NIH资助跨校园工作，培训人工智能和营养专家

康奈尔大学已获得美国国立卫生研究院（NIH）的170万美元赠款，用于开发一项将精准营养与先进数据科学和分析方法相结合的计划，使学生能够应对复杂的健康挑战，如营养差异和与饮食相关的慢性病。

人工智能和精准营养培训计划（AIPrN）将汇集康奈尔大学营养，医学，生物医学科学，计算机和信息科学与工程方面的教职员工。来自美国西点军校和加州大学圣地亚哥分校的教职员工将提供额外的支持。

“该计划旨在培养具备人工智能和机器学习专业知识的科学家，以使用高维数据解决营养和健康方面的复杂生物医学挑战，”营养科学部珍妮特和戈登兰克顿教授Saurabh Mehta说（人类生态学院），以及该资助的首席研究员。

Mehta说，营养不良 – 包括营养不足和肥胖 – 是健康状况不佳和过早死亡的主要原因之一。但是，他补充说，解决方案并不像吃适量的正确食物那么简单。

研究人员发现，饮食与疾病之间的关系很复杂，涉及遗传、健康状况、微生物组、饮食模式、食物环境和社会经济地位。精准营养将这些因素考虑在内，以在个人层面上量身定制饮食指导。研究人员希望，与公共卫生相关的复杂数据的增加将有助于减少营养不良。

“营养学和相关生物医学学科越来越多地收集和依赖大而复杂的数据，”Robert V. Tishman ‘ 37教授兼康奈尔理工学院影响力副院长Deborah Estrin说，他是与Mehta合作的其他五名主要研究人员之一。“下一代科学家需要接受高级数据分析和计算方法的培训，以理解和分析这些数据。

“探索人工智能如何实现解决营养问题的新方法令人兴奋，其规模和细节水平超出了其他方式，”康奈尔安·S·鲍尔斯计算与信息科学学院教授兼副院长Thorsten Joachims说。

其他PI是西布利学院机械工程教授大卫·埃里克森（康奈尔工程）;威尔康奈尔医学院人口健康科学系流行病学主任鲁拉·塔米米;马丁·威尔斯，查尔斯·亚历山大统计科学教授（ILR学院和农业与生命科学学院）;以及西点军校数学教授戴安娜·托马斯。

AIPrN建立在NIH对康奈尔大学精准营养研究的投资之上，其中包括NIH精准健康营养研究的研究协调中心，该中心由营养科学部和非营利研究机构RTI International共同领导。这是NIH首次资助一项专注于人工智能的培训计划，这是对技术改变公共卫生潜力的认可。

该计划将设在Mehta领导的人类生态学院的精准营养与健康中心（CPNH），每年为四名博士生和一名博士后研究员提供职位。

“营养不良是我们这个时代面临的主要挑战之一，”梅塔说。“这个项目是一个机会，可以利用精准营养的视角，将不同的学科结合起来，改善人类健康。

Emily Groff是人类生态学院的传播助理主任。