基于机器学习的肾病患者营养管理方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于机器学习的肾病患者营养管理方法及系统，包括基于目标对象的饮食记录数据和个人信息，确定目标对象所摄入食物原料信息以及食物营养成分信息；根据所述食物原料信息以及所述食物营养成分信息，结合历史食谱信息以及预先获取的目标对象的标准营养摄入信息，通过多目标优化算法确定所述目标对象的饮食记录数据对应的营养均衡要求；基于所述营养均衡要求，结合所述目标对象的饮食口味偏好以及所述目标对象的个人信息，设置个性化食谱并对所述个性化食谱打分，并推荐打分超过预设推荐阈值的个性化食谱列表。预设推荐阈值的个性化食谱列表。预设推荐阈值的个性化食谱列表。

【技术实现步骤摘要】
基于机器学习的肾病患者营养管理方法及系统


[0001]本专利技术涉及营养管理技术，尤其涉及一种基于机器学习的肾病患者营养管理方法及系统。

技术介绍

[0002]肾病综合征是由各种原发性和继发性肾小球疾病引起的一组临床综合征，其临床特征是大量蛋白尿（24h尿蛋白＞35g、低蛋白血症(血浆白蛋白＜30g/ L)、高脂血症和水肿。因肾病综合征患者铁、锌、铜及调节钙代谢的关键代谢产物均从尿中丢失。此病病程长,病情迁延,易反复。其中 饮食不当是导致复发的重要原因，因此饮食治疗及护理对疾病的预后、转归、康复有重要意义。通过肾病综合征患者营养评价，针对性地进行饮食 管理，能有效的提高患者的饮食依从性,对疾病的预后及患者的生活质量都有显著意义。
[0003]公开号为CN113573417B，专利技术名称为一种肾病患者智能化营养管理系统的专利，公开了由肾病管理服务器生成患者营养管理信息并将其发送给基站；响应于接收到患者营养管理信息，由基站在第一频带及第一符号集合上向移动终端发送第一下行链路控制消息；响应于接收到由基站发送的第一下行链路控制消息，由移动终端在第一下行链路控制消息指示的下行链路资源上开始接收由基站发送的下行链路数据；响应于开始向移动终端发送下行链路数据，由基站向第二移动终端分配用于发送随机接入前导码的第一PRACH资源集合；响应于向第二移动终端分配用于发送随机接入前导码的第一PRACH资源，由基站在第二频带上及在第四时隙集合之前向移动终端发送第二下行链路控制消息。
[0004]现有技术专注于依靠无线通信和移动终端给病患定时推送指导意见，实现全程管理、细致化管理和个性化管理，但是并不关注于于肾病相关的营养管理，而现有的营养管理往往混乱，除了基本的影响肾病的基本食物外，并不关注整体的营养学搭配。

