一种患者的智能化营养管理方法及系统

本发明涉及营养管理，具体为一种患者的智能化营养管理方法及系统。

背景技术：

1、智慧医院作为医疗信息化发展的重要方向，通过运用大数据、人工智能、物联网等先进技术，实现了医疗服务效率和质量的大幅提升，满足了患者多元化、个性化的健康管理需求。在这一背景下，智能化营养管理方法及系统应运而生，成为智慧医疗的重要组成部分。传统的营养管理方式往往依赖于医护人员的经验判断，存在效率低下、准确性不足等问题。同时，由于患者个体差异大、营养需求复杂，传统方法难以提供精准、个性化的营养支持。因此，开发一种智能化、高效、精准的营养管理方法及系统显得尤为重要。

2、在申请公布号为cn118299002a的中国发明申请中，公开了一种基于人工智能的营养管理方法、系统、设备及产品，包括采集多个样本用户信息，并根据多个样本用户信息构建得到营养方案预测模型；随后获取目标用户的目标用户基础信息及目标用户健康状态信息，并将目标用户基础信息输入营养方案预测模型，得到目标用户的推荐营养方案；再获取目标用户的多个常用饮食信息，并根据多个常用饮食信息构建得到目标用户的个人饮食数据库；最后获取目标用户的饮食偏好信息，并根据饮食偏好信息、推荐营养方案以及个人饮食数据库，得到目标用户的推荐食谱信息。

3、在以上发明申请中，根据饮食偏好信息、推荐营养方案以及个人饮食数据库，得到目标用户的推荐食谱信息，但由于患者个体差异大、营养需求复杂，导致该种营养管理方法不能很好的适配用于患者，而营养管理方法的不适配可能导致病程延长和并发症风险的增加。

4、为此，本发明提供了一种患者的智能化营养管理方法及系统。

技术实现思路

1、（一）解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种患者的智能化营养管理方法及系统，本发明通过构建疾病忌食清单和患者忌食清单，对初始营养菜谱进行筛选，确保了所生成的每日营养食谱符合患者的特定需求，避免了因饮食不当而加重病情或引发不适，并根据患病用户具体疾病和身体状况，设定更为精细的摄入量区间，有助于患者保持良好的营养状况和精神状态。在营养管理过程中，量化患者的摄入差异情况，随着患者病情的变化和营养状况的改善，疾病摄入标准量可以进行动态调整，这有助于保持患者饮食摄入的连续性和有效性，促进患者的全面康复，从而解决了背景技术中记载的技术问题。

3、（二）技术方案

4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种患者的智能化营养管理方法，包括如下步骤：

5、从互联网中收集菜谱信息，搭建初始营养菜谱，依据患者个人信息构建疾病忌食清单和患者忌食清单，对初始营养菜谱进行筛选，剔除标签中涉及疾病忌食清单或患者忌食清单的菜，搭建患者营养菜谱，并将患者营养菜谱导入协同过滤算法中生成患者的每日营养食谱；

6、确定身高和体重均相同的所有用户对应的摄入量区间和身高和体重均相同的患病用户对应的摄入量区间，计算每种疾病的疾病摄入影响因子，并依据患者历史日均摄入量和疾病摄入影响因子计算患者的疾病摄入标准量；

7、计算患者每日实际摄入量，并依据患者的疾病摄入标准量和患者每日实际摄入量计算患者一周内的摄入差异系数，向外发出第一摄入异常预警；

8、接收到第一摄入异常预警后，获取患者每日实际摄入量，计算患者的摄入量变化异常系数，并依据患者一周内的摄入差异系数和患者的摄入量变化异常系数，计算综合摄入异常指数，向外发出营养摄入异常预警。

9、进一步的，使用深度优先搜索从互联网中收集菜谱信息，菜谱信息包括食材、烹饪方式（如炒、煮、蒸、炸等）、口味（如酸辣、甜味、咸味等）和餐时（如早餐、午餐、晚餐），依据菜谱信息对每道菜添加标签并分类，搭建初始营养菜谱。

10、进一步的，从病历中提取出患者疾病的名称，在深度优先搜索中输入“疾病名称+饮食禁忌”或“疾病名称+不能吃的食物”等关键词在互联网中进行搜索，并记录该疾病的忌食食材、烹饪方式和口味，构建疾病忌食清单。

11、进一步的，通过在线问卷获取患者个人的忌食食材、烹饪方式和口味，构建患者忌食清单。

12、进一步的，依据疾病忌食清单和患者忌食清单，对初始营养菜谱进行筛选，剔除标签中涉及疾病忌食清单或患者忌食清单的菜，搭建患者营养菜谱，并将患者营养菜谱导入协同过滤算法中生成患者的每日营养食谱，并将每日营养食谱导入营养成分分析软件（如薄荷营养师、好营养、卡路里减肥助手），获得每道菜单位克重的能量。

