managementranepaУправленческое консультированиеAdministrative Consulting1726-11391816-8590Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration. North-West Institute of Management.IKYSCVmanagementranepa-2836Research ArticleТЕХНОЛОГИИ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: ОТРАСЛЕВАЯ СПЕЦИФИКА И ПРАКТИКА ПРИМЕНЕНИЯЦифровое управление питанием и продовольственной безопасностью в АрктикеDigital Governance of Nutrition and Food Security in the ArcticЛебедеваУ. М.LebedevaU. M.

Лебедева Ульяна Михайловна, кандидат медицинских наук, ведущий научный сотрудник

Якутск

Yakutsk

ЛебедевМ. П.LebedevM. P.

Лебедев Михаил Петрович, академик РАН, доктор технических наук, профессор, генеральный директор 

Якутск

Yakutsk

ЧиряеваЛ. М.ChiryaevaL. M.

Чиряева Лена Михайловна, стажер-исследователь Института социально-политических исследований 

Якутск

Москва

Moscow

ЛитвинцеваЕ. А.LitvintsevaЕ. А.

Литвинцева Елена Ананьевна, доктор социологических наук, доцент, Ученый секретарь 

Москва

Moscow

Северо-Восточный федеральный университет имени М. К. АммосоваM. K. Ammosov North-Eastern Federal UniversityФедеральный исследовательский центр «Якутский научный центр Сибирского отделения Российской академии наук»Federal Research Center «Yakut Scientific Center of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences»Федеральный исследовательский центр «Якутский научный центр Сибирского отделения Российской академии наук»; Институт социально-политических исследований Федерального научно-исследовательского социологического центра Российской академии наукFederal Research Center «Yakut Scientific Center of the Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences»; Institute of Socio-Political Research — Branch of the Federal Center of Theoretical and Applied Sociology of the Russian Academy of SciencesИнститут государственной службы и управления Российской академии государственной службы и народного хозяйства при Президенте Российской ФедерацииInstitute of Public Administration and Civil Service, Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (RANEPA)20250611202505187–204Copyright © Лебедева У.М., Лебедев М.П., Чиряева Л.М., Литвинцева Е.А., 20252025Лебедева У.М., Лебедев М.П., Чиряева Л.М., Литвинцева Е.А.Lebedeva U.M., Lebedev M.P., Chiryaeva L.M., Litvintseva Е.А.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.acjournal.ru/jour/article/view/2836

Актуальность. В условиях ускоренной цифровой трансформации государственного управления особую актуальность приобретает разработка устойчивых механизмов обеспечения продовольственной безопасности и формирования здоровьесберегающего питания для населения Арктической зоны Российской Федерации. Настоящее исследование направлено на научное обоснование модели цифрового управления питанием, основанной на интеграции интеллектуальных технологий в систему государственно-социальной политики. Цель исследования — разработка научно обоснованной модели цифрового управления питанием и продовольственной безопасностью в Арктике в условиях усиливающихся климатических, логистических и инфраструктурных ограничений. В условиях нарастающей климатической нестабильности, нутритивных и когнитивных дефицитов, цифрового неравенства и ограниченного доступа к медицинской помощи возникает потребность в переходе от традиционной продовольственной поддержки к гибкой системе адаптивного и интеллектуального управления питанием населения.Методология включает структурно-функциональный и сравнительный анализ, цифровое моделирование, элементы поведенческой диагностики, микробиомного подхода и геоаналитики. Применяются сценарные методы оценки рисков, технологии биосенсорного мониторинга, а также инструменты анализа нутритивной уязвимости с учетом демографических, климатических и поведенческих факторов.Результаты включают разработку оригинальной платформенной модели цифрового управления питанием, интегрирующей телемедицинские решения, интеллектуальные алгоритмы оценки и коррекции рациона, цифровые следы пищевого поведения и биосенсоры, носимые устройства и отечественные цифровые продукты («1С:Плановое питание», облачная система «Научный инструмент анализа питания» (НИАП) и др). Выделена система индикаторов для раннего выявления алиментарных рисков в северных и арктических муниципалитетах и предложены инновационные механизмы персонализированной нутриционной поддержки, включая цифровые двойники рационов и алгоритмы хрононутрициологической адаптации.Выводы подтверждают, что цифровое питание в Арктической зоне России выступает стратегическим ресурсом социального суверенитета, адаптивности и устойчивого развития. Адаптивные интеллектуальные решения в сфере питания позволяют государству оперативно корректировать меры социальной политики в ответ на региональные вызовы, предупреждать пищевые дефициты и способствовать достижению целей национальных проектов в области демографии, здравоохранения и цифровой трансформации. 

