在最近发表在《营养》杂志上的一项研究中，研究人员评估了聊天生成预训练转换器(ChatGPT)提供营养指导的潜力。

　　非传染性疾病是导致死亡的首要原因，占全球死亡人数的74%。2019年全球疾病负担研究估计，全球有4380万例2型糖尿病(T2D)、12亿例非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)和1850万例高血压。1975年至2016年间，肥胖患病率几乎增加了两倍。

　　各种研究一致强调了生活方式和饮食因素对非传染性疾病发病和进展的影响。最近，互联网上对健康相关信息的搜索越来越多。ChatGPT是一个广泛使用的聊天机器人，它生成对文本查询的响应。它可以理解上下文并提供连贯的反应。

　　ChatGPT已成为医疗咨询寻求者可访问和有效的资源。聊天机器人可以提供实时、互动、个性化的患者教育和支持，帮助改善患者的治疗效果。然而，ChatGPT在改善非传染性疾病患者营养方面的应用数据有限。

　　在本研究中，研究人员将ChatGPT提供的营养建议与非传染性疾病背景下国际指南的建议进行了比较。使用默认的ChatGPT模型(版本3.5)执行分析。该团队包括需要特定营养治疗的医疗条件，如动脉高血压、T2D、血脂异常、肥胖、NAFLD、肌肉减少症和慢性肾脏疾病(CKD)。

　　医生和营养师为这些情况制定了一系列提示，用来从聊天机器人那里获得饮食建议。每个提示对话都进行了单独的聊天会话。ChatGPT的反应与国际临床指南的建议进行了比较。两位营养师独立评估和分类了ChatGPT的反应。如果回答与指导方针一致，则被认为是“适当的”，如果相互矛盾，则被认为是“不适当的”。

　　此外，如果答复未在指南中得到确认，则将其分类为“不支持”;如果答复未完全符合指南，则将其分类为“不完全匹配”;如果答复不具体，并在总体上促进健康饮食，则将其分类为“一般建议”。此外，研究小组还评估了ChatGPT是否可以代替营养师咨询来管理复杂的病例，并提出了一个涉及(患者)多种并存疾病(CKD，肥胖和T2D)的场景。

　　总的来说，ChatGPT提供的建议是准确的。肌肉减少症的适宜率为55.5%，NAFLD的适宜率为73.3%。NAFLD和肥胖各有一个反应与指南相矛盾。关于肥胖问题，聊天机器人建议定期吃饭和吃零食来稳定血糖水平，而指南强调在两餐之间不要吃零食。

　　关于NAFLD，它报告了在医疗监督下服用omega-3脂肪酸、抗氧化剂和维生素E等补充剂的益处。然而，现有的指南并不支持抗氧化剂和omega-3脂肪酸用于NAFLD的治疗。一项与t2d相关的建议没有得到指南的支持。

　　具体来说，ChatGPT建议将每餐分成较小的，均衡的部分，以替代三顿大餐。虽然这与指南没有直接矛盾，但现有的T2D指南并没有解决这个问题。此外，许多答复被归类为不完全符合指导方针。

　　例如，ChatGPT强调结合低血糖指数的食物和监测高甘油三酯血症的份量，而指南建议解决超重和减少碳水化合物。此外，ChatGPT还为几种情况提供了通用的健康建议。例子包括保持水分，避免加工食品，摄入瘦肉蛋白。聊天机器人还反复强调整体健康和食欲管理。

　　一般建议包括饮食中要包括的食物，而指南通常没有提到这些食物。对于肥胖、CKD和T2D患者的情况，ChatGPT的一些建议是不合适的或相互矛盾的。例如，它强调瘦蛋白质对肌肉健康的重要性，随后建议限制总体蛋白质摄入量。它的回答一般都是一般性的，反复强调咨询营养师。

　　这些发现突出了ChatGPT对饮食指南的反应中的几个共识和分歧。回答是明确的，并包含了饮食中包括或排除的食物的实际例子。ChatGPT的一些建议部分完成。在多种情况共存的情况下，聊天机器人未能提供适当的指导。虽然ChatGPT在非传染性疾病的饮食建议方面相当准确，但在更复杂的情况下，局限性很明显。因此，虽然ChatGPT有潜在的效用，但它不能取代专家的建议。