최적의 추구 nutrition 개인들은 일반적인 식이요법 조언을 실행 가능하고 개인화된 전략으로 전환하는 데 종종 어려움을 겪으면서 오랫동안 복잡한 노력을 기울여 왔습니다. Volumetrics와 같은 기존 프레임워크는 Diet 수십 년 동안 포만감과 칼로리 관리에 대한 상식적인 접근 방식을 제공해 왔지만 새로운 패러다임이 빠르게 등장하고 있습니다. 2023년 설문조사에 따르면 개인의 68%가 일반적인 다이어트 계획을 유지하기 어렵다고 답했으며, 이는 AI 기반 영양 플랫폼이 제공할 수 있는 고유한 위치에 있는 보다 맞춤형 솔루션에 대한 중요한 필요성을 강조합니다.

목차

• Understanding The Volumetrics Diet: Principles of Satiety and Density
• The Rise of AI-Powered Nutrition: Data, Personalization, and Prediction
• Personalization and Adaptability: A Core Distinction
• Precision in Dietary Assessment and Tracking
• Practicality, Accessibility, and Scalability
• Complementary Paths or Divergent Futures?
• Key Takeaways
• FAQ
• Conclusion

체적 다이어트 이해: 포만감과 밀도의 원리

Penn State University의 선도적인 영양 연구자인 Dr. Barbara Rolls가 개발한 Volumetrics Diet는 제한적인 식사 계획이 아니라 개인이 더 현명한 음식을 선택할 수 있도록 고안된 교육 프레임워크입니다. 핵심 원리는 에너지 밀도, 즉 주어진 양의 음식에 포함된 칼로리 수를 중심으로 이루어집니다. 다이어트는 에너지 밀도가 낮은 음식을 더 많이 섭취하도록 권장합니다. 즉, 그램당 더 적은 칼로리를 제공하여 포만감을 촉진하고 박탈감을 느끼지 않으면서 전체 칼로리 섭취량을 줄입니다.

체적 다이어트에서 권장되는 식품은 일반적으로 과일, 야채, 국물 기반 수프, 저지방 단백질과 같이 물과 섬유질이 풍부합니다. 이러한 음식은 위장에서 더 많은 공간을 차지하여 포만감을 느끼게 하며, 수분과 섬유질 함량이 높으면 영양이 풍부하다는 것을 의미합니다. 반대로, 튀긴 음식, 가공 스낵, 단 음료와 같이 에너지 밀도가 높은 음식은 적은 양으로 많은 칼로리를 전달하므로 진정한 포만감을 얻지 못한 채 과식하기 쉽기 때문에 제한됩니다.

Volumetrics 접근법은 에너지 밀도를 기준으로 식품을 네 가지 그룹으로 분류하여 개인이 카테고리 1과 2(매우 낮음 및 낮은 에너지 밀도)의 식품에 우선 순위를 두는 동시에 카테고리 3 및 4(중간 및 높은 에너지 밀도)의 섭취를 조절하도록 안내합니다. 이 프레임워크는 엄격한 칼로리 계산보다는 음식 구성을 이해하고 의식적인 선택을 하는 것을 강조하여 음식과 지속 가능한 관계를 육성합니다. 2018년에 발표된 연구 미국 임상 영양 저널 포만감이 높고 에너지 밀도가 낮은 다이어트(체적 측정 원칙에 부합)를 따르는 개인은 대조군에 비해 포만감이 20% 더 크고 매일 칼로리를 15% 더 적게 섭취한다고 보고했으며, 이는 포만감을 촉진하고 적당한 에너지 감소에 효과가 있음을 보여줍니다.

많은 사람들에게 효과적이지만 체적 다이어트를 채택하려면 어느 정도의 적극적인 학습과 일관된 적용이 필요합니다. 사용자는 식품 에너지 밀도에 대해 스스로 교육하고 그에 따라 식사를 계획해야 하며 원칙을 준수하는지 확인하기 위해 수동으로 추적하거나 추정하는 경우가 많습니다. 이는 바쁜 생활 방식을 가진 개인이나 상세한 영양 계획을 처음 접하는 개인에게 중요한 약속이 될 수 있습니다. 전통적인 식이요법 프레임워크에 대한 더 많은 통찰력을 얻으려면 다음을 살펴보세요.

