유행 다이어트는 잊어버리세요. AI는 최고의 건강을 위해 무엇을 먹어야 하는지 정확히 알고 있습니다.

나는 식스팩 복근에 눈에 띄는 영향을 미치지 않으면서 아이스크림 한 그릇을 많이 먹을 수 있는 대학생을 알고 있었습니다. 나는 왜 내가 가장 좋아하는 디저트에 내 몸이 그런 식으로 반응하지 않는지, 아니면 다음날 체중계에 올라갔을 때 후회하지 않을 디저트를 찾을 수 있을지 궁금했습니다. 최근 영양 과학의 발전은 디저트에 대한 나의 꿈을 아무런 처벌 없이 실현하는 데 한걸음 더 가까워지고 있으며 그 외에도 많은 건강상의 이점이 있습니다.

각 사람이 주어진 음식이나 식이 요법에 다르게 반응한다는 것은 과학자와 일반인 모두에게 오랫동안 명백했습니다. 수년 동안 과학자들은 건강을 개선하고 심장병, 비만, 당뇨병과 같은 일반적인 질병을 피하고 좋든 나쁘든 사람들의 체중 감량에 도움이 되는 방식으로 이러한 특이성을 수용하는 방법을 알아내려고 노력해 왔습니다.

개인차를 설명할 수 있는 유전자를 찾기 위해 수년간 노력한 끝에 과학자들은 유전자만으로는 인체와 음식의 관계를 모든 복잡성에서 설명할 수 없다는 사실을 깨닫게 되었습니다. 다이어트와 건강에는 유전자뿐 아니라 수면, 운동, 스트레스 및 기타 생활 방식 문제를 포함한 기타 여러 요인이 관련됩니다. 가장 큰 요인 중 하나(아마도 가장 큰 것)는 마이크로바이옴이라고 불리는 각 개인의 장에 살고 있는 수조 개의 개별 미생물 공동체입니다.

이 소식은 유전자를 바꿀 수는 없지만 건강한 장내 세균을 배양하고, 식사 시간을 바꾸고, 식습관과 생활 방식 요소를 조정하여 대사 건강을 최적화할 수 있다는 점에서 좋은 소식입니다.

최근 인공지능의 발전, 특히 엄청난 양의 데이터에서 패턴을 인식할 수 있는 머신러닝이라는 일종의 AI가 없었다면 이는 데이터 악몽이 될 것입니다. AI는 각 개인의 건강 상태를 평가하는 데 필요한 모든 측정값을 소화하고 이를 사용하여 음식 선택이 건강과 질병 위험에 미치는 영향에 대한 예측을 포함하여 유용한 통찰력을 생성할 수 있습니다.

이 과학의 목표는 인간 건강에 잠재적으로 중대한 영향을 미칠 수 있는 맞춤형 영양 시대를 도래하는 것입니다. 작년에 미국 국립보건원(National Institutes of Health)은 음식과 식습관에 대한 개인의 반응을 예측하는 새로운 알고리즘의 개발을 가속화하기 위해 연구 보조금으로 1억 7천만 달러 이상을 지원할 계획을 발표했습니다. 이 기관은 일일 식단을 추적하고, 그들 중 일부에게 연구원이 선택한 특별한 식단을 제공하고, 개별 반응을 주의 깊게 추적한 다음 이러한 알고리즘 중 일부를 사용하여 분석하는 연구에 10,000명의 미국인을 모집하고 등록할 준비를 하고 있습니다. 이 연구는 개인의 유전학, 장내 미생물 및 기타 생활 방식, 생물학적, 환경적, 사회적 요인을 고려하여 "각 개인이 전반적인 건강을 개선하는 식사 권장 사항을 개발하는 데 도움이 될 것입니다."

수많은 신생 기업이 최근 연구 결과를 새로운 건강 제품에 통합하고 있습니다. 그들은 개인의 식습관 선호도에 대한 자가 관리 테스트와 기계 학습 평가를 제공하고 건강을 유지하고 질병을 예방하기 위해 식습관과 생활 방식을 조정하는 방법에 대한 권장 사항을 제공합니다. 그러나 여기에 문제가 있습니다. 인구의 많은 개인에 대한 식이요법과 신진 대사의 상호 작용은 너무 복잡하여 과학자들이 인간 건강의 모든 측면을 고려하려면 훨씬 더 많은 데이터가 필요합니다. 일부 회사는 유용한 조언을 제공하지만 정기 검진 중에 의사로부터 얻을 수 있는 조언보다 항상 더 나은지는 확실하지 않습니다.

새로운 영양 과학은 너무 빨리 다가오지 않습니다. 당뇨병, 비만 및 대사 장애와 관련된 예방 가능한 질병의 비율은 전례 없는 수준에 도달했으며 계속 증가하고 있습니다. 미국인의 약 9%가 이미 당뇨병을 앓고 있습니다. 추가적으로 미국인의 33%가 당뇨병 전증을 앓고 있는데, 이는 이들의 신체가 이미 심각하게 조절되지 않아 혈액 내 순환하는 당의 양을 더 이상 적절하게 조절할 수 없음을 의미합니다. 2017년부터 2020년 사이에 비만(체질량 30 이상으로 정의) 유병률은 30.5%에서 거의 42%로 증가하여 수백만 명이 대사 증후군 발병 위험이 훨씬 더 높아졌습니다.