Amid the accelerating digital transformation of public administration, the development of resilient mechanisms for ensuring food security and promoting health-preserving nutrition in the Arctic Zone of the Russian Federation is gaining particular relevance. This study aims to provide a scientific rationale for a digital nutrition management model based on the integration of intelligent technologies into the system of state social policy.The objective of the research is to develop a scientifically grounded model for digital nutrition and food security management in the Arctic under intensifying climatic, logistical, and infrastructural constraints. In the context of increasing climate instability, nutritional and cognitive deficits, digital inequality, and limited access to medical care, there is a growing need to shift from traditional food assistance to a flexible system of adaptive and intelligent population nutrition governance.The methodology combines structural-functional and comparative analysis, digital modeling, elements of behavioral diagnostics, microbiome-based approaches, and geospatial analytics. Scenario-based risk assessments, biosensor monitoring technologies, and tools for analyzing nutritional vulnerability are employed, taking into account demographic, climatic, and behavioral factors.The results include the development of an original platform-based model for digital nutrition management, integrating telemedicine solutions, intelligent algorithms for dietary assessment and adjustment, digital dietary behavior traces, biosensors, wearable devices, and domestic digital products (e.g., «1C: Planned Nutrition», and the cloud-based «Scientific Nutrition Analysis Platform» (NIAP)). A system of indicators for early detection of alimentary risks in northern and Arctic municipalities is proposed, along with innovative mechanisms for personalized nutritional support, including digital diet twins and chrono-nutritional adaptation algorithms.The conclusions affirm that digital nutrition in the Russian Arctic functions as a strategic resource for social sovereignty, adaptability, and sustainable development. Adaptive intelligent nutrition solutions enable the state to rapidly adjust social policy measures in response to regional challenges, prevent dietary deficiencies, and contribute to achieving the goals of national projects in demographics, healthcare, and digital transformation. 

