社交平台之上, 众多的网友纷纷分享, 由AI大模型所生成的减肥计划, 网络截图。近段时间, AI减肥变得相当流行, 把自己当下的体重以及目标体重输入到AI大模型, 大模型会生成减肥的计划, 含括食谱、运动方案等内容, 用户依照去做就行。在社交平台之上, 有不少网友, 去分享自身的 AI 减肥成果, 宣称是依据 AI 给出的建议, 最终达成了减肥的目的。然而, 也存在这样的情况, 有的媒体进行了相关报道, 有一些人依照 AI 生成的计划去执行, 尽管在 45 天的时间里减掉了 40 斤体重, 可是却因为减重的速度实在太快了, 还忽视了身体自身的基础状况等诸多因素, 进而突然陷入昏迷状态, 随后被紧急送往重症监护病房去进行抢救……复旦大学附属华山医院普外科肥胖疝外科中心副主任医师沈奇伟, 对AI生成的减肥计划, 究竟能不能相信, 进行了分析。体重管理也要“量体裁衣”记者浏览了好些网友所分享的AI减肥办法, 发觉它们多数涵盖食谱, 或是运动方式, 以及生活习惯建议这些方面的内容。大部分的方案看上去都逻辑完备, 有的还详尽阐释了减重的原理以及坚持的要点。有的大模型作出解释, 其所给出的方案要点是“主动制造热量缺口”, 坚持一段时期的低热量饮食, 可使身体摄入热量少于消耗热量, 进而达成分解脂肪、减轻体重的成效, 也有大模型提议去尝试“碳循环饮食”, 也就是周期性地减少碳水摄入, 以此形成热量缺口, 达成减重目标……用非专业人士的视角去看, 这些方案好像没什么不妥之处。然而身为专业人员, 沈奇伟发出提醒: “个体之间的差异非常显著, 就算它是科学并且合乎常理的减肥方案, 在他人身上能发挥效果, 在自身身上却未必产生功效, 甚至有可能带来损害。”。比如, 存在这样的状况, 有的 AI 大模型推给出“极低热量饮食(每日摄入800 千卡)”这般的减重应对策略方案, 对于身体质量指数(BMI)50、现已出现心功能不全情形之人, 或者是存有严重阻塞性睡眠呼吸暂停之人, 他们能够在医生以及营养师的监护监测之下施行这一套方案, 借由快速减重方式来缓解相关状症状况, 但针对略微超重、并无基础疾病的一类人群来讲, 极低热量饮食即便在短时期之内能够获得取得减重成效效果, 然而在实施执行过程当中者极易出现情绪变得低落、发生低血糖等之类毛病问题, 对于女性而言还可能会出现发生月经紊乱的情况。又如, 不少健身教练会向减重者提议采取“碳循环饮食”, 这种饮食方式得和运动相匹配, 进而提高健身成效。要是鲜少运动的人群听到此方法, 让AI大模型生出碳循环食谱并去实行, 然而缺少运动配合, 就会致使碳水摄入急剧波动, 引发脱发、情绪低落、月经紊乱等状况。除此以外, 由AI生成的减重方案一般都附带运动方面的建议, 要是用户未曾对大模型说明自身健康情况, 大模型就会假定用户不存在基础疾病, 通常会推荐像跑步、跳绳这类高冲击的运动, 不过, 这类运动是会加重关节以及心血管负担的, 对于有关节疾病的人群来讲, 它们容易造成无法挽回的运动损伤, 在存在心血管高危因素的人群那边, 可能会因为运动过量而诱发严重的心血管意外。以上种种完全能够表明, 制定减重方案恰似量体裁衣, 适合个人的减重方案, 仿佛一件合体的衣服。于医院减肥门诊里, 医生、营养师会针对就诊者展开全面评估, 随后制定体重管理方案, 整套评估流程宛若裁缝测量胸围、腰围、肩宽、臂长等数据。然而用AI制定减重计划, 要是录入的个人信息不够完备, 那么AI只能依据大数据给出通用方案, 好似一件均码的衣服, 看上去挺好, 实际未必合体。教你向AI提问由于个体差异较大想科学进行体重管理应借助专业力量。沈奇伟表明, 身体质量指数处于较高状态通常BMI24, 或者男性腰围超出85厘米、女性腰围超出80厘米, 又若是被诊断患上心血管、内分泌、骨关节等系统基础疾病的人群, 如果存在减重的需求, 建议先前往医院完成评估, 之后再制定减重方案。存在这样一种情况, 若体重处于正常范围, 同时没有基础疾病, 仅仅是对身材有着更高一点的要求, 这么一来, 那便能够让AI大模型去制定相对温和些的体重管理策略。“使用AI生成图片、视频之际, 只有输入的提示词既详细又准确, 如此大模型才能够输出可令人满意的结果。同样的道理, 让AI制定减重方案, 用户也务必尽可能提供详尽的身体数据。”