世界經濟論壇網站日前報道稱，營養不良與飲食相關疾病每年不僅造成全球超過8.1萬億美元的經濟損失，還在悄然侵蝕衛生系統、削弱勞動力素質、擠壓公共預算空間。若不及時采取行動，這些問題或將引發新一輪全球健康危機。

人工智能（AI）正為此開辟新的可能——通過智能科技降低疾病發生風險，減輕醫療系統壓力。然而，要讓AI真正釋放其潛能，每一項解決方案都應當恪守倫理底線、惠及普羅大眾，讓技術創新成為照亮普通人健康生活的溫暖之光。

全球營養危機形勢嚴峻

世界正站在營養危機的邊緣。這場危機不僅關乎健康，更牽動全球經濟。營養不良形態多樣：從消瘦、發育遲緩到微量元素缺乏，從超重肥胖到飲食相關慢性病，無不侵蝕著人類健康。

世界衛生組織2022年數據顯示：全球超25億成年人面臨超重或肥胖困擾；與此同時，1.49億5歲以下兒童遭受發育遲緩威脅。更令人警醒的是，近半數5歲以下兒童死亡與營養不良直接相關。這些數字背后，是個人健康受損、家庭負擔加重、國家發展受阻的連鎖反應。

營養不良已超越健康范疇，演變為嚴峻的經濟挑戰。全球農業糧食體系每年隱性成本高達12萬億美元，其中近七成（8.1萬億美元）與不健康飲食及慢性病相關：營養不良導致生產力損失超1萬億美元，超重肥胖帶來的經濟損失突破2萬億美元。據預測，到2035年，僅肥胖一項對全球經濟的沖擊就將達到4.32萬億美元，相當于全球GDP的3%。

這場危機并非遙不可及，而是亟待破解的現實難題。

巴西通過家庭計劃與婦幼保健項目成功降低兒童發育遲緩率；尼泊爾的維生素A補充計劃印證了傳統干預的成效。這些案例既證明了綜合政策的有效性，也暴露出其局限——標準化方案難以適應快速變化的食品環境，更無法滿足規模化應對的需求。

AI提供個性化營養方案

面對全球營養危機，AI技術正在展現其獨特價值。它能彌合傳統干預措施的不足，通過分析個人基因、生活習慣和環境數據，提供真正個性化的營養方案，徹底告別“一刀切”的時代。數字監測工具可實時追蹤健康數據，助力政策精準響應；移動平臺則將專業指導延伸至偏遠地區，讓健康服務無遠弗屆。

具體而言，AI通過解析基因組、膳食結構、健康指標等海量數據，不僅能生成高度個性化的飲食建議，更能精準預測糖尿病、心血管疾病等慢性病風險。例如在中國，AI驅動的孕期健康管理，通過實時個性化指導，有效改善了肥胖孕產婦的健康行為。

全球創新案例也層出不窮。如韓國三星公司的“食品+”應用依托視覺AI技術，能識別4萬種食材，并與智能家電無縫對接，在百余個國家提供16萬份多語言食譜。美國加州孿生健康公司的數字孿生技術，為血糖管理提供了實時個性化方案。美國費伊公司完成5000萬美元融資，致力于推廣AI營養治療。美國貝弗爾公司的營養追蹤程序能與主流血糖儀聯動，實時解析飲食影響。印度菲特弗萊健康科技公司推出的AI驅動程序“營養360套裝”，整合照片記錄、語音輸入、AI膳食規劃等創新功能，建立了涵蓋4萬種印度食物的營養成分數據庫，其中囊括了這些食物包含的5種常量營養素和50多種微量營養素的數值。

這些創新正在重新定義營養健康的邊界，讓科學飲食變得簡單、精準且觸手可及。

市場數據印證了這一趨勢。AI驅動的營養市場規模從2022年的16億美元猛增至2024年的36.6億美元，預計2028年將達到85.1億美元。這背后是生活方式疾病激增帶來的迫切需求，也是技術創新與普及度提升的共同結果。通過預防疾病，AI既降低了長期醫療開支，又提升了社會生產力，實現了健康與經濟的雙贏。

應符合倫理且惠及大眾

AI為營養學領域帶來巨大機遇，但若忽視公平與倫理道德，其風險同樣不容小覷。

一個主要基于歐洲飲食習慣訓練的AI模型，若直接應用于非洲或亞洲，所提供的建議可能毫無實際價值，甚至帶來健康風險。

數據安全同樣不容忽視。美國消費者新聞與商業頻道（CNBC）此前曾報道，谷歌在未經授權的情況下非法使用了100多萬份英國國家醫療服務體系患者的隱私信息，并因此面臨集體訴訟。

負擔能力與普及程度也是關鍵問題。如果AI驅動的營養應用或基因檢測價格過高，或是農村地區的網絡覆蓋持續滯后，那么最需要這些技術的人群反而會被遠遠拋下。

要避免這一局面，各方協作至關重要。各國政府、企業以及國際平臺應攜手制定倫理標準，開發可負擔的服務模式，并努力彌合數字鴻溝。