기본적인 영양 원칙에 대한 가이드입니다.

AI 기반 영양의 부상: 데이터, 개인화 및 예측

Volumetrics Diet의 확립된 프레임워크와는 완전히 대조적으로, AI 기반 영양은 첨단 기술을 활용하여 고도로 개인화된 식단 지침을 제공하는 최첨단 접근 방식을 나타냅니다. 이 분야는 인공 지능, 기계 학습 및 방대한 데이터 세트를 통합하여 개인의 고유한 생리학적 및 라이프스타일 프로필을 이해합니다. 이는 일반화된 조언을 넘어 유전적, 대사적, 심지어 미생물 수준까지 맞춤화된 정밀 영양을 목표로 합니다.

영양을 위한 AI 플랫폼은 식이 선호도, 활동 수준, 건강 목표, 기존 건강 상태, 심지어 가능한 경우 게놈 또는 장내 미생물군집 데이터까지 포함하여 광범위한 데이터 포인트를 수집하고 처리합니다. AI는 정교한 알고리즘을 통해 패턴을 식별하고 특정 음식에 대한 반응을 예측하며 실시간으로 식단 조정을 권장할 수 있습니다. 이 기능을 통해 사용자의 신체나 목표 변화에 따라 적응하는 역동적이고 진화하는 영양 계획이 가능하며 이전에는 달성할 수 없었던 수준의 맞춤화를 제공합니다.

영양 과학에서 AI의 가장 두드러진 응용 중 하나는 식이 평가 및 영양 추적에 있습니다. 전통적인 방법은 종종 번거로운 수동 로깅이나 부정확한 리콜에 의존하여 부정확성을 초래합니다. 그러나 AI 기반 도구는 음식 사진, 음성 설명을 분석하거나 스마트 주방 가전제품과 통합하여 식품 항목을 정확하게 식별하고, 부분 크기를 추정하고, 놀라운 정밀도로 영양 섭취량을 계산할 수 있습니다. 2023 AI in Healthcare Summit에서 발표된 연구에 따르면 AI 기반 식이 평가 도구는 사용자가 제출한 사진에서 식품 항목과 부분 크기를 식별하는 데 평균 92%의 정확도를 달성하여 기존 음식 기록 방법과 관련된 수동 작업과 잠재적인 부정확성을 크게 줄였습니다.

추적 외에도 AI는 교육 및 행동 변화에도 중요한 역할을 합니다. AI 시스템은 즉각적인 피드백, 영양 결핍이나 과잉에 대한 개인화된 통찰력을 제공하고 심지어 갈망이나 배고픔 패턴을 예측함으로써 사용자가 정보에 입각한 결정을 내리고 더 건강한 습관을 구축할 수 있도록 지원합니다. 이러한 사전 예방적인 데이터 기반 접근 방식은 적시에 적절한 영양 지원을 제공하여 건강 결과를 최적화하는 것을 목표로 합니다.

개인화 및 적응성: 핵심 차별점

AI 기반 영양을 체적 다이어트(Volumetric Diet)와 비교하여 고려할 때 개인화 및 적응성이 근본적인 차별화 요소로 나타납니다. 체적 다이어트는 음식 선택이 유연하지만 보편적인 원칙에 따라 운영됩니다. 즉, 에너지 밀도가 낮은 음식을 우선시합니다. 이는 귀중한 프레임워크를 제공하지만 개인의 필요, 선호도 및 생리적 반응에 이 프레임워크를 적용하는 것은 주로 사용자의 해석과 노력에 달려 있습니다. 이는 본질적으로 개인의 고유한 대사율, 유전적 소인 또는 실시간 활동 변동에 적응하지 않습니다.

조정 및 프레임워크 애플리케이션

• 체적: 광범위한 인구 집단에 적용할 수 있는 일반 지침을 제공합니다. 개인은 이러한 원칙을 자신의 음식 선택에 적용하는 방법을 배우며, 이를 위해서는 자가 모니터링과 어느 정도의 영양 지식이 필요합니다. 식단은 개인의 특정 건강 지표나 진화하는 생활방식에 따라 바뀌지 않습니다.
• AI 기반 영양: 초개인화에 탁월합니다. 활동 추적기부터 유전자 프로필, 심지어 수면 패턴까지 개인의 고유한 데이터를 분석하여 정확하게 맞춤화된 식단 계획을 세웁니다. 이 계획은 고정되어 있지 않습니다. 실시간 피드백, 진행 상황, 사용자 건강 상태나 목표의 변화에 ​​따라 동적으로 조정됩니다. 사용자의 활동이 증가하면 AI는 다양한 다량 영양소 비율을 제안할 수 있습니다. 음식이 소화 문제를 일으키는 경우 AI는 대안을 학습하고 추천할 수 있습니다.