здоровьесберегающие технологиисоциальное питаниецифровая трансформацияустойчивое развитие регионовнутрициологический мониторингтехнологии персонализации питанияhealth-preserving technologiessocial nutritiondigital transformationregional sustainable developmentnutritional monitoringpersonalized nutrition technologiesReferencesАктуальность оценки нутритивного статуса у детей с хронической сердечной недостаточностью / Л. А. Гандаева, Т. Э. Боровик, Е. Н. Басаргина [и др.] // Вопросы современной педиатрии. 2015. Т. 14, № 6. С. 699-705. DOI: 10.15690/vsp.v14i6.1479.Relevance of assessing the nutritional status in children with chronic heart failure / L. A. Gandaeva, T. E. Borovik, E. N. Basargina, et al. // Voprosy sovremennoi pediatrii (Current Pediatrics). 2015;14(6):699–705. https://doi.org/10.15690/vsp.v14i6.1479.Боровиков В. П. Статистический анализ и обработка данных в среде SPSS. СПб. : Питер, 2021. 400 с.Borovikov V. P. Statistical Analysis and Data Processing in the SPSS Environment. St. Petersburg: Piter, 2021. 400 p. (In Russ.).Власов А. Н., Гришина Е. О. Инструменты бизнес-аналитики в визуализации больших данных: сравнение Power BI и Tableau // Экономика и управление: проблемы, решения. 2021. № 4 (124). С. 98–104.Vlasov A. N., Grishina E. O. Business analytics tools for big data visualization: a comparison of Power BI and Tableau // Economics and Management: Problems, Solutions [Ekonomika i upravlenie: problemy, resheniya]. 2021. N 4 (124). P. 98–104. (In Russ.).Зубарев А. В., Осипов С. Ю. Plotly Dash в научных и образовательных проектах: обзор функциональных возможностей // Современные информационные технологии и ИТ образование. 2023. Т. 19, № 1. С. 112–119.Zubarev A. V., Osipov S. Yu. Plotly Dash in scientific and educational projects: a review of functionality // Modern Information Technologies and IT Education [Sovremennye informatsionnye tekhnologii i IT obrazovanie]. 2023. Vol. 19, N 1. P. 112–119. (In Russ.).Ильин Е. П., Кукаренко Н. Н., Грибанов А. В. Адаптация человека к экстремальным условиям и дисбиоз микробиоты кишечника // Актуальные вопросы медицинской микробиологии. 2020. № 3. С. 12–19.Ilyin E. P., Kukarenko N. N., Gribanov A. V. Human adaptation to extreme conditions and intestinal microbiota dysbiosis // Topical Issues of Medical Microbiology [Aktual’nye voprosy meditsinskoi mikrobiologii]. 2020. N 3. P. 12–19. (In Russ.).Использование ArcGIS Pro для мониторинга социальной инфраструктуры в северных регионах РФ / под ред. П. П. Петрова // Региональная экономика и управление. 2021. № 1. С. 88–96.Use of ArcGIS Pro for monitoring social infrastructure in the northern regions of the Russian Federation /ed. by P. P. Petrov // Regional Economics and Management [Regional’naya ekonomika i upravlenie]. 2021. N 1. P. 88–96. (In Russ.).Кобелькова И. В. Цифровые платформы для оценки питания спортсменов: сравнение методов 24-часового воспроизведения и частотного анализа с применением НИАП / И. В. Кобелькова, Ю. А. Селедкова, М. М. Коростелева, М. А. Каде, Т. Н. Солнцева // Modern Issues of Biomedicine. 2024. Т. 8, № 4 (30). DOI: 10.24412/2588-0500-2024-8-4-28.Kobelkova I. V., Seledkova Yu. A., Korosteleva M. M., Kade M. A., Solntseva T. N. Digital platforms for assessing athletes’ nutrition: comparison of 24-hour recall and food frequency methods using NIAP // Modern Issues of Biomedicine [Modern Issues of Biomedicine]. 2024. Vol. 8, N 4 (30). DOI: 10.24412/2588-0500-2024-8-4-28. (In Russ.).Комаров С. А., Петрова И. Ю. Цифровая диагностика пищевого поведения: методологические подходы // Медицинская информатика и статистика. 2023. № 2. С. 29–36.Komarov S. A., Petrova I. Yu. Digital diagnostics of eating behavior: methodological approaches // Medical Informatics and Statistics [Meditsinskaya informatika i statistika]. 2023. N 2. P. 29–36. (In Russ.).Комаров С. А., Хлебников Е. А. Особенности пищевого поведения вахтового населения Крайнего Севера // Социальная гигиена и организация здравоохранения. 2022. № 1. С. 18–25.Komarov S. A., Khlebnikov E. A. Features of eating behavior among rotational shift workers in the Far North // Social Hygiene and Healthcare Organization [Sotsial’naya gigiena i organizatsiya zdravookhraneniya]. 2022. N 1. P. 18–25. (In Russ.).Комарова Е. С., Романов А. Д. Геоинформационные панели в Plotly Dash и QGIS для пространственного анализа демографических рисков // Геоинформационные системы. 2022. № 2. С. 60–68.Komarova E. S., Romanov A. D. Geoinformation dashboards in Plotly Dash and QGIS for spatial analysis of demographic risks // Geoinformation Systems [Geoinformatsionnye sistemy]. 2022. N 2. P. 60–68. (In Russ.).Лаврова Н. А., Куликов А. Ю. Применение Power BI для анализа региональных социально экономических показателей // Информационные технологии и вычислительные системы. 