隨著全球健康意識的提升，以及智慧科技的快速發展，人們逐漸希望能夠獲得更精準、更個人化的健康飲食管理方案。傳統的飲食建議多數基於一般性指導，無法針對個體差異提供最佳方案。飲食需求受到基因、代謝、運動習慣以及生活方式等多種因素影響，使得通版的營養建議在現代社會顯得過於單一。人工智慧（AI）的發展為個人化營養帶來了突破性的進展，透過機器學習與大數據分析，AI 可以根據個人數據提供專屬的飲食建議，提高健康管理的精準度與可行性，並為營養學帶來新的可能性。
市場需求帶動AI營養應用的發展
精準營養市場正在快速成長，這與慢性病發生率上升以及大眾對健康管理需求的提升息息相關。根據市場研究機構 Allied Market Research 的報告，健康與營養市場預計在 2026 年達到 155.9 億美元。AI 在營養規劃中的應用，正好切入這一市場機會，使個人化飲食建議變得更加即時與動態，滿足不同人群的需求。穿戴式裝置與智慧型健康應用的興起，讓 AI 可以透過即時監測個人體徵數據，如血糖、心率、熱量消耗等，動態調整飲食計畫，進一步提升個人化營養的可行性。
AI 技術如何革新營養規劃？
AI 在營養規劃中的應用，主要依賴機器學習模型、個人化演算法與即時監測技術的進步。透過決策樹、支持向量機（SVM）及深度學習技術，AI 可以處理大量的健康與飲食數據，進行個體化建議。例如，決策樹技術能夠根據用戶的 BMI、運動量與飲食習慣，推導出適合的飲食計畫，確保健康管理的精準性。SVM 則能分析歷史飲食數據與健康變化之間的關聯，預測個體對不同飲食模式的反應，進而推薦最合適的餐單。此外，深度學習技術與影像識別技術的發展，使 AI 能夠透過食物圖像辨識進行卡路里估算，甚至分析食物的營養成分，這在食物追蹤與營養評估上帶來了很大的便利性。
圖1：個人化營養演算法示意圖
圖片來源：Researchgate
個人化飲食推薦的技術突破
個人飲食推薦演算法也是 AI 在營養領域的一大突破。傳統的營養規劃多數是靜態的，而 AI 透過動態適應性機制，可根據即時健康數據調整飲食建議。例如，若一名糖尿病患者在早餐後血糖異常上升，AI 可能會建議下一餐減少碳水化合物攝取，並增加高纖維食物，以穩定血糖。此外，AI 也能透過基因組學與腸道微生物學數據，制定更符合個人代謝特性的營養計畫。例如，有研究顯示不同腸道菌群組成影響對特定食物的代謝方式，AI 便可根據個人的菌群特性，推薦更適合的飲食選擇。此外，AI 也能協助識別用戶對特定食物的過敏或不耐症，減少飲食帶來的健康風險。
AI 在市場中的實際應用
AI 在健康管理、健身、醫療與食品產業等領域均展現出影響力。許多健康管理平台與 APP，如 IBM Watson 和 Nutrino，已經能夠透過 AI 提供個人化營養建議，甚至結合當地氣候、文化背景與食物供應情況來調整推薦內容。在健身市場中，AI 可根據個人運動狀況與能量消耗，推薦適合的營養補充計畫，提高運動表現與恢復效果。此外，在醫療與慢性病管理領域，AI 可透過個人健康數據的分析，幫助糖尿病或高血壓患者訂製飲食計畫，降低併發症風險，進而減少醫療支出。而在食品產業方面，AI 也能透過數據分析消費者的飲食偏好，幫助食品公司開發更符合市場需求的健康食品，提升市場競爭力。
圖2：IBM Watson AI應用系統示意圖
圖片來源：Researchgate
技術與法規挑戰：AI 營養應用的發展阻礙
然而，AI 在營養領域的發展仍然面臨一些挑戰。數據品質與隱私問題是主要的技術障礙之一，AI 需要高品質且多元的數據來進行準確的營養建議，但個人健康數據的蒐集涉及隱私與安全風險，如何確保數據的安全性與合規使用是產業發展的重要課題。此外，許多 AI 模型仍然存在「黑箱」問題，即 AI 的決策過程過於複雜，難以向用戶解釋其推薦邏輯，這可能影響用戶的信任度與接受度。此外，AI 在不同地區的法規要求各異，如何確保 AI 營養建議符合當地法規，也是產業發展的重要挑戰。
AI 營養規劃的未來展望
未來，AI 在營養規劃領域的發展將進一步與基因科學、微生物學、穿戴技術結合，以提供更加精準的個人化飲食建議。透過基因與腸道微生物數據分析，AI 可更深入了解個體對特定食物的反應，提供針對性的健康飲食方案。此外，智慧餐飲與食品生產的發展，將使 AI 在食物選擇、供應鏈管理等方面發揮更大的影響力。例如，食品公司可以利用 AI 分析市場趨勢，開發針對特定族群的功能性食品，如適合糖尿病患者的低升糖飲食產品。同時，語音 AI 與互動式智慧助理的應用，將使個人化營養建議更加便利，使用者可以透過語音輸入即時獲得健康飲食建議，提升使用體驗。
結論：AI 如何改變未來的營養管理
AI 在個人化營養領域的應用已經逐步成形，並將持續發展。透過機器學習、大數據分析與即時監測技術的進步，AI 正在改變人們管理營養與健康的方式，使飲食規劃變得更加個性化、精準化與智能化。未來，若能解決數據隱私、技術透明度與法規挑戰，AI 將能在健康管理與食品產業中發揮更大的潛力，推動全球健康產業的發展。
封面圖片來源：Freepik
參考資料來源：
Sharma, S. K., & Gaur, S. (2024). Optimizing nutritional outcomes: The role of AI in personalized diet planning. Shodh Sagar, 15(2), 107–116.https://doi.org/10.36676/jrps.v15.i2.15