本發(fā)明涉及健康監(jiān)測,尤其涉及一種孕婦營養(yǎng)攝入智能監(jiān)測方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù):
1、健康監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域涉及使用各種設(shè)備和系統(tǒng)來收集、處理和分析有關(guān)個體健康狀況的數(shù)據(jù)。這一領(lǐng)域結(jié)合了傳感器技術(shù)、數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)和移動健康應(yīng)用,以提供實時健康狀態(tài)信息和預(yù)測性分析。它旨在增強疾病預(yù)防、管理和治療過程,通過持續(xù)監(jiān)控生理參數(shù)如心率、血壓、血糖和營養(yǎng)素攝入等關(guān)鍵指標(biāo),實現(xiàn)個性化的健康管理。此外,健康監(jiān)測技術(shù)可以幫助醫(yī)療專業(yè)人員在遠(yuǎn)程進(jìn)行病情監(jiān)控和干預(yù),優(yōu)化治療方案和提高患者的生活質(zhì)量。
2、其中,孕婦營養(yǎng)攝入智能監(jiān)測方法是指專為孕婦設(shè)計的一種系統(tǒng),用于跟蹤和管理其營養(yǎng)攝入情況,確保孕婦在整個孕期中獲取充足和均衡的營養(yǎng)。這種方法利用智能設(shè)備和軟件應(yīng)用,通過食物攝入記錄、營養(yǎng)分析和個性化推薦來監(jiān)測孕婦的飲食習(xí)慣。它的主要用途是幫助預(yù)防孕期營養(yǎng)不良和過量,促進(jìn)胎兒健康發(fā)展,同時也為醫(yī)療服務(wù)提供者提供數(shù)據(jù)支持,以便更好地理解和指導(dǎo)孕婦的營養(yǎng)狀況。
3、盡管現(xiàn)有技術(shù)已在孕婦營養(yǎng)監(jiān)控領(lǐng)域取得了進(jìn)展,但在實時數(shù)據(jù)處理和個性化營養(yǎng)調(diào)整方面仍顯不足。當(dāng)前技術(shù)通常依賴靜態(tài)的數(shù)據(jù)分析,缺乏對實時變化的敏感反應(yīng),這導(dǎo)致營養(yǎng)建議往往不能即時反映最新的健康狀況或外部變化,如季節(jié)和身體活動的影響。此外,現(xiàn)有方法在預(yù)測孕婦營養(yǎng)趨勢和即時調(diào)整營養(yǎng)攝入策略方面的能力有限,這可能導(dǎo)致營養(yǎng)干預(yù)的滯后或不準(zhǔn)確,影響孕婦和胎兒的健康。例如,不足以應(yīng)對快速變化的營養(yǎng)需求可能導(dǎo)致孕期營養(yǎng)不良或營養(yǎng)過剩,從而影響孕婦的健康和胎兒的發(fā)展。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的目的是解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺點,而提出的一種孕婦營養(yǎng)攝入智能監(jiān)測方法及系統(tǒng)。
2、為了實現(xiàn)上述目的,本發(fā)明采用了如下技術(shù)方案:一種孕婦營養(yǎng)攝入智能監(jiān)測方法,包括以下步驟:
3、s1:搜集孕婦的飲食日志、體重、血壓、血糖數(shù)據(jù),運用時間序列分析技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分解,抽取周期性和趨勢性特征,通過所述周期性和趨勢性特征分析孕婦的營養(yǎng)攝入變化,生成時間分區(qū)特征數(shù)據(jù);
4、s2:基于所述時間分區(qū)特征數(shù)據(jù),建立動態(tài)模型,映射孕婦每日的營養(yǎng)攝入與生理指標(biāo)的關(guān)系,通過連續(xù)更新模型匹配時間點變化,優(yōu)化營養(yǎng)狀態(tài)的實時預(yù)測,得到初步營養(yǎng)攝入狀態(tài)模型;
5、s3:從所述初步營養(yǎng)攝入狀態(tài)模型提取關(guān)鍵影響因素,分析包括飲食習(xí)慣、季節(jié)變化與身體活動的因素對營養(yǎng)攝入的影響,將多個因素與初步營養(yǎng)攝入狀態(tài)模型中數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,獲取關(guān)鍵因素分析結(jié)果;
6、s4:使用所述關(guān)鍵因素分析結(jié)果來預(yù)測未來時間段內(nèi)的營養(yǎng)趨勢,識別營養(yǎng)不足或過量的風(fēng)險,根據(jù)實時生理數(shù)據(jù)調(diào)整營養(yǎng)攝入計劃,進(jìn)行孕婦營養(yǎng)攝入的動態(tài)優(yōu)化,建立營養(yǎng)調(diào)整方案。