학습하고 적응하는 AI의 능력은 게임 체인저입니다. 정적인 다이어트 계획과 달리 AI 시스템은 사용자의 반응에 따라 지속적으로 권장 사항을 개선합니다. 이 반복적인 프로세스는 모든 경우에 적용되는 단일 프레임워크가 일치할 수 없는 수준의 정밀도를 허용합니다. 예를 들어, 개인이 특정 권장 사항을 준수하는 데 어려움을 겪는 경우 AI는 이러한 패턴을 식별하고 선호도에 더 잘 맞는 대체 전략이나 음식을 제안하여 장기적인 지속 가능성을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 지속적인 학습을 통해 Volumetrics 다이어트에 비해 AI 기반 영양이 보다 반응성이 뛰어나고 개별적으로 최적화된 접근 방식이 됩니다.

식이 평가 및 추적의 정확성

식이 평가 및 추적의 정확성과 실용성은 성공적인 영양 전략에 매우 중요하며, 여기서 AI 기반 영양과 Volumetrics 다이어트의 차이점은 특히 극명합니다. 체적 다이어트는 주로 인지된 에너지 밀도에 따라 음식을 선택하고 섭취량을 정신적으로 또는 수동으로 추적하려는 사용자의 의식적인 노력에 의존합니다. 인식을 장려하는 반면, 인간의 추정은 본질적으로 부정확할 수 있습니다.

일지를 쓰거나 간단한 앱을 사용하여 수동으로 음식을 기록하는 것은 시간이 많이 걸리기로 악명이 높으며, 섭취량과 재료를 과소보고하거나 잘못 평가하는 경우가 많습니다. 체적 측정 원리를 잘 이해하더라도, 특히 외식을 하거나 복잡한 요리를 섭취할 때 모든 식사의 칼로리 밀도를 정확하게 평가하는 것은 어려울 수 있습니다. 주관적인 평가에 대한 이러한 의존은 일관된 준수를 방해하고 개선이 필요한 특정 영역을 정확히 찾아내는 것을 어렵게 만들 수 있습니다.

반대로 AI 기반 영양 플랫폼은 자동화 및 고급 분석 기능을 통해 식이 평가에 혁명을 일으킵니다. AI는 이미지 인식, 자연어 처리, 스마트 체중계 또는 생체 인식 센서와의 통합과 같은 기술을 활용하여 전례 없는 정확성과 최소한의 사용자 노력으로 식이 섭취량을 포착할 수 있습니다. 사용자는 단순히 식사 사진을 찍을 수 있으며, AI는 종종 음식 항목을 식별하고, 부분 크기를 추정하고, 다량 영양소 및 미량 영양소 함량을 몇 초 내에 계산할 수 있습니다. 이는 수동 로깅 부담을 크게 줄이고 분석을 위한 보다 안정적인 데이터 세트를 제공합니다.

또한 AI는 단순한 추적을 넘어 예측 통찰력을 제공할 수 있습니다. AI 시스템은 개인의 과거 데이터를 분석하여 식사 시간, 음식 선택, 에너지 수준이나 포만감에 미치는 영향과 관련된 패턴을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 플랫폼은 오후 에너지 부족을 방지하기 위해 특정 간식을 추천하거나 향후 활동 수준에 따라 영양 섭취를 최적화하기 위한 식사 수정을 제안하는 등 적극적인 제안을 제공할 수 있습니다. 이러한 수준의 세분화된 데이터 기반 피드백은 기존 방법에 비해 강력한 이점을 제공하여 식습관과 생리적 영향에 대한 더 깊은 이해를 촉진합니다. 고급 추적 방법에 대해 자세히 알아보세요.

디지털 건강 도구에 관한 기사.

