《The Journal of Nutrition》：Advancing Whole-Person Health through Informatics: A Narrative Review of Knowledge Resources for Complementary and Integrative Health
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现有CIH干预措施研究证据分散，本研究通过系统综述47个资源（含15知识库、13数据库等），发现营养干预相关资源最多（32项），但存在标准化不足、互操作性差等问题。提出通过AI驱动的信息学策略整合资源，以推进精准营养和个性化医疗发展。
罗宾·R·奥斯汀（Robin R. Austin）|马塞洛·菲斯曼（Marcelo Fiszman）|埃文·格拉（Evan Guerra）|张睿（Rui Zhang）|哈利勒·基利科格鲁（Halil Kilicoglu）
美国明尼苏达大学明尼阿波利斯分校护理学院
摘要
目的
补充与整合健康（Complementary and Integrative Health, CIH）干预措施，包括营养策略，被广泛用于支持整体健康，但关于其有效性、安全性和作用机制的证据仍然分散且不完整。本叙述性综述梳理了现有的CIH知识资源，指出了关键空白，并强调了在资源互操作性和整合方面面临的挑战。我们提出了一种基于人工智能的信息学策略，以标准化、连接和利用这些资源，旨在推动健康与福祉方面的发现、精准营养和个人化方法的发展。
材料与方法
我们对公开可用的关于补充健康干预措施的知识资源进行了叙述性综述，重点关注其有效性、安全性和生物学机制，包括微生物组方面。这些干预措施被分为营养干预、物理干预或心理干预三类。资源被分类为知识库、数据集、数据库、本体、知识图谱、平台或倡议，并对其范围、功能和贡献进行了总结。
结果
我们发现了47个支持补充与整合健康信息学的资源（15个知识库、13个数据库、7个数据集、4个平台、3个倡议、3个本体、2个知识图谱）。资源类别包括营养干预（32个，其中13个涉及微生物组）、物理干预（4个）和综合性或多模式资源（7个）。大多数资源（39个）都是公开可用的。
结论
推进整体健康需要加强对知识资源的标准化和整合，这反过来又能更有效地应用人工智能和信息学方法。当结构良好且可互操作的资源与这些计算方法相结合时，它们可以统一不同的知识领域，推动补充与整合健康科学的发展，并加速精准营养方面的发现。
部分摘录
背景
人口老龄化、慢性疾病增加以及医疗成本飙升要求采取一种整体的、预防性的、以患者为中心的医疗保健方法（即整体健康）1, 2, 3。整体健康是指从生物学、行为学、社会学和环境学等所有健康领域全面考虑个体的方法。补充与整合健康（CIH）干预措施，包括天然产品、营养干预和身心疗法，被广泛
方法
我们进行了叙述性综述，以识别、描述和整合关键的公开可用CIH资源。2025年1月至5月期间，通过Google Scholar和组织网站进行了系统搜索。两位作者（RRA和MF）通过审查关键研究的参考文献和引用链来识别CIH文章和资源。从一组基础性或高影响力的CIH文章开始，研究人员通过追踪引用内容进一步扩大了搜索范围
结果
本次综述发现了47个与CIH干预措施和微生物组相关的资源，包括：知识库（15个）；数据库（13个）；数据集（7个）；平台（4个）；倡议（3个）；本体（3个）；知识图谱（2个）（见表1）。一些免费可访问的信息学资源将CIH干预措施（如食物、草药疗法、针灸相关概念和膳食补充剂）与疾病、生理过程、生物途径或基因靶点联系起来。
讨论
我们进行了叙述性综述，以识别支持CIH研究的知识资源，特别关注那些能够生成或整理适合人工智能和信息学分析的半结构化数据的工具。优先考虑那些支持微生物组和多组学整合的资源，以及应用信息学方法（如自然语言处理NLP和知识图谱KG）的资源。由于微生物组和组学数据集以及基于NLP和KG的资源本质上更具结构化，因此它们特别
结论
补充与整合健康（CIH）研究已进入一个关键阶段。尽管资源网络不断扩展，但由于多样性不足、元数据不一致和数据整合碎片化，进展仍然受到阻碍。要推动该领域的发展，需要投资于包容性的数据集、标准化框架和可互操作的基础设施。新兴的信息学方法，如NLP、KG和基于AI的预测建模，可以加速发现、支持精准洞察，并实现作者贡献声明
RRA：概念化、方法论、数据整理、验证、正式分析、调查、初稿撰写、审稿与编辑。MF：概念化、方法论、数据整理、验证、正式分析、调查、初稿撰写、审稿与编辑。EG：数据整理、验证、正式分析、调查、初稿撰写、审稿与编辑。RZ：资金获取、审稿与编辑。HK：概念化
资助
本工作得到了国家补充与整合健康中心（NCCIH）和数据科学战略办公室（ODSS）的资助（资助编号：U01AT012871）。其内容仅代表作者本人观点，不一定代表NCCIH、ODSS和国立卫生研究院的官方立场。
致谢
我们感谢Zeynep Madak-Erdogan和Michael Miller对本手稿早期草稿提供的宝贵反馈。
