：分析肠道菌群（粪便 DNA 测序）记录饮食（拍照、问卷、甚至粪便食物 DNA）监测身体指标（血糖、血脂、体重、用药情况等）识别与良好反应相关的特定菌群构建“输入食物 →