실용성, 접근성 및 확장성

식이 요법의 실질적인 구현, 접근성 및 확장성은 광범위한 채택과 장기적인 성공을 위한 중요한 요소입니다. 체적 다이어트는 개념적으로는 간단하지만 학습과 일관된 적용에 대한 상당한 초기 투자가 필요합니다. 개인은 다양한 식사 환경에서 음식 에너지 ​​밀도를 적극적으로 연구하고, 식사를 계획하고, 의식적으로 선택해야 합니다. 이는 제한된 시간, 요리 기술 또는 다양한 음식 옵션에 대한 접근이 제한된 사람들에게는 어려울 수 있습니다. 특별한 장비가 필요하지 않다는 측면에서 접근이 가능하지만 실제 적용은 많은 사람들에게 장벽이 될 수 있습니다.

반대로, AI 기반 영양 플랫폼은 실용성과 접근성을 핵심으로 설계되었습니다. 주로 스마트폰 애플리케이션이나 웹 인터페이스를 통해 제공되며 인터넷 연결이 있는 사람이라면 누구나 사용할 수 있어 진입 장벽을 효과적으로 낮출 수 있습니다. 사용자 인터페이스는 종종 직관적이어서 복잡한 영양 과학을 실행 가능한 권장 사항으로 단순화합니다. 사용자에게 에너지 밀도를 계산하도록 요구하는 대신 AI는 어려운 작업을 수행하여 프로필과 목표에 맞는 식사, 요리법, 식료품 목록에 대한 직접적인 제안을 제공합니다.

확장성은 AI 기반 영양이 탁월한 또 다른 영역입니다. 단일 AI 시스템은 수백만 명의 사용자에게 동시에 서비스를 제공할 수 있으며 각 사용자는 개인화된 경험을 받을 수 있습니다. AI를 통해 고도로 맞춤화된 영양 조언을 제공하는 비용 효율성은 인간 영양사와의 일대일 상담보다 훨씬 낮을 수 있으므로 더 광범위한 인구통계가 정밀 영양에 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 개인의 요구를 대규모로 충족할 수 있는 이러한 글로벌 도달 범위와 능력은 AI를 공중 보건의 변혁적인 힘으로 자리매김하게 합니다. Volumetrics 다이어트에 비해 AI 기반 영양이 제공하는 사용 편의성과 자동화된 피드백 루프는 바쁜 현대 라이프스타일에서 지속적인 다이어트를 더욱 실현 가능하게 만듭니다.

그러나 AI 기반 영양은 기술 접근성과 디지털 활용 능력에 의존한다는 점을 인식하는 것도 중요합니다. 서비스가 부족한 지역에 있거나 기술에 익숙하지 않은 사람들에게는 Volumetrics Diet의 단순함이 여전히 이점을 가질 수 있습니다. AI 플랫폼의 지속적인 과제는 이러한 디지털 격차를 해소하고 고급 기능에 대한 공평한 액세스를 보장하는 것입니다. 디지털 건강의 미래에 대한 추가 통찰력은 다음에서 찾을 수 있습니다.

우리의 기술 및 웰빙 섹션.

보완적인 경로인가, 아니면 발산하는 미래인가?

종종 대조되는 접근 방식으로 제시되지만, AI 기반 영양과 체적 다이어트가 상호 배타적인지, 아니면 실제로 서로를 보완할 수 있는지 탐구해 볼 가치가 있습니다. 포만감을 위해 대용량, 저에너지 밀도 식품을 강조하는 Volumetrics의 핵심 원칙은 근본적으로 건전하며 많은 건강한 식습관 지침과 일치합니다. AI 시스템이 이러한 원칙을 권장 사항에 통합할 수 있습니까?

실제로 고급 AI 기반 영양 플랫폼은 Volumetrics 원칙을 쉽게 통합할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자의 목표가 체중 관리와 포만감 향상이라면 AI는 저에너지 밀도 식사에 자연스럽게 어울리는 레시피와 음식 조합을 우선적으로 추천할 수 있습니다. 사용자의 선호도와 식이 제한 사항에 맞는 특정 저칼로리, 대용량 식품을 식별할 수 있으므로 Volumetrics를 수동으로 적용하는 것보다 훨씬 쉽고 정확하게 적용할 수 있습니다.

