食物与认知项目

科学家们正在越来越多地了解健康饮食如何帮助大脑保持健康，以及饮食与帕金森症、阿尔茨海默症甚至抑郁症等疾病之间的复杂关系。健康的饮食对婴儿和幼儿的发育也很关键，因此会产生终生的影响。在荷兰东部已经建立了很多关于这个话题的专业知识。

在食物与认知项目在美国，在这一领域工作的主要组织聚集在一起，形成一个网络，解决最紧迫的问题，并传递有关食物和认知的知识。该项目将涉及三个领域;饮食行为，目标营养和赋能技术。后者是项目伙伴和特别感兴趣的科技公司Noldus．

在测量进食行为方面有许多不同的技术。在某些方面，这个应用程序的技术落后于其他一些领域，因为它在技术上非常具有挑战性。世界上有许多不同的食物类型，其中许多看起来非常相似。即使是同样的食物，在新鲜的时候和接近保质期的时候，其营养成分也会有很大的不同。过度烹饪会破坏维生素，而食物是由多种食材组成的，通常都混合在一起烹饪。

有偏见的自我报告

更糟糕的是，在食品方面，自我报告的可靠性远远低于其他许多领域。这主要有两个原因。

首先，因为我们经常吃东西——每天吃很多次——在研究中，要准确地报告他们吃了什么是一项巨大的努力，而且他们很容易偶尔忘记写下来，即使有最友好的应用程序来帮助他们。

其次，它往往不是中性的信息。这类研究的背景是，它们通常是在人们察觉到食物有问题时进行的，比如糖尿病或肥胖。在这种情况下，受试者会有额外的心理压力，不报告那块巧克力，更糟糕的是，这种压力很可能在“控制组”和研究组之间不同。

测量饮食的新技术

然而，一些新技术正在开发中，它们开始使测量饮食行为更容易，减少对自我报告的依赖。基于云的光谱可以用来确定食品质量和安全(例如，如果因为太旧而开始变质)，小型便携式扫描仪声称能够确定食品的营养和化学成分。3D想象可以估计盘子里食物的重量。重量传感器可以内置在桌子中，这可以很好地工作，例如在餐厅的情况。

下一步是将这些传感器完全嵌入盘子中，最好以一种洗碗机安全的方式，并具有无线数据传输和充电。鲁汶大学(University of Leuven)开发的这种系统原型非常精确，它不仅可以测量单个咬痕，还可以测量咬痕在盘子上的位置。如果研究人员知道哪些食物在哪个隔间里，他们就可以准确地测量卡路里和营养的摄入量。

---

---

德国鲁汶大学的SmartPlate (Gert Mertes)

测量的摄入量

市场上也有许多基于计算机视觉的设备(包括Slow Control, SmartPlate Topview和Smart Diet Scale)。目前的系统功能有限，例如，只能在吃之前量化食物，而不能在吃的过程中，但毫无疑问，在未来几年，这将是一个积极发展的领域。人们手臂或餐具上的加速计可以量化人们进食的时间和速度，目前也正在开发用于这一目的的计算机视觉系统。

另一种方法不是测量进食本身，而是测量受试者血液中的葡萄糖。在过去，这必须通过采集血液样本来完成，但现在有很多样品和一到两种产品(通常是为了监测糖尿病而开发的)，其中一个智能贴片可以自动进行测量。

进食对情绪的影响

除了测量食物摄入量本身，研究人员还经常对食物对受试者的影响感兴趣。他们喜欢吗?这和饱腹感有什么关系?哪些食物能使人兴奋，哪些能使人平静?计算机视觉为基础的技术FaceReader可以通过面部表情来测量情绪测量人体生理机能(比如心率和皮肤导电性)的设备也变得越来越便宜，越来越灵活，越来越不具侵入性。

运动手表仍然无法提供研究级别的生理数据。然而，它们一直在进步，用加速度计测量精细运动是监测一天中不同活动的一种相当可靠的方法。当用最新的人工智能算法分析数据时，情况尤其如此。从数据安全和获取原始数据等因素来看，它们仍然不适合用于研究目的。

---

---

使用faceereader来测量进食时的情绪

利用社交媒体了解人们的饮食习惯

另一种方法是不太关注个人的细节，而是使用大数据。人们购买的东西能很好地反映出他们吃了什么。此外，当人们谈论他们吃的东西时，会留下巨大的数字足迹，尤其是食物的照片。这可能是一个巨大的信息来源，只要潜在的偏见能够被识别和补偿。此外，你还可以从社交媒体上获取更多信息，例如，知道下面这张照片是在母亲节发布的，这就提供了一些额外的背景。

---

---

我们离能够在家庭环境中轻松、准确、不引人注意地监测人们的食物摄入量的“圣杯”还有很长的路要走，但目前在这一领域有如此多的发展，未来看起来确实很有希望，我们将在未来几年朝着这一目标取得重大进展。

---

---