13、进一步的，从营养管理历史记录中提取出所有历史用户的身高 a、体重 b和日均摄入量，整理确定身高和体重均相同的所有用户对应的摄入量区间，其中，，；

14、从所有患有同种疾病的患者的历史营养管理记录中提取出历史患病用户的身高、体重和日均摄入量，确定身高和体重均相同的患病用户对应的摄入量区间，其中，，。

15、进一步的，获取身高和体重均相同的所有用户对应的摄入量区间和身高和体重均相同的患病用户对应的摄入量区间，计算每种疾病的疾病摄入影响因子：

16、

17、其中， x表示每种疾病的顺序编号。

18、进一步的，从患者的历史营养管理记录中提取出患者的身高 a、体重 b及历史日均摄入量，结合疾病摄入影响因子，计算患者的疾病摄入标准量：

19、

20、其中，上标 o表示患者患有疾病名称对应的编号。

21、进一步的，使用重力传感器对患者每次进食前和进食后的每道菜进行称重，获得每道菜进食前重量和进食后重量，计算每道菜的实际进食重量，并进一步计算患者每日实际摄入量：

22、

23、其中， i表示进食的日期编号，， j表示进食的餐时编号，， k表示每道菜在患者营养菜谱中的顺序编号，。

24、进一步的，获取患者的疾病摄入标准量和患者每日实际摄入量，计算患者一周内的摄入差异系数：

25、

26、当一周内的摄入差异系数超出的范围时，向外发出第一摄入异常预警。

27、进一步的，接收到第一摄入异常预警后，从与患者患有同种疾病的患者的历史营养管理记录中提取出历史患病用户的每日摄入量，计算历史患病用户的摄入量变化率：

28、

29、其中， c为每日摄入量的日期顺序编号，。

30、进一步的，获取患者每日实际摄入量，计算患者的摄入量变化异常系数：

31、

32、患者的摄入量变化异常系数的计算公式如上。

33、进一步的，获取患者一周内的摄入差异系数和患者的摄入量变化异常系数，计算获得综合摄入异常指数：

34、

35、当综合摄入异常指数大于0时，向外发出营养摄入异常预警，需要对患者营养管理方案进行调整。

36、一种患者的智能化营养管理系统，包括：

37、食谱生成模块，从互联网中收集菜谱信息，搭建初始营养菜谱，依据患者个人信息构建疾病忌食清单和患者忌食清单，对初始营养菜谱进行筛选，剔除标签中涉及疾病忌食清单或患者忌食清单的菜，搭建患者营养菜谱，并将患者营养菜谱导入协同过滤算法中生成患者的每日营养食谱；

38、摄入量确定模块，确定身高和体重均相同的所有用户对应的摄入量区间和身高和体重均相同的患病用户对应的摄入量区间，计算每种疾病的疾病摄入影响因子，并依据患者历史日均摄入量和疾病摄入影响因子计算患者的疾病摄入标准量；

39、第一摄入分析模块，计算患者每日实际摄入量，并依据患者的疾病摄入标准量和患者每日实际摄入量计算患者一周内的摄入差异系数，向外发出第一摄入异常预警；

40、综合摄入分析模块，接收到第一摄入异常预警后，获取患者每日实际摄入量，计算患者的摄入量变化异常系数，并依据患者一周内的摄入差异系数和患者的摄入量变化异常系数，计算综合摄入异常指数，向外发出营养摄入异常预警。

41、（三）有益效果

42、本发明提供了一种患者的智能化营养管理方法及系统，具备以下有益效果：

43、1、从互联网中收集菜谱信息，搭建初始营养菜谱，依据患者个人信息构建疾病忌食清单和患者忌食清单，对初始营养菜谱进行筛选，剔除标签中涉及疾病忌食清单或患者忌食清单的菜，搭建患者营养菜谱，并将患者营养菜谱导入协同过滤算法中生成患者的每日营养食谱，确保了所生成的每日营养食谱符合患者的特定需求，避免了因饮食不当而加重病情或引发不适。

44、2、确定身高和体重均相同的所有用户对应的摄入量区间和身高和体重均相同的患病用户对应的摄入量区间，计算每种疾病的疾病摄入影响因子，并依据患者历史日均摄入量和疾病摄入影响因子计算患者的疾病摄入标准量，根据患病用户具体疾病和身体状况，设定更为精细的摄入量区间，有助于患者保持良好的营养状况和精神状态，促进患者康复。

45、3、计算患者每日实际摄入量，并依据患者的疾病摄入标准量和患者每日实际摄入量计算患者一周内的摄入差异系数，向外发出第一摄入异常预警，可以精准地掌握患者的饮食摄入情况，量化患者的摄入差异情况，为预警提供数据支持，有助于医生、营养师或患者家属及时发现患者的饮食问题，并采取相应的措施进行调整。

46、接收到第一摄入异常预警后，获取患者每日实际摄入量，计算患者的摄入量变化异常系数，并依据患者一周内的摄入差异系数和患者的摄入量变化异常系数，计算综合摄入异常指数，向外发出营养摄入异常预警，随着患者病情的变化和营养状况的改善，疾病摄入标准量可以进行动态调整。这有助于保持患者饮食摄入的连续性和有效性，促进患者的全面康复。