تعد قضية تنظيم نسبة السكر في الدم مسألة حيوية تعاني منها الكثير من الأشخاص، حيث تختلف استجابة الجسم للوجبات بين الأفراد بشكل ملحوظ. وفي حين أن الأساليب التقليدية، التي تعتمد على مؤشرات نسبة السكر في الدم، قد أثبتت عدم كفاءتها لمعالجة هذه التنوعات، تبرز تقنيات الذكاء الاصطناعي كمفتاح جديد لحل هذه المشكلة.

في هذا الصدد، تم اقتراح نظام مبتكر يعتمد على نموذج لغوي ضخم (Large Language Model) يعمل كبودي غرينت-عبر تغذية فردية. يعتمد النظام على نموذج لامتصاص الفسيولوجيا، الذي يساعد في فهم كيفية استجابة الجسم للوجبات بشكل دقيق، وبالتالي يمكن تعديله وفقًا لاحتياجات الشخص.

ويعمل النظام من خلال حلقة تغذية راجعة، حيث يستفيد من المعلومات الفسيولوجية لشخص معين لتكييف وجباته بشكل يتناسب مع حالته الصحية. كما تم تطوير نموذج توقع مستوى السكر في الدم، والذي يساعد في تنظيم الوجبات من خلال تحسين نتائج الامتصاص على مرّ الزمن.

بعد إجراء تجارب شاملة على عدة مجموعات بيانات عامة، أظهرت النتائج أن هذه الطريقة لا تحسن فقط دقة التوقعات، بل تقلل أيضًا من ذروة مستوى السكر في الدم. إن هذا التطور يعد الأول من نوعه في دمج التعلم الفسيولوجي مع نموذج من نماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة، مما قد يغير الطريقة التي يفضل بها الأفراد تنظيم وجباتهم الغذائية.