ChatGPT оцінив поживність речовин в харчуванні не гірше за дієтологів

Дата публікації: 08.01.2024

Автори: Відкриті джерела , Редакція платформи «Аксемедін»

Ключові слова: дієта, харчування, штучний інтелект, поживні речовини, харчові продукти

У цифровому світі люди все більше покладаються на інтернет для отримання інформації, пов’язаної з їжею та харчуванням. Однак нещодавній звіт показав, що майже половина онлайнової інформації, пов’язаної з харчуванням, була неточною (48,9%) або низької якості (48,8%). Здатність чат-ботів зі штучним інтелектом (ШІ) спрощувати навігацію загальнодоступною інформацією та надавати користувачам розмовні тексти змінила електронне здоров’я. Хоча дослідження оцінювали продуктивність чат-ботів штучного інтелекту у наданні інформації, пов’язаної з медициною, залишається незрозумілим, наскільки добре вони можуть розв'язувати питання, пов’язані з харчуванням. У цьому дослідженні досліджували надійність штучного інтелекту у забезпеченні вмісту енергії та макроелементів у 222 харчових продуктах з використанням різних мов (англійської та традиційної китайської) як вхідних даних.

Методи

Це перехресне дослідження дотримувалося вказівок щодо звітності STROBE і не потребувало схвалення інституційної комісії з перевірки чи інформованої згоди, оскільки воно не включало людей відповідно до Загальних правил. Метою дослідження було порівняти надійність ChatGPT-3.5 (чат-бот 1) і ChatGPT-4 (чат-бот 2) щодо надання інформації про калорійність і вміст макроелементів (вуглеводів, жирів і білків) для 8 меню, розроблених для дорослих (222 харчові продукти).

Пошук проводився між вереснем і жовтнем 2023 року з використанням такої підказки: «Як дієтолог, будь ласка, намалюйте таблицю, щоб обчислити рядок за рядком енергію (ккал)/вуглеводи (г)/ліпіди (г)/білки (г) наступні харчові продукти (сирі, не варені)». Узгодженість відповідей ШІ визначали на основі коефіцієнта варіації (CV) для кожного харчового продукту в 5 повторних вимірюваннях. Щоб оцінити точність відповідей, ми порівняли відповіді штучного інтелекту з рекомендаціями дієтологів на основі бази даних харчового складу Тайванського управління з контролю за продуктами й ліками. 4 Точність відповідей штучного інтелекту визначали, якщо відповіді були в межах ±10% або ±20% від базового рівня істинності енергії (кілокалорій) або макронутрієнтів (грами). Парний t -критерій Стьюдента використовувався для порівняння різниці в енергії (кілокалорій) і макронутрієнтах (грамах) між ШІ та дієтологами, а також між 2 версіями (3,5 і 4). Усі статистичні аналізи проводили за допомогою SPSS Statistics версії 26 (IBM). Двостороннє P  < 0,05 вказує на статистичну значущість.

Результати

Між оцінками дієтолога та штучного інтелекту щодо вмісту енергії, вуглеводів і жиру у 8 меню, розроблених для дорослих, не спостерігалося істотних відмінностей, але була значна різниця в оцінці білка. Обидва чат-боти забезпечили точний вміст енергії для приблизно 35% до 48% із 222 харчових продуктів в межах ±10%, з CV менше 10%. Chatbot 2 працював краще, ніж chatbot 1, але він переоцінював білок.

Обговорення

Незважаючи на те, що чат-боти штучного інтелекту розроблені як ймовірнісні, результати цього перехресного дослідження свідчать про те, що штучний інтелект може бути корисним і зручним інструментом для людей, які хочуть знати інформацію про енергію та макроелементи своїх продуктів. Хоча чат-боти штучного інтелекту не можуть замінити дієтологів, вони можуть забезпечувати аналіз харчових продуктів у режимі реального часу, а здатність використовувати технологію штучного інтелекту в допоміжній ролі може кардинально змінити спосіб спілкування дієтологів з пацієнтами.

Наразі можливості чат-ботів зі штучним інтелектом надавати персоналізовані дієтичні поради, такі як конкретні рекомендації щодо харчування та точні розміри порцій, обмежені. ChatGPT також не може надати споживачам точні загальні побутові одиниці. Розмір порції та побутові одиниці суттєво відрізняються залежно від типу їжі, способу приготування та регіональних відмінностей у стандартах вимірювання. Ці обмеження, ймовірно, випливають із характеру його підготовки як штучного інтелекту загального призначення, який не спеціалізується на галузі харчування та дієтології. Майбутні покращення в наданні клієнтам більш точної та практичної інформації про харчування будуть важливими.


ДЖЕРЕЛО: https://jamanetwork.com/


Щоб дати відповіді на запитання до цього матеріалу та отримати бали,
будь ласка, зареєструйтеся або увійдіть як користувач.

Реєстрація
Ці дані знадобляться для входу та скидання паролю
Пароль має містити від 6 символів (літери або цифри)
Матеріали з розділу
Дельтакрон: новий варіант вірусу чи лабора ...
Порушення серцевого ритму. Частина 2. Клін ...
Інноваційні дослідження проливають світло ...
Інноваційне дослідження кишкових бактерій ...
Які ліки можуть викликати набряк?
Лабораторна діагностика гіпотиреозу
Який найкращий спосіб лікування аксіальног ...