北京这几天不是下雨就是下雪，所以哪儿也不能去，只好憋在家里，正好又是周末，大概只能这样了，喵：

　　

　　到了吃饭的时间，我又开始焦虑起来，吃啥呢？

　　我已经按照营养师和医生的建议，专门挑低升糖指数的蔬菜水果吃。我看了看红红的番茄，营养师说了，西红柿升糖指数GI是30，属于低GI食物，可以放肆吃，“好！西红柿炒鸡蛋，今天中午就吃你了！”

　　

　　吃完饭，又休息了一会。房间里暖气很足，午后的人懒洋洋的，困得不行。

　　不一会儿，手机就开始震动，又要测血糖了。

　　我十分不情愿的拿出血糖仪，可是家里人都盯着我，当时我的心情是这样的：

　　

　　在等结果的时候，跟以前不同了，这次我没怎么着急。心想，这肯定没问题了，毕竟花大洋请了营养师。

　　

　　可是测出来的结果竟然吓我一跳：

　　

　　这TM咋回事？

　　我连忙给营养师打了个电话，他说这很正常，不同的人对同样的食物反应也不一样，GI只是一个统计数据，很多人都不在这个统计范围内。

　　

　　为什么会出现这种情况？我完全遵照医生和营养师的意见吃饭，为什么还会出现这种情况？

　　那我们今天就来简单说说

　　为什么我遵医嘱低GI饮食，可是仍然高血糖？

　　先说说什么是GI

　　1981年，加拿大临床内科医生Jenkins等提出升糖指数GI的概念，此后升糖指数GI就一直作为医生和营养专家指导患者健康饮食的指标。

　　血糖生成指数我们之前已经说过了，再来复习一下：

　　“升糖指数”（GI）的含义是，含75g碳水化合物的食物与相等量葡萄糖相比，在餐后2小时引起体内血糖应答水平百分比值，升糖指数GI就是一种食物的升血糖能力。

　　升糖指数从被提出到现在，科学家和医生就一直认为，餐后血糖水平完全取决于食物的内在属性，也就是说升糖指数GI值越高对你的血糖控制越不利。

　　可是最近以色列科学家在顶级学术杂志Cell上所发表的论文Personalized Nutrition by Prediction of Glycemic Responses，结果显示情况并不是这样，所以现在这一理念正面临严峻的挑战。

　　因为在以色列Weizmann科学研究所Eran Segal和Eran Elinav带领下研究发现，升糖指数GI取决于个人的身体状况，并不能根据食物本身确定升糖指数GI，这完全颠覆了过去科学家对GI的认识。

　　

　　这篇论文做了啥？

　　这篇论文里的研究募集了800名志愿者，通过健康调查问卷、测量身体参数、血液检测、血糖监测、粪便采样、app记录生活方式以及食物摄取情况（共记录了46898顿饭），希望能够了解血糖水平与以上参数之间的关系。

　　什么意思？

　　就是采用大数据的思维，对每个志愿者建立饮食档案，然后测量每顿饭前后血糖的变化情况，以此来了解每种食物对这名患者的血糖影响情况。

　　这有什么用？

　　这用处可大了去了。

　　首先我们知道，老虎狮子好吃肉，兔子山羊吃草，熊猫好吃竹子，可是人类作为杂食动物，吃什么最健康，可能没有完全统一的标准。

　　比如有专家告诉你，减少脂肪摄取可以减肥，你照着这做了，但是效果并不理想。

　　有人告诉你，低脂饮食可以改善心血管状况，你也照着做了，结果然并卵。

　　有医生告诉你，低GI饮食可以帮助你有效控制血糖，你也照着做了，却依然遭受高血糖的困扰。

　　有人提出地中海饮食最健康，我们也照做，依然没什么大用。

　　

　　这是为什么呢，其实真不能怪专家们。

　　因为这些东西也是因人而异，很多特殊人群的表现研究会淹没在统计学平均数中难以发现，比如我，我说我吃西红柿高血糖，谁会相信？本研究中就发现有人吃香蕉血糖会暴增，有人吃番茄会有同样结果，这些都是地中海饮食的主要食材，但对少数人是不健康饮食。

　　再比如论文中有让人感到吃惊的个案。如445号和644号对同一种食物的反应完全相反。445号吃饼干后血糖保持稳定，但吃香蕉后血糖会突然升高。644号恰恰相反，吃饼干后血糖飙升，吃香蕉不影响血糖水平。极端例子生动地说明，对食物反应存在个体差异。

　　这也是营养师不能解决我的问题的原因，食物GI不能作为每个人的饮食建议原则。

　　

　　多数饮食建议都基于GI分类体系，但没有意识到实际上人与人之间很大个体差异。在某些情况下，不同个体对同一种食物有完全相反的反应，这是GI体系存在的巨大缺陷。

　　这项研究的领导者Elinav说：“如此大规模的试验让我们认识到，过去的饮食指导原则如此不靠谱。”

　　那怎么办呢？

　　因此，真正饮食健康也必须走个性化精准化的道路。

　　什么意思？精准医疗听过没？

　　比如我是一名营养师，我现在要对你这名糖尿病患者进行营养干预，我再也不能粗暴地按照书本上的已有营养知识来对你进行指导，而是要充分的收集你的身体数据、血糖与饮食对应的数据，来作为我为你制定配餐方案的决策依据。

　　

　　收集来的数据有什么用呢？

　　有了全方位的大数据之后，我就可以建立出你的饮食---血糖数学模型，然后用这个模型来预测食物对你血糖的影响，那这个模型靠谱吗？

　　这篇论文中，先收集到800名志愿者的数据，然后制定一套机器学习算法来分析这些数据。经过学习800名数据后，机器学习算法建立的数学模型能够预测食物对人体血糖水平的影响吗？

　　Segal和Elinav小组先用100人进行了验证，结果预言全部得到验证。随后对26人小组开展了双盲随机实验。一组有12名，使用Segal团队研发的机器学习算法预测饮食对血糖水平的影响。对照组有14名，采用医生和营养专家建议的饮食。最终结果表明，这种方法可以准确预测（83.3%）食物对血糖水平的影响，预测结果优于传统（57.1%）方法。

　　利用该方法干预饮食，可在短期内有效降低餐后血糖水平。

　　这才是我们糖友真正需要的东西！

　　我设想未来的血糖管理场景应该是这样的：

　　类似于这种机器学习算法已经开发成一个app了，我们每个人手机里都会安装一个。我们会按照要求输入我们的生理指标（BMI、血液生化指标、健康状况、肠道菌群数据等），在吃饭之前把我们想要吃的食物输入app，然后它会告诉我们吃这种食物之后血糖的变化情况。

　　或者更加直接，它会根据你近期的生理指标，直接推荐食物给你，然后你可以选择自己喜欢吃的。

　　你以为这样的app只有国外有？

　　不一定哦，关注医随访，给你惊喜