Trang: 20

Tập 35, số 4 2025

OVERVIEW OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE AND BIG DATA APPLICATIONS IN NUTRITIONAL INTERVENTIONS FOR ADOLESCENTS

Tác giả: Nguyễn Thị Thu Liễu, Lê Thị Thanh Xuân, Lê Thị Hương, Lê Minh Giang

Tóm tắt:
Độ tuổi vị thành niên 10-19 tuổi là giai đoạn phát triển quan trọng, dễ gặp các vấn đề về dinh dưỡng như thừa cân, béo phì hoặc suy dinh dưỡng do mất cân bằng chế độ ăn và lối sống. Tổng quan này nhằm rà soát có hệ thống các nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn trong các can thiệp dinh dưỡng cho vị thành niên từ 10 -19 tuổi giai đoạn 2010 - 2023. Phương pháp tổng quan theo hướng dẫn PRISMA được áp dụng, với dữ liệu tìm kiếm từ PubMed, Cochrane và Google Scholar. Có 15 nghiên cứu đáp ứng tiêu chí lựa chọn. Các ứng dụng AI bao gồm ứng dụng di động (FRANI, SUKIA, ENDORSE), nền tảng web (W82GO) và Chatbot (KIT) chủ yếu hỗ trợ theo dõi khẩu phần, nhận diện thực phẩm, dự báo nguy cơ béo phì và cung cấp khuyến nghị dinh dưỡng cá nhân hóa. Kết quả cho thấy các công nghệ này bước đầu mang lại hiệu quả trong cải thiện hành vi ăn uống, điểm BMI và mức độ hoạt động thể lực. Tuy nhiên, các nghiên cứu còn hạn chế về cỡ mẫu, thời gian theo dõi và tính tổng quát. Tổng quan nhấn mạnh nhu cầu phát triển các giải pháp AI phù hợp với văn hóa và hành vi dinh dưỡng của thanh niên Việt Nam để đạt hiệu quả bền vững

Summary:
Adolescence is a critical developmental stage, during which individuals are prone to nutritional issues such as overweight, obesity, or undernutrition due to dietary and lifestyle imbalances. This scoping review aimed to systematically synthesize studies applying artificial intelligence (AI) and big data in nutritional interventions targeting adolescents aged 10 - 19 during the period 2010 - 2023. The review followed the PRISMA guidelines, with data retrieved from PubMed, Cochrane, and Google Scholar. A total of 15 eligible studies were included. AI-based applications included mobile apps (FRANI, SUKIA, ENDORSE), web-based platforms (W82GO), and educational chatbots (KIT), which primarily supported dietary monitoring, food recognition, obesity risk prediction, and personalized nutrition recommendations. The results showed that these technologies demonstrated initial effectiveness in improving eating behaviors, BMI scores, and physical activity levels. However, most studies had small sample sizes, short followup durations, and limited generalizability. This review highlights the need to develop culturally tailored AI solutions aligned with the dietary behaviors of Vietnamese adolescents to ensure sustainable impacts.

Từ khóa:
Dữ liệu lớn; trí tuệ nhân tạo; can thiệp dinh dưỡng; vị thành niên

Keywords:
Big data; artificial intelligence; nutrition intervention; youth

DOI: https://doi.org/10.51403/0868-2836/2025/2516

File nội dung:
r250420.pdf

Tải file:

Tải file với tiền ảo trong tài khoản thành viên.