2021. № 3. С. 47–53.Lavrova N. A., Kulikov A. Yu. Using Power BI for analysis of regional socio-economic indicators // Information Technologies and Computing Systems [Informatsionnye tekhnologii i vychislitel’nye sistemy]. 2021. N 3. P. 47–53. (In Russ.).Макарова И. П., Шувалов В. А. Tableau как инструмент визуализации в прикладных исследованиях: от данных к решениям // Управленческое консультирование. 2022. № 6. С. 71–77.Makarova I. P., Shuvalov V. A. Tableau as a visualization tool in applied research: from data to decisions // Administrative Consulting [Upravlencheskoe konsul’tirovanie]. 2022. N 6. P. 71–77. (In Russ.).Оценка нутритивного статуса и его коррекция при хронической обструктивной болезни легких // Пульмонология. 2022. № 4. С. 62–70.Assessment and correction of nutritional status in chronic obstructive pulmonary disease // Pulmonology [Pul’monologiya]. 2022. N 4. P. 62–70. (In Russ.).Портнов Н. М., Егорова Л. А. Применение математико-статистических методов для оценки состояния здоровья населения // Вестник научных исследований. 2020. № 4. С. 45–53.Portnov N. M., Egorova L. A. Application of mathematical-statistical methods to assess public health status // Bulletin of Scientific Research [Vestnik nauchnykh issledovanii]. 2020. N 4. P. 45–53. (In Russ.).Рубин Б. Агентно-ориентированное моделирование: методы и технологии для имитации человеческих систем // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2002. Vol. 99. № suppl 3. С. 7257–7264.Rubin B. Agent-based modeling: methods and technologies for simulating human systems // Proceedings of the National Academy of Sciences. 2002. Vol. 99, Suppl. 3. P. 7257–7264. (In Russ.).Савинов А. А., Махров А. Н. Пространственный анализ в региональной политике: инструменты, кейсы, подходы // Региональная экономика: теория и практика. 2022. № 5. С. 74–85.Savinov A. A., Makhrov A. N. Spatial analysis in regional policy: tools, cases, approaches // Regional Economy: Theory and Practice [Regional’naya ekonomika: teoriya i praktika]. 2022. N 5. P. 74–85. (In Russ.).Сахаров А. А. Устойчивое питание и цифровизация северных территорий // Проблемы развития территорий. 2021. № 6 (120). С. 95–108.Sakharov A. A. Sustainable nutrition and the digitalization of northern territories // Problems of Territory Development [Problemy razvitiya territorii]. 2021. N 6 (120). P. 95–108. (In Russ.)Система QGIS как инструмент геопространственного анализа регионов Севера // Геоинформационные технологии и картография. 2022. № 4. С. 45–53.The QGIS system as a tool for geospatial analysis of northern regions // Geoinformation Technologies and Cartography [Geoinformatsionnye tekhnologii i kartografiya]. 2022. N 4. P. 45–53. (In Russ.).Скобелкин О. К., Шляхто Е. В. Проблемы нутрициологии в экстремальных климатических условиях // Вопросы питания. 2020. Т. 89, № 6. С. 22–30. DOI: 10.24411/0042-8833-2020-10063.Skobelkin O. K., Shlyakhto E. V. Problems of nutrition science in extreme climatic conditions // Problems of Nutrition [Voprosy pitaniya]. 2020. Vol. 89, N 6. P. 22–30. DOI: 10.24411/00428833-2020-10063. (In Russ.).Тихомиров А. В. Цифровое государство и социальная адаптация: новые вызовы и подходы // Управленческое консультирование. 2023. № 4 (172). С. 31–39.Tikhomirov A. V. Digital government and social adaptation: new challenges and approaches // Administrative Consulting [Upravlencheskoe konsul’tirovanie]. 2023. N 4 (172). P. 31–39. (In Russ.).Чернышов В. Г., Лисовская Н. Б. Применение ГИС-технологий для планирования медицинской помощи в отдаленных регионах // Информационные технологии в медицине. 2021. № 2. С. 45–52.Chernyshov V. G., Lisovskaya N. B. Application of GIS technologies for planning medical care in remote regions // Information Technologies in Medicine [Informatsionnye tekhnologii v meditsine]. 2021. N 2. P. 45–52. (In Russ.).Щедровицкий Г. П. Сравнительный анализ как метод познания // Вопросы философии. 1992. № 4. С. 31–42.Shchedrovitsky G. P. Comparative analysis as a method of cognition // Questions of Philosophy [Voprosy filosofii]. 1992. N 4. P. 31–42. (In Russ.).Chen J., Lieffers J., Bauman A., Hanning R., Allman-Farinelli M. The use of smartphone health apps and other mobile health (mHealth) technologies in dietetic practice: a three country study // Journal of Human Nutrition and Dietetics. 2017. Vol. 30, N 4. P. 439–452. DOI: 10.1111/jhn.12446.Chen J., Lieffers J., Bauman A., Hanning R., Allman-Farinelli M. The use of smartphone health apps and other mobile health (mHealth) technologies in dietetic practice: a three country study // Journal of Human Nutrition and Dietetics. 