[发明专利]一种基于人工智能技术的肝病患者术后营养建议方法在审
申请号: | 201711321749.6 | 申请日: | 2017-12-12 |
公开(公告)号: | CN108172290A | 公开(公告)日: | 2018-06-15 |
发明(设计)人: | 刘昱;李源;杨俊东;范超;邸文华 | 申请(专利权)人: | 昆明亿尚科技有限公司 |
主分类号: | G16H50/20 | 分类号: | G16H50/20;G16H20/60 |
代理公司: | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人: | 李素兰 |
地址: | 650000 云南省*** | 国省代码: | 云南;53 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 患者用户 术后营养 术后 身体指标 肝病 人工智能技术 饮食习惯 营养摄入 营养状况 肝脏功能恢复 人工智能分析 动态调整 建议模型 模型处理 身体状况 身体状态 数据监测 营养支持 参考 记录 展示 分析 | ||
本发明公开了一种基于人工智能技术的肝病患者术后营养建议方法,步骤1、获取患者用户的术后各项身体指标;步骤2、获取患者用户的饮食习惯和当前营养状况;步骤3、将患者用户的术后各项身体指标、饮食习惯、当前营养状况输入术后营养建议模型进行处理;步骤4、将模型处理的结果向患者用户进行展示;步骤5、记录患者用户实际的营养摄入情况;步骤6、分析并结合患者用户实际的营养摄入情况和患者用户的各项身体指标,持续的动态调整并进行后续的术后营养建议活动。本发明结合患者用户的术后身体状况和营养情况,基于数据监测和人工智能分析,为术后的肝病患者提供合理的营养支持,为维持患者用户身体状态稳定和促进肝脏功能恢复提供科学参考。
技术领域
本发明涉及医学、机器学习、大数据等多种领域,特别是一种基于人工智能技术的肝病患者术后营养建议模型。
背景技术
机器学习(Machine Learning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它致力于研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能,通过与大量数据的结合,可以彰显数据背后的真实含义。人工神经网络是机器学习中的一种算法,基于生物学中神经网络的基本原理,从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象,以网络拓扑知识为理论基础,模拟人脑建立某种处理复杂信息的数学模型。一个神经网络被视为包含了许多参数的数学模型,由若干函数相互代入而得到。将输入和想要的输出同时提供给人工智能技术后,人工神经网络通过学习和训练,获得模型中的所有权重,多次调整的权重使得模型的输出等于或无限接近于想要的结果,也就是寻找到了输入和输出之间的关系,从而完成了模型的建立。
肝脏是身体内以代谢功能为主的一个器官,而肝病患者因肝脏功能出现障碍,则会导致身体内蛋白质、脂肪等的代谢紊乱,从而造成一定程度的肝源性营养不良。营养方式的选择可分为肠外营养和肠内营养,通常情况下,对于肝病患者来说,肠外营养主要应用在术后早期的过程中,与肠内营养相互配合,为无法正常进食的患者提供营养支持,作用时间较短;之后逐渐过渡到完全肠内营养。这样的营养支持方式可以维持肠道功能的完整性,减少感染的发生,促进患者肝脏功能的恢复。但是每位患者的体质情况和术后状态都各不相同,而如何根据每一位患者的综合情况,为其针对性的作出营养摄入的建议,是本发明亟待解决的具有积极意义的科学技术。
发明内容
基于以上现状,本发明提出了一种基于人工智能技术的肝病患者术后营养建议方法,结合机器学习技术,利用计算机信息处理,为术后的肝病患者提供合理的营养摄入建议提供可行方案,保证患者能量的供给,促进患者身体机能的恢复。
本发明的一种基于人工智能技术的肝病患者术后营养建议方法,该方法包括以下步骤:
步骤1、获取患者用户的术后各项身体指标,至少包括人体体温、血压、血糖含量在内的身体测量值,以及患者感知症状;
步骤2、获取患者用户的饮食习惯和当前营养状况;
步骤3、构建患者的术后营养建议模型;将步骤1-步骤3收集的这些数据分为两部分,一部分作为训练集,将将通过相关渠道收集到的大量肝病患者的术后各项身体指标、饮食习惯、当前营养状况作为模型的输入,将所应摄入的营养内容息作为输出,定义好模型的激活函数和层数,经过不断地学习和训练,得到营养建议模型的权重;另外一部分作为测试集,用来验证营养建议模型的准确度;之后,经过细节地调整和优化,从而建立术后营养支持模型;此后,将患者用户的术后各项身体指标、饮食习惯、当前营养状况输入术后营养建议模型进行处理;;
步骤4、将模型处理的结果向患者用户进行展示;
步骤5、记录患者实际的营养摄入情况;
步骤6、分析并结合患者用户实际的营养摄入情况和患者用户的各项身体指标,持续的动态调整并进行后续的术后营养建议活动。
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