7、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案,周期性和趨勢性特征的獲取步驟具體為:
8、s111:從孕婦的飲食日志、體重、血壓、血糖數(shù)據(jù)中收集數(shù)據(jù),采用公式:
9、;
10、計算時間點的變化量,得到初步變化量結(jié)果;
11、其中,代表時間點的變化量,是時間權(quán)重系數(shù),分別表示當(dāng)前和前兩個時間點的健康數(shù)據(jù),表示時間點的健康數(shù)據(jù)的平方根,表示時間點的健康數(shù)據(jù)的絕對值;
12、s112:對所述初步變化量結(jié)果應(yīng)用加權(quán)移動平均公式,采用公式:
13、;
14、計算時間點的平滑趨勢值,生成趨勢平滑結(jié)果;
15、其中,表示時間點的平滑趨勢值,是前三個時間點的變化量;
16、s113:基于所述趨勢平滑結(jié)果,采用公式:
17、;
18、通過平方和加權(quán)累計計算過去天的趨勢性特征,得到周期性和趨勢性特征;
19、其中,是周期性和趨勢性特征,是時間點的加權(quán)系數(shù),是平滑趨勢值的平方。
20、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案,所述時間分區(qū)特征數(shù)據(jù)的獲取步驟具體為:
21、s121:提取周期性和趨勢性特征數(shù)據(jù),計算時間點的時間分區(qū)特征,采用公式:
22、;
23、得到初步的時間分區(qū)特征數(shù)據(jù);
24、其中,代表時間點的時間分區(qū)特征數(shù)據(jù),是調(diào)節(jié)系數(shù);
25、s122:利用所述初步的時間分區(qū)特征數(shù)據(jù),采用公式:
26、;
27、計算時間點t與前一時間點t-1的時間分區(qū)特征數(shù)據(jù)的相對變化率,生成差分結(jié)果;
28、其中,是時間點t的差分結(jié)果,是前一時間點的時間分區(qū)特征數(shù)據(jù);
29、s123:基于所述差分結(jié)果,采用公式:
30、;
31、通過調(diào)整后的絕對值和加權(quán)累計方式,計算過去天的時間分區(qū)特征數(shù)據(jù)的加權(quán)和,得到時間分區(qū)特征數(shù)據(jù);
32、其中,是時間分區(qū)特征數(shù)據(jù),是時間點的加權(quán)系數(shù),是時間點的差分結(jié)果。
33、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案,所述初步營養(yǎng)攝入狀態(tài)模型的獲取步驟具體為:
34、s211:從所述時間分區(qū)特征數(shù)據(jù)出發(fā),采用公式:
35、;
36、計算生成模型基礎(chǔ)框架;
37、其中,代表模型基礎(chǔ)框架,代表調(diào)節(jié)系數(shù),代表調(diào)節(jié)系數(shù),代表調(diào)節(jié)系數(shù),代表時間分區(qū)特征數(shù)據(jù);
38、s212:基于所述模型基礎(chǔ)框架,通過動態(tài)反饋機制更新模型,采用公式:
39、;
40、優(yōu)化模型,生成更新后的模型;
41、其中,代表更新后的模型,代表調(diào)節(jié)參數(shù),代表前一時間點的模型基礎(chǔ)框架;
42、s213:對所述更新后的模型進(jìn)行調(diào)整,采用公式:
43、;
44、匹配實際營養(yǎng)攝入數(shù)據(jù),得到初步營養(yǎng)攝入狀態(tài)模型;
45、其中,代表初步營養(yǎng)攝入狀態(tài)模型,代表調(diào)整系數(shù)。
46、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案,所述關(guān)鍵因素分析結(jié)果的獲取步驟具體為:
47、s311:從所述初步營養(yǎng)攝入狀態(tài)模型中提取關(guān)鍵影響因素,采用公式:
48、;
49、分析對營養(yǎng)攝入的影響因素,生成初步因素數(shù)據(jù)集;
50、其中,代表初步因素數(shù)據(jù)集,是調(diào)節(jié)系數(shù),代表飲食習(xí)慣、季節(jié)變化與身體活動數(shù)據(jù);
51、s312:對所述初步因素數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析,采用公式:
52、;
53、計算每個因素的加權(quán)影響,生成綜合影響權(quán)重;
54、其中,代表綜合影響權(quán)重,代表多因素的影響權(quán)重系數(shù),代表初步因素數(shù)據(jù)中的因素,為調(diào)節(jié)非線性影響的指數(shù);
55、s313:將多個因素與所述初步營養(yǎng)攝入狀態(tài)模型中數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析,采用公式:
