随着全球老龄人口预计于2050年达到21亿，老年群体面临着诸多健康挑战，尤其是营养不良的风险显著增加。生理功能退化如新陈代谢减缓、味觉下降及咀嚼困难，常导致营养摄入不足，进而引发慢性疾病和生活质量下降。传统营养干预方法难以满足老年人多样化、个性化的需求。近年，人工智能（AI）因其强大的数据分析、个性化推荐和适应性调整能力，成为支持老年健康饮食的重要工具。AI技术涵盖了从智能传感器到对话式聊天机器人、图像识别以及机器人辅助喂食等多种形式，能够帮助老年人科学监控饮食、改善饮食习惯和预防营养相关疾病。

本文系统回顾了2015年至2025年间关于利用AI促进老年人健康饮食和营养的30项研究，涵盖机器学习、自然语言处理、推荐系统等多种AI技术。研究不仅系统评估了这些技术在个性化饮食干预中的应用和效果，也探讨了现存的技术局限性、伦理隐患及未来科研方向，为AI在老年营养健康领域的应用提供了全面指南。

本综述严格遵循PRISMA 2020指南，检索了七大数据库（包括ACM、IEEE Xplore、ScienceDirect、PsycINFO、CINAHL、PubMed和Scopus）中2015年至2025年间发表的相关文献。纳入标准为：涉及60岁及以上老年人群的AI营养干预的实证研究，涵盖定性、定量及混合方法研究。通过双重独立评价确保文献筛选的科学性和一致性，数据提取涵盖研究设计、AI技术类型、干预内容、评估指标及伦理考量。采用定量统计和定性内容分析相结合的方法，对干预效果、技术应用趋势及存在问题进行全面分析。

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