技术实现思路

[0005]本专利技术实施例提供一种基于机器学习的肾病患者营养管理方法及系统，能够至少解决现有技术中部分问题，也即现有的营养管理往往混乱，除了基本的影响肾病的基本食物外，并不关注整体的营养学搭配。
[0006]本专利技术实施例的第一方面，
[0007]提供一种基于机器学习的肾病患者营养管理方法，包括：
[0008]基于目标对象的饮食记录数据和个人信息，确定目标对象所摄入食物原料信息以及食物营养成分信息；
[0009]根据所述食物原料信息以及所述食物营养成分信息，结合历史食谱信息以及预先获取的目标对象的标准营养摄入信息，通过多目标优化算法确定所述目标对象的饮食记录数据对应的营养均衡要求；
[0010]基于所述营养均衡要求，结合所述目标对象的饮食口味偏好以及所述目标对象的个人信息，设置个性化食谱并对所述个性化食谱打分，并推荐打分超过预设推荐阈值的个
性化食谱列表。
[0011]在一种可选的实施方式中，
[0012]所述根据所述食物原料信息以及所述食物营养成分信息，结合历史食谱信息以及预先获取的目标对象的标准营养摄入信息，通过多目标优化算法确定所述目标对象的饮食记录数据对应的营养均衡要求包括：
[0013]为所述食物原料信息以及所述食物营养成分信息设置对应的约束关系矩阵，将所述历史食谱信息作为粒子群，初始化所述粒子群、所述粒子群中所有粒子的速度和位置，以及所述粒子群对应的外部档案；
[0014]以所述历史食谱信息中所含食物营养成分信息与所述儿童标准营养摄入信息的营养差值最小化为目标构建适应度函数；
[0015]根据所述适应度函数建立适应网格空间，将所述适应网格空间均分为多个子网格，基于所述多个子网格对应的适应度值通过轮盘赌选择算法确定目标粒子，将所述目标粒子的位置和速度作为初始最优解；
[0016]基于所述多个子网格对应的适应度值构建粒子越界集合，并将所述粒子越界集合并入所述外部档案，以所述外部档案规模为限，迭代优化所述粒子群中粒子的速度和位置，直至达到预设迭代条件。
[0017]在一种可选的实施方式中，
[0018]所述以所述历史食谱信息中所含食物营养成分信息与所述儿童标准营养摄入信息的营养差值最小化为目标构建适应度函数包括：
[0019]按照如下公式构建所述适应度函数：
[0020]；
[0021]其中，f(x)表示适应度值，U表示求解所述适应度函数所用非劣解集合中非劣解的数量，A表示约束关系矩阵，e
j
表示第j个相邻非劣解之间的距离，E表示非劣解集合，Q表示营养成分的数量，f
i
(p)表示历史食谱信息中所含食物营养成分信息集合，f
i
(q)表示儿童标准营养摄入信息集合。
[0022]在一种可选的实施方式中，
[0023]所述基于所述营养均衡要求，结合所述目标对象的饮食口味偏好以及所述目标对象的个人信息，设置个性化食谱包括：
[0024]获取所述目标对象的配餐信息，以及所述配餐信息中所含营养元素的含量总和，结合所述目标对象的个人信息确定推荐摄入量；
[0025]根据所述目标对象的配餐信息，确定所述配餐信息的单位样本中热能含量，以及所述配餐信息中食物摄入的重量，基于所述热量含量以及所述食物摄入的重量，确定所述目标对象的热能目标值；
[0026]基于所述推荐摄入量、所述热能目标值以及所述目标对象的饮食口味偏好，设置个性化食谱。
[0027]在一种可选的实施方式中，
[0028]所述基于所述推荐摄入量、所述热能目标值以及所述目标对象的饮食口味偏好，
设置个性化食谱包括：
[0029]按照如下公式设置所述个性化食谱：
[0030]；
[0031]其中，Z表示所述个性化食谱，pre表示所述目标对象的饮食口味偏好，m、n分别表示营养元素的数量以及配餐的数量，e
j
表示第j个配餐信息中单位样本中热能含量，X
j
表示第j个配餐信息中食物摄入的重量，k
ij
表示第j个配餐信息中第i种营养元素含量，表示所述推荐摄入量，表示所述热能目标值。
[0032]本专利技术实施例的第二方面，
[0033]提供一种基于机器学习的肾病患者营养管理系统，包括：
[0034]第一单元，用于基于目标对象的饮食记录数据和个人信息，确定目标对象所摄入食物原料信息以及食物营养成分信息；
[0035]第二单元，用于根据所述食物原料信息以及所述食物营养成分信息，结合历史食谱信息以及预先获取的目标对象的标准营养摄入信息，通过多目标优化算法确定所述目标对象的饮食记录数据对应的营养均衡要求；
[0036]第三单元，用于基于所述营养均衡要求，结合所述目标对象的饮食口味偏好以及所述目标对象的个人信息，设置个性化食谱并对所述个性化食谱打分，并推荐打分超过预设推荐阈值的个性化食谱列表。
[0037]在一种可选的实施方式中，
[0038]所述第二单元还用于：
[0039]为所述食物原料信息以及所述食物营养成分信息设置对应本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于机器学习的肾病患者营养管理方法，其特征在于，包括：基于目标对象的饮食记录数据和个人信息，确定目标对象所摄入食物原料信息以及食物营养成分信息；根据所述食物原料信息以及所述食物营养成分信息，结合历史食谱信息以及预先获取的目标对象的标准营养摄入信息，通过多目标优化算法确定所述目标对象的饮食记录数据对应的营养均衡要求；基于所述营养均衡要求，结合所述目标对象的饮食口味偏好以及所述目标对象的个人信息，设置个性化食谱并对所述个性化食谱打分，并推荐打分超过预设推荐阈值的个性化食谱列表。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述食物原料信息以及所述食物营养成分信息，结合历史食谱信息以及预先获取的目标对象的标准营养摄入信息，通过多目标优化算法确定所述目标对象的饮食记录数据对应的营养均衡要求包括：为所述食物原料信息以及所述食物营养成分信息设置对应的约束关系矩阵，将所述历史食谱信息作为粒子群，初始化所述粒子群、所述粒子群中所有粒子的速度和位置，以及所述粒子群对应的外部档案；以所述历史食谱信息中所含食物营养成分信息与所述儿童标准营养摄入信息的营养差值最小化为目标构建适应度函数；根据所述适应度函数建立适应网格空间，将所述适应网格空间均分为多个子网格，基于所述多个子网格对应的适应度值通过轮盘赌选择算法确定目标粒子，将所述目标粒子的位置和速度作为初始最优解；基于所述多个子网格对应的适应度值构建粒子越界集合，并将所述粒子越界集合并入所述外部档案，以所述外部档案规模为限，迭代优化所述粒子群中粒子的速度和位置，直至达到预设迭代条件。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述以所述历史食谱信息中所含食物营养成分信息与所述儿童标准营养摄入信息的营养差值最小化为目标构建适应度函数包括：按照如下公式构建所述适应度函数：；其中，f(x)表示适应度值，U表示求解所述适应度函数所用非劣解集合中非劣解的数量，A表示约束关系矩阵，e
j
表示第j个相邻非劣解之间的距离，E表示非劣解集合，Q表示营养成分的数量，f
i
(p)表示历史食谱信息中所含食物营养成分信息集合，f
i
(q)表示儿童标准营养摄入信息集合。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述营养均衡要求，结合所述目标对象的饮食口味偏好以及所述目标对象的个人信息，设置个性化食谱包括：获取所述目标对象的配餐信息，以及所述配餐信息中所含营养元素的含量总和，结合所述目标对象的个人信息确定推荐摄入量；根据所述目标对象的配餐信息，确定所述配餐信息的单位样本中热能含量，以及所述配餐信息中食物摄入的重量，基于所述热量含量以及所述食物摄入的重量，确定所述目标
对象的热能目标值；基于所述推荐摄入量、所述热能目标值以及所述目标对象的饮食口味偏好，设置个性化食谱。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述推荐摄入量、所述热能目标值以及所述目标对象的饮食口味偏好，设置个性化食谱包括：按照如下公式设置所述个性化食谱：；其中，Z表示所述个性化食谱，pre表示所述目标对象的饮食口味偏好，m、n分别表示营养元素的数量以及配餐的数量，e
j
表示第j个配餐信息中单位样本中热能含量，X

【专利技术属性】
技术研发人员：何伟，李利明，张红梅，石磊，贺志晶，
申请(专利权)人：北京四海汇智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：