随着人工智能技术的快速发展，大型语言模型（LLMs）已逐步渗透至医疗健康领域，尤其在个性化营养管理方面展现出潜力。然而，在临床敏感场景如减肥术后营养支持中，其推荐内容是否安全、是否符合专业指南，仍亟待科学验证。近期，发表于Nutrients杂志的一项仿真研究，首次系统评估了三种主流AI模型——ChatGPT-4o、DeepSeek V3与Grok-3——在袖状胃切除术后早期饮食规划中与临床指南的符合程度，揭示了其优势与局限。 研究采用仿真实验设计，构建了40例虚拟患者档案（男女各半，BMI 32–45 kg/m²），分别在术后第5天（液体期）、第16天（泥状期）及第35天（固体期）向三个AI模型输入标准化提示词，共生成360份一日饮食计划。所有计划经由专业营养师依据美国代谢与减肥外科学会（ASMBS）与美国临床内分泌医师学会/肥胖学会（AACE/TOS）的联合指南进行依从性评分，并利用营养分析软件计算其能量与营养素含量。 结果显示，在整体指南符合性方面，ChatGPT-4o表现最优，尤其在液体期与泥状期；而DeepSeek则在多种微量营养素（如铁、锌、叶酸）的膳食含量上普遍更高。尽管如

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