[发明专利]一种基于人工智能自适应个体体征进行“量身定制”饮食滋补模型方法

说明书

本发明公开了一种基于人工智能自适应个体体征进行“量身定制”饮食滋补模型方法，涉及健康管理领域，该基于人工智能自适应个体体征进行“量身定制”饮食滋补模型方法针对用户的静态特征、动态特征以及定期的体质评估结果得出适合用户的饮食方案，结合了用户的个人特征，基于数据的检测和智能分析，针对性的向用户推荐适合自身的饮食内容，为用户进行健康饮食提供帮助和指导；所推荐的饮食建议的搭配也具备科学合理的优势，可广泛应用于日常生活中。

技术领域

本发明涉及健康管理领域，特别涉及一种基于人工智能自适应个体体征进行“量身定制”饮食滋补模型方法。

背景技术

根据国家卫计委统计数据显示，目前中国因慢性病导致死亡人数占总死亡人数的85％，慢性病在疾病负担中所占比重达70％，已成为重大公共卫生问题和社会问题，严重影响我国人民群众的身体健康。体检是发现健康问题的重要手段，通过体检能够了解身体状况、生理参数指标及饮食等调理注意事项。但是，由于人体各不相同的独立个体，每个人对相同的饮食调理方案的效果并不相同，每个用户各自的生理周期，均有不同侧重，比如女性用户最注重生理周期的正常，那么我们的数据就可以提供其生理期前的饮食方案，生理期期间的饮食保养方案，以及生理期之后的饮食保养方案。再比如糖尿病患者在乎血糖的每天不同时间段的变化程度，那么我们可以通过历史数据的分析，为其推荐当天的有助于控制血糖突升突降的饮食方案。每个用户的方案都不同，因地制宜，量身定制。现有的有监督分类算法的原理图如图1所示，操作比较麻烦。

同时，人体是随季节、天气、心情、生活节奏、工作压力等因素频繁变化的，需要随着时间、季节、生理周期等变化，对人体数据的实时追踪监督，根据心跳数据，每天运动量，睡眠质量，体检数据等，从以年为周期，到以每天，每小时为周期，监督健康指数，调理方案精细化地进行调整，才能真正发挥健康管理的最佳效果。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于人工智能自适应个体体征进行“量身定制”饮食滋补模型方法，针对用户的静态特征、动态特征以及定期的体质评估结果得出适合用户的饮食方案。

为实现上述目的，本发明提供以下的技术方案：

该基于人工智能自适应个体体征进行“量身定制”饮食滋补模型方法包括如下步骤：

1)输入因子的确定：输入因子包括静态特征和动态特征两级特征。静态特征包括：年龄、性别、身高、体重、生理周期、慢性病；动态特征包括：季节、气候、节气；

2)整体人群对象画像调理模型，当首次使用，未形成最适合个人的“个体体质画像饮食调理模型”时，使用“整体人群对象画像调理模型”，即根据医生；建议，进行饮食管理调节；

3)个体体质画像特征调理模型；因每个人有具体的年龄、体重、性别、慢性病史等用户画像信息，个人均有其在人群中的属性，本方法则根据使用者静态特征和不断调整的动态特征，结合饮食干预后的身体机能反馈，根据定期体质评估不断反馈修正个体模型，同时，个人模型作为“整体人群对象画像调理模型”的输入因子，影响该整体人群的该对应画像类型的模型；

4)三角质量评价矩阵，采集用户实际运动、饮食、外用、调理及体质评估数据。运动通过智能手环/手表，或智能鞋作为运动采集硬件，饮食、外用、调理情况、体质评估通过app或医生问诊后台录入；