Personalised Nutritional Guidance via AI-Powered Real-Time Metabolic Tracking
Rattachement africain : iq, in, uz. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
The development of personalised nutrition has been linked to the advent of digital health technology, yet the majority of new propositions address physiological indicators and offer reactive recommendations. The paper presents a new platform, the Adaptive Multi-Contextual Digital Twin Nutrition Assistant, capable of generating a real-time, dynamic digital twin of the user. This is done by integrating various streams of data, including physiological, behavioural, emotional, and environmental data. The given system cannot be compared to traditional apps, as it constantly changes and self-updates to deliver predictive information, self-adjusting interventions, and support the prevention of healthy behavioural patterns. Combining cutting-edge sensor technology, machine learning, and behavioural psychology, one can define the assistant as a context-aware companion tool that anticipates impending outcomes and offers proactive, timely solutions. This meat is in the emotion-sensitive meal planning, habit reconditioning, and environment-inspired nudging modules, and it is based on location and time of day or evening. The system would establish a network of a feedback-rich environment that would lead to maximum wellness and user engagement in the long run. This paper will discuss the architecture of this platform, data fusion, ethical and privacy concerns, and its potential for real-time use. Such an assistant may be considered an essential innovation in the field of precision nutrition, as its proactive, predictive, and complex approach aligns with the heterogeneity of the modern dietary way of life and the demands of contemporary life.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Personalised Nutritional Guidance via AI-Powered Real-Time Metabolic Tracking
- Date Crossref
- 06/11/2025
- Éditeur
- IEEE
- Type
- proceedings-article
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Où se fait cette recherche
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Iraqi University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Kalinga University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Karpagam Academy of Higher Education pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Tashkent State University of Oriental Studies pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Alisher Navo'i Tashkent State University of Uzbek Language and Literature pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Turan International University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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New Prince Shri Bhavani College of Engineering and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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College of Technical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Godavari Global University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Karpagam Institute of Technology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Tashkent State University of Uzbek Language and Literature named after Alisher Navoi pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Iraqi University, Kalinga University et Karpagam Academy of Higher Education, avec 8 autres affiliations.
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