반대로, 체적 다이어트(Volumetric Diet)의 기본 근거를 이해하면 AI 플랫폼 사용자에게 건강한 식습관에 대한 더 깊고 직관적인 이해를 제공할 수 있습니다. AI가 “무엇”과 “어떻게”를 제공하는 반면, Volumetrics 철학은 포만감과 에너지 균형 측면에서 특정 음식 선택 이면의 “이유”를 설명합니다. 이러한 지능적인 지침과 기초 지식의 결합은 더욱 지속 가능한 식단 변화와 음식과의 전반적인 관계 개선으로 이어질 수 있습니다.

궁극적으로 영양 지도의 미래는 과학적 이해, 맞춤형 기술, 행동 심리학의 혼합이 될 가능성이 높습니다. AI 기반 영양 플랫폼은 정밀 영양을 위한 필수 도구가 되어 역동적이고 데이터 기반이며 고도로 개별화된 지원을 제공할 준비가 되어 있습니다. 그러나 체적 다이어트와 같은 접근법에 내재된 시대를 초월한 지혜는 인간의 이해와 식단 선택을 안내하는 알고리즘 모두에 정보를 제공하는 귀중한 기초 지식으로 계속해서 역할을 할 것입니다. Volumetrics 다이어트와 AI 기반 영양 사이의 선택은 둘 중 하나의 결정이 아니라 이러한 접근 방식이 어떻게 통합되는지에 대한 문제가 될 수 있습니다.

주요 시사점

• 체적 다이어트(Volumetric Diet)는 포만감을 촉진하고 칼로리 섭취를 줄이기 위해 다량의 저에너지 밀도 식품을 섭취하는 데 중점을 둡니다.
• AI 기반 영양은 데이터(유전학, 활동, 선호도)와 기계 학습을 활용하여 고도로 개인화되고 역동적인 식단 추천을 제공합니다.
• AI는 이미지 인식과 같은 자동화된 도구를 통해 식이 평가 및 추적에 탁월한 정밀도를 제공하여 수동 작업을 줄이고 정확도를 높입니다.
• 개인화는 핵심 차별점입니다. Volumetrics는 프레임워크를 제공하는 반면 AI는 개인의 생리학적 및 라이프스타일 변화에 실시간으로 적응합니다.
• AI 플랫폼은 실용성과 접근성을 향상시켜 복잡한 영양 과학을 단순화하고 기술을 통해 광범위한 청중에게 맞춤형 조언을 제공합니다.
• 두 접근 방식 모두 잠재적으로 서로를 보완할 수 있으며, AI는 보다 직관적이고 효과적인 지침을 위해 체적 측정 원리를 통합합니다.

FAQ

AI 시대에도 체적 다이어트(Volumetric Diet)가 여전히 관련이 있나요?

전적으로. 포만감을 위해 다량의 저에너지 밀도 식품 섭취를 강조하는 체적 다이어트(Volumetric Diet)의 핵심 원칙은 근본적으로 건전하며 영양 과학에 의해 뒷받침됩니다. AI는 고급 개인화 및 추적을 제공하지만 Volumetrics 프레임워크는 AI 기반 영양 계획을 보완하거나 통합할 수 있는 식품 선택에 대한 귀중한 기본 지식을 제공합니다. 포만감과 영양 밀도를 높이는 상식적인 식사 접근 방식을 가르칩니다.

AI는 어떻게 기본 선호도를 넘어 다이어트 계획을 개인화합니까?

AI 기반 영양은 개인의 대사율, 활동 수준, 건강 목표, 기존 상태는 물론 유전적 소인이나 장내 미생물 데이터와 같은 고급 바이오마커까지 포함하는 광범위한 데이터 포인트를 통합하여 기본 선호도를 훨씬 뛰어 넘습니다. AI는 기계 학습 알고리즘을 통해 고유한 패턴을 식별하고 다양한 음식이 개인에게 어떤 영향을 미칠 수 있는지 예측하여 사용자의 진행 상황과 변화하는 요구 사항에 따라 동적으로 진화하는 맞춤 권장 사항을 맞춤화할 수 있습니다. 이는 진정한 맞춤형 다이어트 경험을 선사합니다.

AI 기반 영양이 등록된 영양사를 대체할 수 있습니까?

