在快速技术进步的时代，人工智能（AI）与临床营养、慢性病管理、营养干预和健康管理的结合正在彻底改变人类健康领域。这种跨学科的方法在开发针对个人健康需求的个性化营养计划方面具有巨大的潜力，而这些需求在过去是无法实现的。尽管前景光明，但仍存在显著挑战，特别是在数据收集的复杂性和确保算法准确性和可靠性方面。
最近的研究表明，人工智能在预测个体营养需求和管理慢性疾病方面具有巨大潜力，但该领域仍处于起步阶段。当前的研究正通过创新方法解决这些挑战，但仍迫切需要进一步的研究来完善这些技术，从而全面实现其在改善公共卫生结果方面的潜力。
本研究主题旨在建立一个在临床营养、人工智能、慢性病管理、营养干预和健康管理交叉领域的突出平台。我们旨在解决将人工智能应用于个性化膳食规划和慢性病管理中所面临的当前挑战。通过引入最新的技术和方法，我们寻求更精确地理解个体的营养需求。通过学术界和行业专家的合作，我们的目标是加速营养和人工智能领域的创新。最终，我们希望提供更智能和个性化的解决方案，以管理和改善慢性疾病，提高全球范围内的整体健康和生活质量。
为了进一步了解人工智能与营养的整合，我们欢迎提交涉及但不限于以下主题的文章：
- 临床营养评估和定制膳食计划：包括基于人工智能的个体营养需求预测研究、饮食习惯分析和定制膳食建议。
- 慢性病管理和预防性营养：关于人工智能在慢性病预防、健康管理和营养干预中的应用研究，包括基于大数据和机器学习的预测模型。
- 临床营养和人工智能：探索人工智能在临床营养研究中的整合，包括预测建模、个性化膳食建议和健康管理的创新方法。
- 营养干预在生物和代谢调节中的作用：探索人工智能在营养生物学、代谢调节和营养与遗传学相互作用中的研究，以促进个性化营养的发展。
- 智能膳食辅助工具和应用程序：开发和评估基于人工智能的营养管理软件、智能膳食辅助工具和移动应用程序，以促进健康饮食和生活方式。
关键词：临床营养、人工智能、慢性病管理、营养干预、健康管理
重要提示：所有提交给本研究主题的贡献必须在其使命声明中定义的期刊和部分范围内。Frontiers 保留在同行评审的任何阶段将超出范围的手稿引导到更合适的部分或期刊的权利。
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