去过的餐厅（包括日期/价格范围）和健康统计数据（当前胰岛素水平），以便为特定用户推荐安全的餐厅和菜单项。 AI 处理来自用户过去行为、健康统计数据和位置的原始数据。它使用机器学习算法（如协同过滤和分类模型）来识别饮食模式和偏好。它应用实时数据处理和基于约束的推荐引擎来交叉检查食物选项。这可确保建议与用户当前的胰岛素水平相符，从而提供安全且个性化的建议。
另一款应用也宣称能提供同样的功能，但只使用当前位置数据和 加密货币数据 通用饮食指南。它不分析实时健康统计数据、用户食物偏好或适应当前胰岛素水平。个性化程度极低，而且肯定不是由人工智能驱动的。 医疗科技 2. 预测中的人工智能与人工智能清洗： 个人理财应用通过分析您的交易历史、大额购买（例如，购买更大的房子，因此现在需要家具）和外部经济指标（例如，巴西干旱导致咖啡价格上涨的消息）来预测未来的消费趋势。
它提供量身定制的财务建议和预算调整，考虑到预计的食品杂货成本上涨和即将到来的购买。 时间序列预测模型（例如 ARIMA 或 LSTM）用于根据历史数据预测未来的价格波动。该系统将大宗采购（例如新房）与预测相关费用（例如家具）进行交叉引用。它可以动态调整用户的预算，提供实时定制的财务建议。 另一家公司声称其财务应用可以预测支出趋势。