临床医学营养举足轻重,帮助医生诊断和治疗影响饮食成分摄取、吸收和新陈代谢的失序临床营养是多学科处理方法的一部分,它通过预防与饮食有关的疾病促进健康,如肥胖症,同时发高血压、糖尿病、双滑性贫血症、心血管疾病风险增加、一些癌症和肺衰竭此外,肠道失序与养分吸收不足相关进食失序与慢性病和外科创伤相关联的营养不良最常见的死因
科学突破 饮食组件和疾病细胞机制 定期出现临床医学高发性营养疾病并增加科学数据支持饮食修改对预防疾病的重要性正在增加,同时医科学生和受训者营养教育课程标准化,以成本效益高的方式将营养概念纳入医疗实践正变得越来越重要。
数字技术临床营养使用也日益普及,AI使用即饮食优化、食物图像识别、风险预测和饮食模式分析Lina Shibib接见临床营养师、医疗医院和医疗中心时,我们深入探究创新和技术进步如何融入临床营养以支持治疗计划在防治慢性病方面实现个性化节选 :
临床营养如何成为多学科方法中慢性病管理的一个组成部分
慢性病代表着医疗体系面临的最大挑战世卫组织表示,吸烟、不运动和不健康饮食是三种最常见的慢性病风险因素。多数修补损耗方法必须回溯到这三个因素-所有因素都可由临床营养师处理CCD显示,吃健康饮食的成年人活得更长,患肥胖症、心脏病、2型糖尿病和某些癌症的风险较低 — — 死亡最高原因。基本说来 良好的营养能帮助降低风险 甚至治疗某些疾病 包括心脏病 糖尿病 中风 癌症 骨质疏松
评论临床营养师和医生之间的关系(例如诊断肠胃综合症病人时)和手忙制作个性化处理
慢性病数正在上升,对多科方法需求也在上升,以反政府者为对象-多倍为饮食和生活方式-医生会识别原因,而营养学家会深入教育病人个人层次营养学家字面上“友友化”病人尽可能多地了解病人的饮食、生活方式、睡眠、运动和心理学等所有这些家庭被发现后,营养师会向医生报答(如有必要)解析治疗计划的所有方面,并一起为病人提出个性化方法容性肠综合症(IBS)例中, 医生诊断条件, 营养师会和病人合作, 近距离发现哪些食物和习惯引起症状 并教他们健康饮食法避免未来不适
医疗分量数字化 如何影响临床营养学科
人工智能(AI)指机器显示的人类智能,技术允许计算机以人所能的方式进行认知、学习、推理和行动要实现这一点,机器必须学习算法 基于使用深学习技术获取的大量大型科学数据实战科学家将永远是营养学家程序很容易帮助病人计算卡路里值 识别隐藏成份 计算血压 血糖 甚至运动
技术在演化 F&B世界也在演化新建食品需要适当的临床研究后才能应用-这些应用大都缺适当的临床营养计划通过apps实现一刀切饮食不会针对个人层面医学题在某些情况下,简单错误数据录入甚至可能导致错误的“建议”,这可严重影响健康,特别是在医疗条件方面。
AI是否参与数据化某些病人需求自动化如何预防慢性病流行并帮助管理慢性病
实践者普遍认为AI是积极的,但也带来了医学伦理学和病人-医院关系方面的许多挑战人工智能系统可分析非结构化诊断记录,编写报告(例如放射检查),编程病人交互作用并展开对话AI,但数据最终翻译必须始终得到实际医生的批准
多技术公司和创业者也在处理保健问题。谷歌正与提供健康网络合作开发大数据预测算法,提醒临床医生注意高风险疾病,如败血症和心衰竭谷歌、Enlitic和数家公司正在开发基于AI图像判读算法Jvion提供诊断最危险和最有可能对治疗程序作出反应的病人的临床成功机帮助专业人士通过决策支持确定病人最优诊断和治疗,
