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