摘要:目的:分析国内外人工智能(artificial intelligence,AI)在营养管理领域的研究现状、研究热点和前沿,为未来该领域更深入的研究提供参考。方法:运用可视化软件Cite Space 6.4.R1对中国知网、万方、维普数据库、Web of Science核心合集数据库中发表的人工智能在营养管理领域相关研究进行分析,检索时限为建库至2025年8月1日。结果:共纳入中文文献87篇,英文文献113篇。人工智能在营养管理领域国内外发文量较少但总体呈上升趋势,发文最多的国家为美国(29篇)。研究热点主要集中在AI在推荐系统、饮食评估、饮食管理的应用。研究前沿是营养管理、饮食评估、知识图谱、机器学习。研究趋势是营养评估监测和个性化饮食推荐。结论:人工智能在营养管理领域研究不断增加,未来我国研究者应结合国内现状,关注该领域的研究热点及前沿动态,加强国内外机构间合作,加强跨学科合作,增强我国在该领域的国际影响力,推动AI在营养管理领域的发展。摘要:目的:分析国内外人工智能(artificial intelligence,AI)在营养管理领域的研究现状、研究热点和前沿,为未来该领域更深入的研究提供参考。方法:运用可视化软件Cite Space 6.4.R1对中国知网、万方、维普数据库、Web of Science核心合集数据库中发表的人工智能在营养管理领域相关研究进行分析,检索时限为建库至2025年8月1日。结果:共纳入中文文献87篇,英文文献113篇。人工智能在营养管理领域国内外发文量较少但总体呈上升趋势,发文最多的国家为美国(29篇)。研究热点主要集中在AI在推荐系统、饮食评估、饮食管理的应用。研究前沿是营养管理、饮食评估、知识图谱、机器学习。研究趋势是营养评估监测和个性化饮食推荐。结论:人工智能在营养管理领域研究不断增加,未来我国研究者应结合国内现状,关注该领域的研究热点及前沿动态,加强国内外机构间合作,加强跨学科合作,增强我国在该领域的国际影响力,推动AI在营养管理领域的发展。
目的:越来越多的研究聚焦于人工智能在营养治疗中的应用。然而,该领域的研究热点与趋势尚不明确。本研究旨在通过文献计量学方法,系统梳理人工智能与营养治疗领域在过去10年间的研究热点与趋势。方法:通过对Web of Science数据库进行主题词字段检索,时间设置为2015年至2024年,并于2025年3月12日完成检索。并应用文献计量学工具CiteSpace软件和VOSviewer软件对国家/地区、机构、期刊及关键词等文献特征进行统计分析。结果:共纳入有效文献173篇(论著129篇,综述44篇);该领域发文量与年被引频次在2019年以后呈增长趋势,并在2024年到达峰值(发文量为64篇,年被引频次为686次);发文量和中心度排名靠前的国家分别为美国、中国和意大利等;主要的发文机构为西奈山伊坎医学院、吉林大学、格拉斯哥大学;核心期刊包括《FRONTIERS IN NUTRITION》、《NUTRIENTS》、《ADVANCES IN NUTRITION》等;研究重点内容包括:营养不良诊断、饮食评估、慢性病营养管理、及个性化和精准营养治疗等;研究趋势重点涉及疾病的个性化营养治疗。结论:该领域正逐步受到全球研究者的广泛关注,但研究的发文量仍较低;后续应基于现有的研究重点,探索人工智能在个性化营养治疗中的应用潜力。