Translating Dietary Standards into Healthy Meals with Minimal Substitutions

个性化饮食系统的一个重要目标是在不牺牲便利性或可负担性的前提下提高营养质量。我们提出了一个端到端的框架，该框架将膳食标准转化为完整的餐食，且变化最小。利用“美国饮食什么”（WWEIA）摄入数据中的 135,491 份餐食，我们识别出 34 个可解释的餐食原型，然后使用这些原型来约束一个生成模型和一个份量预测器，以满足美国农业部的营养目标。在原型内的比较中，生成的餐食在遵循推荐每日摄入量（RDI）目标方面提高了 47.0%，同时在成分上仍接近真实餐食。我们的结果表明，通过允许一到三种食物替换，我们能够创造出营养提高 10% 的餐食，同时平均成本降低 19-32%。通过将膳食指南转化为现实的、预算敏感的餐食和简单的替换，该框架可以支持临床决策、公共卫生项目以及消费者应用程序，从而在日常营养方面实现可扩展的、公平的改善。