ChatGPT выявил пищевую ценность продуктов с точностью диетолога
Исследователями успешно протестирован ChatGPT версий 3,5 и 4 на их способность предоставления информации о пищевой ценности 222 продуктов в восьми меню на китайском и английском языках. Чат-боты показали высокую точность оценок, сравнимую с уровнем профессиональных диетологов.
Согласно порталу JAMA Network Open, в современном цифровом мире растет зависимость людей от интернета для получения информации о пищевых продуктах и питании. Однако недавний отчет показал, что почти половина информации о питании, доступной онлайн, содержит неточности (48,9%) или имеет низкое качество (48,8%). Способность чат-ботов с искусственным интеллектом упрощать доступ к правильной информации о питании существенно изменила подход к электронному здравоохранению.
Это исследование, направленное на оценку эффективности и точности чат-ботов в сфере питания, изучило надежность искусственного интеллекта при определении содержания энергии и макронутриентов в 222 продуктах питания с использованием английского и традиционного китайского языков.
Методы исследования включали перекрестное исследование сравнения ChatGPT-3.5 (чат-бот 1) и ChatGPT-4 (чат-бот 2) для 8 меню, разработанных для взрослых из 222 продуктов питания. Ответы ИИ проверялись на согласованность и точность по сравнению с рекомендациями диетологов, используя статистические методы анализа данных.
Результаты исследования показали, что оба чат-бота предоставили точную энергетическую ценность примерно от 35% до 48% из 222 продуктов в пределах ±10%. Не было значительных различий в оценках диетологов и искусственного интеллекта по содержанию энергии, углеводов и жиров. Однако обнаружилась значительная разница в оценке содержания белка. Чат-бот 2 проявил более высокую точность, хотя переоценил количество белка.
Это исследование подчеркивает потенциал чат-ботов с искусственным интеллектом в предоставлении точной информации о пищевых продуктах и их питательной ценности, но также указывает на необходимость дальнейших улучшений для достижения более высокой точности в оценке питательных компонентов.
В исследованиях участвовали:
1 Тайбэйский медицинский университет, Тайвань;
2 Университет Тунку Абдул Рахман, Университет Джалан, Малайзия;
3 Университет Негери Сурабая, Индонезия;
4 Больница Медицинского университета Тайбэя, Тайвань;
6 Общество Китайского Тайбэя по изучению ожирения (CTSSO), Тайвань.
Иллюстрация к статье:
