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The future of artificial intelligence in clinical nutrition

人工智能 精密医学 机器学习 医疗保健 人工营养 临床决策支持系统 人工智能应用 临床实习 计算机科学 医学 决策支持系统 肠外营养 重症监护医学 护理部 病理 经济 经济增长
作者
Pierre Singer,Eyal Robinson,Orit Raphaeli
出处
期刊:Current Opinion in Clinical Nutrition and Metabolic Care [Ovid Technologies (Wolters Kluwer)]
卷期号:27 (2): 200-206 被引量:3
标识
DOI:10.1097/mco.0000000000000977
摘要

Purpose of review Artificial intelligence has reached the clinical nutrition field. To perform personalized medicine, numerous tools can be used. In this review, we describe how the physician can utilize the growing healthcare databases to develop deep learning and machine learning algorithms, thus helping to improve screening, assessment, prediction of clinical events and outcomes related to clinical nutrition. Recent findings Artificial intelligence can be applied to all the fields of clinical nutrition. Improving screening tools, identifying malnourished cancer patients or obesity using large databases has been achieved. In intensive care, machine learning has been able to predict enteral feeding intolerance, diarrhea, or refeeding hypophosphatemia. The outcome of patients with cancer can also be improved. Microbiota and metabolomics profiles are better integrated with the clinical condition using machine learning. However, ethical considerations and limitations of the use of artificial intelligence should be considered. Summary Artificial intelligence is here to support the decision-making process of health professionals. Knowing not only its limitations but also its power will allow precision medicine in clinical nutrition as well as in the rest of the medical practice.
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