AI 기반 영양 플랫폼은 고도로 개인화된 데이터 기반 지침을 제공하지만, 등록된 영양사를 위한 직접적인 대체품이 아닌 교육 도구이자 강력한 보완물로 설계되었습니다. 영양사는 인간의 공감, 복잡한 건강 상태에 대한 미묘한 상담, AI가 완전히 복제할 수 없는 심리적 지원을 제공합니다. AI는 데이터 분석 및 자동화된 권장 사항에 탁월하지만, 복잡한 의료 영양 요법이나 행동 코칭의 경우 인간 전문가의 전문 지식은 여전히 ​​매우 중요합니다. AINUTRY는 전문적인 의학적 조언을 대체하는 것이 아니라 사용자에게 정보를 제공하는 것을 목표로 합니다.

AI 기반 영양과 관련된 주요 과제는 무엇입니까?

AI 기반 영양은 그 약속에도 불구하고 몇 가지 과제에 직면해 있습니다. 이러한 플랫폼은 민감한 개인 건강 정보를 처리하므로 데이터 개인 정보 보호 및 보안이 가장 중요합니다. AI 추천의 정확성은 수신하는 데이터의 품질과 완전성에 크게 좌우됩니다. 즉, 부정확한 사용자 입력은 차선책으로 이어질 수 있습니다. 또한 이러한 기술에 대한 공평한 접근을 보장하고 알고리즘 편향 가능성을 해결하는 것이 이 분야의 지속적인 관심사입니다. 지속적인 개발은 이러한 장애물을 극복하는 데 중점을 두고 있습니다.

AI 기반 영양 또는 체적 측정 중 체중 감량에 더 나은 접근 방식은 무엇입니까?

효과는 주로 개인의 순응도, 선호도, 생리학적 반응에 따라 달라지기 때문에 두 접근 방식 모두 체중 감량에 대해 확실히 “더 낫다”고 단정적으로 선언할 수는 없습니다. 체적 다이어트(Volumetric Diet)는 포만감에 따른 칼로리 감소를 위한 입증된 프레임워크를 제공하며, 이는 그 원칙을 준수하는 사람들에게 매우 효과적일 수 있습니다. 그러나 AI 기반 영양은 개인의 고유한 데이터를 기반으로 식이 섭취를 최적화할 수 있는 개인화되고 적응성이 뛰어나며 매우 정확한 접근 방식을 제공하여 잠재적으로 많은 사람들에게 보다 지속 가능하고 효율적인 체중 관리로 이어질 수 있습니다. “더 나은” 선택은 개인이 지속적으로 따르고 자신의 라이프스타일에 통합할 수 있는 선택입니다.

결론

Volumetrics Diet과 같은 전통적인 증거 기반 프레임워크가 지속적인 지침을 제공하는 동시에 최첨단 AI 기반 영양 플랫폼이 전례 없는 개인화 및 정확성의 시대를 열면서 영양 분야의 환경은 지속적으로 진화하고 있습니다. Volumetrics Diet는 식사에 대한 상식적인 접근 방식을 옹호하며, 포만감과 건강한 식습관을 조성하기 위해 음식의 양과 에너지 밀도에 중점을 둡니다. 그 강점은 영양 교육을 통해 개인이 정보에 입각한 선택을 할 수 있도록 하는 단순성과 권한 부여에 있습니다.

반면, AI 기반 영양은 데이터 분석, 기계 학습 및 실시간 피드백의 엄청난 힘을 활용하여 역동적이고 고도로 개인화된 식단 계획을 수립합니다. 정확한 식이 평가, 적응형 권장 사항 및 확장성 측면에서 탁월하여 더 많은 사람들이 정밀 영양에 더 쉽게 접근할 수 있습니다. Volumetrics Diet는 사용자에게 원칙을 배우고 적용하도록 요구하는 반면, AI 기반 플랫폼은 개인의 고유한 생리와 라이프스타일에 맞춰 자동화되고 진화하는 지침을 제공합니다.

궁극적으로 Volumetrics 다이어트와 비교하여 AI 기반 영양을 선택하거나 통합하는 것은 개인의 필요, 선호도 및 기술 지원에 대한 욕구에 따라 달라집니다. 두 경로 모두 건강과 웰빙을 향상시키는 유효한 경로를 제공합니다. AINUTRY로서 우리는 개인에게 가장 진보되고 정확한 영양학적 통찰력을 제공하여 모든 사람이 개인화된 건강을 누릴 수 있는 미래를 조성한다고 믿습니다.