56、;
57、綜合分析多個因素的影響,得到關(guān)鍵因素分析結(jié)果;
58、其中,代表關(guān)鍵因素分析結(jié)果,代表調(diào)節(jié)系數(shù),為非線性調(diào)整因子。
59、作為本發(fā)明的進(jìn)一步方案,所述營養(yǎng)調(diào)整方案的獲取步驟具體為:
60、s411:根據(jù)所述關(guān)鍵因素分析結(jié)果,預(yù)測未來時間段內(nèi)的營養(yǎng)趨勢,采用公式:
61、;
62、預(yù)測營養(yǎng)狀態(tài)趨勢,生成趨勢預(yù)測結(jié)果;
63、其中,代表趨勢預(yù)測結(jié)果,是調(diào)節(jié)系數(shù),代表關(guān)鍵因素分析結(jié)果;
64、s412:根據(jù)所述趨勢預(yù)測結(jié)果識別營養(yǎng)不足或過量的風(fēng)險,采用公式:
65、;
66、評估營養(yǎng)狀態(tài)風(fēng)險,生成風(fēng)險評估結(jié)果;
67、其中,代表風(fēng)險評估結(jié)果,代表敏感性系數(shù),代表營養(yǎng)狀態(tài)的風(fēng)險閾值,為調(diào)整因子;
68、s413:根據(jù)實時生理數(shù)據(jù)和所述風(fēng)險評估結(jié)果調(diào)整營養(yǎng)攝入計劃,采用公式:
69、;
70、進(jìn)行孕婦營養(yǎng)攝入的動態(tài)優(yōu)化,生成營養(yǎng)調(diào)整方案;
71、其中,代表營養(yǎng)調(diào)整方案,代表調(diào)整系數(shù),代表生理數(shù)據(jù),是指數(shù)參數(shù)提供額外的調(diào)節(jié)能力。
72、一種孕婦營養(yǎng)攝入智能監(jiān)測系統(tǒng),所述孕婦營養(yǎng)攝入智能監(jiān)測系統(tǒng)用于執(zhí)行上述孕婦營養(yǎng)攝入智能監(jiān)測方法,所述系統(tǒng)包括:
73、數(shù)據(jù)收集模塊搜集孕婦的飲食日志,體重,血壓與血糖數(shù)據(jù),將數(shù)據(jù)記錄在統(tǒng)一的數(shù)據(jù)庫中,并根據(jù)記錄的日期進(jìn)行歸檔,得到數(shù)據(jù)歸檔結(jié)果;
74、特征抽取模塊從所述數(shù)據(jù)歸檔結(jié)果中提取時間序列數(shù)據(jù),計算每個孕婦數(shù)據(jù)的周期性和趨勢性特征,對周期性和趨勢性特征進(jìn)行分類匯總,生成特征匯總表;
75、營養(yǎng)動態(tài)模型模塊基于所述特征匯總表,構(gòu)建每日營養(yǎng)攝入與生理指標(biāo)的動態(tài)關(guān)聯(lián)模型,連續(xù)收集當(dāng)前飲食日志和生理數(shù)據(jù)進(jìn)行模型更新,根據(jù)更新數(shù)據(jù)調(diào)整模型參數(shù),反復(fù)迭代優(yōu)化直至模型穩(wěn)定,從而建立初步營養(yǎng)攝入狀態(tài)模型;
76、影響因素分析模塊分析所述初步營養(yǎng)攝入狀態(tài)模型中的數(shù)據(jù),識別并計算飲食習(xí)慣,季節(jié)變化,與身體活動對營養(yǎng)攝入的影響,將多個影響因素進(jìn)行權(quán)重評估,對評估結(jié)果進(jìn)行對比分析,提取影響顯著的因素,形成關(guān)鍵影響因素結(jié)果;
77、營養(yǎng)調(diào)整方案模塊利用所述關(guān)鍵影響因素結(jié)果預(yù)測未來時間段的營養(yǎng)攝入趨勢,識別潛在的營養(yǎng)不足或過量風(fēng)險,根據(jù)孕婦的實時生理數(shù)據(jù)調(diào)整日常營養(yǎng)攝入計劃,生成定制化營養(yǎng)方案。
78、與現(xiàn)有技術(shù)相比,本發(fā)明的優(yōu)點和積極效果在于:
79、本發(fā)明中,通過時間序列分析技術(shù)對孕婦飲食日志和生理數(shù)據(jù)進(jìn)行解析,可以精確地捕捉到營養(yǎng)攝入的周期性和趨勢性變化。通過建立與生理指標(biāo)直接相關(guān)聯(lián)的動態(tài)模型,能夠連續(xù)更新,從而優(yōu)化對孕婦營養(yǎng)狀況的實時預(yù)測。這種動態(tài)調(diào)整和預(yù)測的能力,使得營養(yǎng)攝入計劃能夠根據(jù)實時數(shù)據(jù)進(jìn)行即時調(diào)整,增強個性化營養(yǎng)管理的效率和準(zhǔn)確性。關(guān)鍵影響因素的深入分析,如飲食習(xí)慣、季節(jié)變化與身體活動等,能夠更全面地理解并優(yōu)化孕婦的營養(yǎng)狀態(tài)。通過對未來營養(yǎng)趨勢的預(yù)測與風(fēng)險識別,可以有效避免營養(yǎng)不足或過量的情況。