The Innovation Nutrition | 营养流行病学：挑战、进展与未来方向

本文系统梳理了营养流行病学在膳食评估、干预实施和因果推断方面面临的核心挑战。背景方面，饮食具有多维、复杂和长期累积的特点，传统膳食评估方法存在回忆偏倚、漏报等问题，观察性研究和干预性研究各有局限。研究目的方面，文章总结了近年来该领域在膳食暴露评估和研究方法学上的进展，包括基于网络的自动化膳食回顾工具、图像识别技术、人工智能与大语言模型、特异性膳食生物标志物、可穿戴设备、孟德尔随机化和目标试验模拟等新方法，以及限时进食、个体化营养等新干预策略和多组学技术的应用。结论方面，未来营养流行病学将进一步迈向精准营养，综合遗传背景、代谢特征、肠道微生物等因素，融合可穿戴设备、多组学、人工智能和数字孪生等技术，从被动观察转向主动预测和动态干预，并关注人类健康、环境可持续与社会公平的协同目标，为制定更精准、可持续的膳食政策提供科学依据。