2017. Vol. 30, N 4. P. 439–452. DOI: 10.1111/ jhn.12446.Dobbie S., Schreckenberg K., Dyke J. G., Schaafsma M., Balbi S. Agent based modelling to assess community food security and sustainable livelihoods // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2018. Vol. 21, N 1: Article 9 (P. 1–9). DOI: 10.18564/jasss.3639.Dobbie S., Schreckenberg K., Dyke J. G., Schaafsma M., Balbi S. Agent based modelling to assess community food security and sustainable livelihoods // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. 2018. Vol. 21, N 1: Article 9 (P. 1–9). DOI: 10.18564/jasss.3639.Ko I., Chang H. Interactive Visualization of Healthcare Data Using Tableau // Health Inform Res. 2017. Vol. 23, N 4. P. 349–354. DOI: 10.4258/hir.2017.23.4.349.Ko I., Chang H. Interactive Visualization of Healthcare Data Using Tableau // Health Inform Res. 2017. Vol. 23, N 4. P. 349–354. DOI: 10.4258/hir.2017.23.4.349.Kuznetsova T. Yu., Ivanov V. N. Digitalization of Nutrition and Health Services in the Arctic Regions of Russia // Journal of Arctic Social and Health Studies. 2022. Vol. 8, N 3. P. 15–28.Kuznetsova T. Yu., Ivanov V. N. Digitalization of Nutrition and Health Services in the Arctic Regions of Russia // Journal of Arctic Social and Health Studies. 2022. Vol. 8, N 3. P. 15–28.Kuznetsova T. Yu., Morozov A. P. Constructing a Regional Nutritional Adaptation Index: Case of Arctic Russia // Sustainability. 2023. Vol. 15, N 12. P. 10534. DOI: 10.3390/su151210534.Kuznetsova T. Yu., Morozov A. P. Constructing a Regional Nutritional Adaptation Index: Case of Arctic Russia // Sustainability. 2023. Vol. 15, N 12. P. 10534. DOI: 10.3390/su151210534.Kuznetsova T. Yu., Morozov A. P. Digital Twins of Nutritional Models for Arctic Populations // Journal of Arctic Healthcare and Technology. 2023. Vol. 5, N 2. P. 50–63.Kuznetsova T. Yu., Morozov A. P. Digital Twins of Nutritional Models for Arctic Populations // Journal of Arctic Healthcare and Technology. 2023. Vol. 5, N 2. P. 50–63.Liang Y., Zheng D., Zhang W. Wearable Biosensors for Health Monitoring // Advanced Healthcare Materials. 2021. Vol. 10, N 4. P. 2100120.Liang Y., Zheng D., Zhang W. Wearable Biosensors for Health Monitoring // Advanced Healthcare Materials. 2021. Vol. 10, N 4. P. 2100120.Nilsson M., Sundqvist J., Nielsen H. Arctic Data Strategies: Systems for Sustainable Food Security // Journal of Arctic Policy Studies. 2022. Vol. 4 (2). P. 45–62.Nilsson M., Sundqvist J., Nielsen H. Arctic Data Strategies: Systems for Sustainable Food Security // Journal of Arctic Policy Studies. 2022. Vol. 4 (2). P. 45–62.Piwek L., Ellis D. A., Andrews S., Joinson A. The Rise of Consumer Health Wearables: Promises and Barriers // PLoS Medicine. 2016. Vol. 13, N 2. e1001953. DOI: 10.1371/journal.pmed.1001953.Piwek L., Ellis D. A., Andrews S., Joinson A. The Rise of Consumer Health Wearables: Promises and Barriers // PLoS Medicine. 2016. Vol. 13, N 2. e1001953. DOI: 10.1371/journal.pmed.1001953.Smith C., Johnson M. GIS for Public Health: Integrating Data for Smarter Resource Allocation // International Journal of Health Geographics. 2020. Vol. 19, Article 17. DOI: 10.1186/s12942020-00225-9.Smith C., Johnson M. GIS for Public Health: Integrating Data for Smarter Resource Allocation // International Journal of Health Geographics. 2020. Vol. 19, Article 17. DOI: 10.1186/s12942020-00225-9.Smith C., Johnson M. Wearable Devices and Digital Traces for Real-Time Nutritional Monitoring // Journal of Medical Internet Research. 2021. Vol. 23, N 9. e24589. DOI: 10.2196/24589.Smith C., Johnson M. Wearable Devices and Digital Traces for Real-Time Nutritional Monitoring // Journal of Medical Internet Research. 2021. Vol. 23, N 9. e24589. DOI: 10.2196/24589.Turnbaugh P. J., Hamady M., Yatsunenko T. et al. A core gut microbiome in obese and lean twins // Nature. 2009. Vol. 457. P. 480–484.Turnbaugh P. J., Hamady M., Yatsunenko T. et al. A core gut microbiome in obese and lean twins // Nature. 2009. Vol. 457. P. 480–484.Van Boorn G., Hengeveld G., Vergeer J. Representing agent-based models to assess the resilience and efficiency of food supply chains // PLOS ONE. 2020. Vol. 15, N 11: e0242323. DOI: 10.1371/journal.pone.0242323.Van Boorn G., Hengeveld G., Vergeer J. Representing agent-based models to assess the resilience and efficiency of food supply chains // PLOS ONE. 2020. Vol. 15, N 11: e0242323. DOI: 10.1371/journal.pone.0242323.Zhao L., Zhang C., Fang C. et al. Gut microbiota and personalized nutrition: Science and application // Nutrition Reviews. 2022. Vol. 80 (6). P. 1113–1128.Zhao L., Zhang C., Fang C. et al. Gut microbiota and personalized nutrition: Science and application // Nutrition Reviews. 2022. Vol. 80 (6). P. 1113–1128.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.