26/09/2025
АВТОМАТИЗОВАНИЙ МОНІТОРИНГ ХАРЧУВАННЯ ТА АКТИВНОСТІ З ВИКОРИСТАННЯМ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ
⚙️ У дослідженні застосували дані зі смартфон-додатків і носимих сенсорів для моделювання харчової поведінки та рівня фізичної активності учасників упродовж трьох місяців. 💡 AI-моделі машинного навчання аналізували щоденні звіти про споживання калорій, макронутрієнтів і параметри здоров’я, включно з частотою серцевих скорочень і варіабельністю HRV. 🤖 Порівняльний аналіз показав, що XGBoost демонструє найвищу точність класифікації макронутрієнтів (F1-score = 0,92), а інтеграція фізіологічних даних підвищує її на 8 %.
📈 Отримані результати підтверджують можливість автоматизованого моніторингу харчування та активності з використанням AI, що позбавляє від рутинного введення даних і помилок при самозвітуванні. ⚙️ Інструмент може генерувати персоналізовані рекомендації в режимі реального часу, адаптовані до індивідуальних потреб і цілей користувача.
💡 Для корпоративного сегмента це відкриває перспективи впровадження програм корпоративного здоров’я з автоматизованим відстеженням показників і ранніми попередженнями про критичні відхилення.
🤖 Подальші дослідження з більшими вибірками і довшими періодами спостереження дозволять оптимізувати моделі й підвищити їхнє застосування в медичних та фітнес-програмах.
Джерело матеріалу - https://www.frontiersin.org/journals/nutrition/articles/10.3389/fnut.2025.1645346/full
#штучнийінтелект #машинненавчання #здоровя #харчування #корпоративнездоровя