悉尼大学新研究表明 人工智能食品追踪软件准确性尚待提高

专家表示，市面上多数软件对亚洲食品的热量评估缺乏精确度，相关人工智能程序应该接受更多训练。（点击音频收听详细报道）

Source: SBS / SBS Food

该研究筛选了800款应用程序，并最终评估了18款应用的表现。这些应用中包括AI集成的和手动食物记录的营养应用，研究人员评估了它们识别食材和估算能量含量的能力。研究发现，虽然AI集成的应用比手动记录更为便利，但在准确性方面仍需谨慎使用，特别是在识别混合菜肴和多元文化饮食时容易出现错误。

悉尼大学营养与饮食学学科的讲师兼研究员朱丽安娜·陈博士（Dr Juliana Chen）指出，为了提高这些应用的可靠性，开发者应与营养专家合作，使用多样化的食物图像训练AI模型，尤其是针对混合菜肴和文化多样化的菜肴。

Dr Juliana Chen is an Accredited Practising Dietitian (Dietitians Australia). Juliana is a lecturer in Nutrition and Dietetics at the University of Sydney.

此外，她的研究生李歆怡补充道，扩大食物成分数据库，并教育用户如何捕捉高质量的食物图像也至关重要。

这项研究还强调了与营养师合作的重要性，以确保应用程序提供的教育内容和建议是基于证据的和可信的。研究建议用户在使用这些应用程序进行健康监测时，应与营养标签进行对比或咨询认证营养师，以获得更准确的营养建议。

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