Beslenme ve Diyetetik Uygulamalarında Yapay Zeka

İzzet Ülker, Ayşe Çamli
{"title":"Beslenme ve Diyetetik Uygulamalarında Yapay Zeka","authors":"İzzet Ülker, Ayşe Çamli","doi":"10.33076/2023.bdd.1730","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Yapay zeka, düşünce süreçlerini, öğrenme yeteneklerini ve bilgi yönetimini taklit etme özelliklerine sahip olan bilgisayar biliminin bir dalıdır. Yapay zeka uygulamaları, deneysel ve klinik tıpta giderek daha fazla uygulama alanı bulmaktadır. Beslenme ve diyetetik alanında yapay zeka uygulamaları, beslenme durumunun değerlendirilmesi, diyet planlama, diyet-hastalık ilişkisi ve antropometrik ölçümler olmak üzere 4 ana başlıkta toplanabilmektedir. Beslenme durumunun değerlendirilmesinde kullanılan yöntemlerden olan besin tüketim kayıtları ve antropometrik ölçümlerin geleneksel yöntemleri kendi içerisinde bazı olumsuzluklara sahiptir. Bu olumsuzlukların önüne geçmek adına besinlerin fotoğrafları çekilmekte veya ses ve harekete duyarlı giyilebilir cihazlar geliştirilmektedir. Diyet planlama noktasında da bireylerin bilgilerinin girilmesi ile kişiye özel diyet planları oluşturulabilmektedir. Burada dikkat çekici olan nokta diyet planlamada sağlık profesyonelinden bağımsız sistemin hareket etmemesidir. Ayrıca kişinin bilgileri doğrultusunda beslenme-hastalık gelişimi riskini tahmin eden uygulamalar da bulunmaktadır. Son olarak; yapay zeka algoritmaları ve biyomedikal sinyallere dayalı vücut kas kütlesi yüzdesi, elektrokardiyografi sinyali ve makine öğrenme yöntemleri ile vücut yağ kütlesi yüzdesi tahmin modelleri geliştirilmiştir. Yapılan çalışmalarda yapay zekanın tüm bu alanlarda elde ettiği sonuçların yüksek doğruluğa sahip olduğu bildirilmektedir. Gelişen teknoloji ve yapay zeka alanında hızlı gelişme beslenme durumunun saptanması ve kişiye özgü diyet planlamalarının hızlı ve güvenilir bir şekilde oluşturulması konusunda ümit vadetmektedir.","PeriodicalId":85008,"journal":{"name":"Journal of nutrition and dietetics","volume":"36 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-04-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Journal of nutrition and dietetics","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.33076/2023.bdd.1730","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Yapay zeka, düşünce süreçlerini, öğrenme yeteneklerini ve bilgi yönetimini taklit etme özelliklerine sahip olan bilgisayar biliminin bir dalıdır. Yapay zeka uygulamaları, deneysel ve klinik tıpta giderek daha fazla uygulama alanı bulmaktadır. Beslenme ve diyetetik alanında yapay zeka uygulamaları, beslenme durumunun değerlendirilmesi, diyet planlama, diyet-hastalık ilişkisi ve antropometrik ölçümler olmak üzere 4 ana başlıkta toplanabilmektedir. Beslenme durumunun değerlendirilmesinde kullanılan yöntemlerden olan besin tüketim kayıtları ve antropometrik ölçümlerin geleneksel yöntemleri kendi içerisinde bazı olumsuzluklara sahiptir. Bu olumsuzlukların önüne geçmek adına besinlerin fotoğrafları çekilmekte veya ses ve harekete duyarlı giyilebilir cihazlar geliştirilmektedir. Diyet planlama noktasında da bireylerin bilgilerinin girilmesi ile kişiye özel diyet planları oluşturulabilmektedir. Burada dikkat çekici olan nokta diyet planlamada sağlık profesyonelinden bağımsız sistemin hareket etmemesidir. Ayrıca kişinin bilgileri doğrultusunda beslenme-hastalık gelişimi riskini tahmin eden uygulamalar da bulunmaktadır. Son olarak; yapay zeka algoritmaları ve biyomedikal sinyallere dayalı vücut kas kütlesi yüzdesi, elektrokardiyografi sinyali ve makine öğrenme yöntemleri ile vücut yağ kütlesi yüzdesi tahmin modelleri geliştirilmiştir. Yapılan çalışmalarda yapay zekanın tüm bu alanlarda elde ettiği sonuçların yüksek doğruluğa sahip olduğu bildirilmektedir. Gelişen teknoloji ve yapay zeka alanında hızlı gelişme beslenme durumunun saptanması ve kişiye özgü diyet planlamalarının hızlı ve güvenilir bir şekilde oluşturulması konusunda ümit vadetmektedir.
求助全文
约1分钟内获得全文 求助全文
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:604180095
Book学术官方微信