沈奇伟给出了具体建议。一方面, 要尽可能挑选深耕于健康管理垂直领域方面的大模型。当下, 市场里各类AI大模型的擅长方向是不一样的, 有的在编程方面擅长, 有的在生成视频方面擅长, 有的侧重于对话交互, 还有的专注于健康管理。其功能差异的根源在于模型训练阶段投喂的不是一样的数据类型。对于那些想要借助AI来减重的人群而言, 可以优先选择处于健康管理赛道的大模型。这种模型训练数据库当中的医学文献、病例资料是更加丰富的, 在辅助进行健康管理的时候, 能够给出更多合理的建议。从另外一个方面来讲, 一定要输入自己本身的基础状况, 不要朝着大模型单纯地下达“我想要在1个月的时间里减轻20斤体重”这样的指令。不然的话, 大模型特别容易生成极端的饮食方案, 进而对身体健康造成损害。沈奇伟梳理了那些需要提供的基础信息, 首先是性别以及年龄, 然后是身高、体重、腰围, 还有体脂率, 要是有身体成分检测数据则更为适宜些, 此外呢包括是否患有高血压、高血糖、高血脂、高尿酸, 有没有心脑血管疾病病史或者家族史, 再者就是是否存在关节疼痛, 最后是正在服用哪些药物等等。与此同时, 需向大模型传达体重管理目标, 此目标究竟是仅仅降低重量数目达适度范围, 还是减少体内脂肪含量至合理情况, 又或者是改进打鼾之问题, 调整月经方面的异常状况, 或者对高血压等系列症状加以改善呢。到最后, 要明确地向大模型作出提示, 其减重的速度应当控制在每周零点五至一公斤的范围之内, 之后, 让大模型生成与之配套的饮食以及运动方案。有这样一种向AI提问的方式沈奇伟举例说明, 即表明本人是一名42岁的女性, 当下身高是162厘米, 体重为78公斤, 腰围能够达到97厘米, 近期通过体检检查出患有脂肪肝, 血压处于126/88毫米汞柱, 并且伴有胰岛素抵抗的状况, 偶尔左侧膝关节会疼痛。依据身体成分检测展示, 上半身的力量显示为偏弱。其目标把体重达成60公斤, 使腰围控制在85厘米以内, 将减重速度维持在每月2至3公斤。在此基础上, 请相关方面为其制定体重管理方案, 同时生成第一个月的食谱以及运动计划。倘若AI所生成的减重方案, 其内容呈现出笼统的状况, 又或者用户没办法判定其是否具备科学性, 那么建议将其交由医生进行审核之后, 再去执行。不要忽视这些小技巧是不是在已然存有由专业医生以及营养师所制定的体重管理方案的情形下, 还会需要AI来进行辅助又或者是在已经促使AI大模型生成了减重计划之后, 于执行阶段是不是到底还是要借助AI“从总体上来进行表述, AI大模型于饮食记录这一方面, 以及在运动效果评估等诸多方面, 是存在着不小的价值的。”沈奇伟如此说道。体重管理的两大基石是饮食跟运动, 不少人对“控制饮食”有误区, 觉得吃得越少就越好, 或者片面刻意避开某一类营养素, 像碳水化合物、脂肪等情况, 事实上, 结合减重目标、个人身体状况、以及代谢指标, 每个人适配的饮食方案都不一样, 这时, 可以借助AI大模型记录日常的饮食, 统计各类营养素的摄入情况, 并再依照体重管理方案, 对饮食跟生活习惯做出调整。诸如, 有部分专用于健康管理方面的大模型, 是具备食物识别功能的。当用手机将镜头对准食物去拍摄照片时, 这类大模型就能够自行去识别食物具体的种类, 还能够大概地估算出其重量, 并且可以计算出该食物当中所含有的营养素等等, 而且还会结合个人所制定的体重管理方案进而给出饮食方面的优化建议呢。沈奇伟说, 称重, 这一行为, 记录饮食, 此一项事务, 是十分烦琐的, 致使很多人难以坚持下去。利用AI去记录饮食, 这种方式是高效便捷的, 并且还有助于大家去理解食物营养相关知识, 助力大家建立对于体重管理的正确认知, 从而慢慢养成健康的饮食习惯。就运动这方面而言, AI大模型同样具备相应作用。当医生开具运动处方之后, 针对体重管理人群来说, 能够让AI大模型去介绍各类运动的注意事项, 还能推送教学视频。同时呢, 体重管理人群要同步自身运动感受以及智能穿戴设备监测数据。然后, 由AI大模型依据这些生成后续运动调整与提升方案。总的来说, 于体重管理这个事情而言, 不存在能普遍适用通行各处的方案, 然而AI能够变成有实际用处可供辅助的工具, 而讲究专业的评估, 并且理性地去运用它们, 这才应该是运用AI来减轻体重的正确方式方法。