核心要点
- 一种新型人工智能咬食计数器可能有助于对抗儿童肥胖
- 该计数器正在接受训练，以统计儿童在正餐或零食期间的每次进食
- 进食速度越快，儿童患肥胖症的风险越高
2025年10月20日（星期一）（HealthDay新闻）——一种新型人工智能驱动的咬食计数器正在研发中，旨在帮助对抗儿童肥胖——甚至可能在儿童进食时进行实时追踪并提醒他们放慢速度。
研究人员指出，儿童在正餐或零食期间进食速度越快，患肥胖症的风险就越高。但研究帮助儿童在用餐时放慢速度的不同方法十分耗时，因为研究人员必须反复观看视频并记录每次进食情况。
为使更大规模的研究成为可能，研究人员开发了一种名为ByteTrack的人工智能系统，该系统正在学习如何统计儿童在用餐期间的进食次数。根据近期发表在《营养学前沿》期刊上的报告，该系统的计数准确率已达人类计数员的70%。
随着准确率的提升，该人工智能未来可能帮助研究人员、家长和医生识别儿童需要放慢进食速度的时机。
宾夕法尼亚州立大学营养科学系主任、研究人员凯瑟琳·凯勒在新闻稿中表示："当我们快速进食时，消化系统没有足够时间感知热量摄入。进食速度越快，食物通过胃部的速度就越快，身体无法及时释放饱腹激素。之后你可能会感觉吃多了，但当这种行为反复发生，快速进食者患肥胖症的风险会显著增加。"
宾州州立大学研究数据管理馆员、高级研究员阿莱娜·皮尔斯指出："咬食频率已成为衡量儿童进食行为的关键指标。这是因为咬食频率是儿童进食风格的稳定特征，通过调控该指标可降低其进食速度、减少食物摄入量，最终降低肥胖风险。"
研究人员利用一项政府资助的儿童暴食研究中的1440分钟视频训练该人工智能系统。视频包含94名7至9岁儿童在不同场合各进食四餐的画面。研究团队对242个视频进行人工计数，并利用这些数据训练人工智能模型，随后在另外51个视频上测试了该系统。
该系统在识别儿童面部方面的准确率与人类相当，达到97%，但在识别每次进食方面的准确率仅为70%。宾州州立大学营养科学专业博士生、首席研究员亚沙斯温尼·巴特在新闻稿中解释："当儿童面部未完全处于摄像头视野内，或儿童咀嚼勺子、玩弄食物时（这在用餐尾声很常见），系统准确率会降低。可以想象，这类行为在儿童中比在成人中更为普遍。有时咀嚼餐具会被误判为进食，这增加了人工智能模型的任务难度。"
巴特表示，该系统的最终目标是发展到能够实时准确识别进食次数的水平。"未来我们或许能开发智能手机应用程序，在儿童需要放慢进食速度时发出提醒，帮助他们建立终身受益的健康饮食习惯。"
更多信息
美国疾病控制与预防中心提供了更多关于家庭预防儿童肥胖的方法。
来源：宾夕法尼亚州立大学，2025年10月16日新闻稿
对您的意义
家长可通过鼓励孩子放慢进食速度、细嚼慢咽来帮助他们避免肥胖问题。
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