CN109036511A - 减肥方案订制方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种减肥方案订制方法及装置。该方法包括：按照预设逻辑规则确定第一用户的第一食物名单；接收所述第一用户的身体指标数据；根据所述第一用户的身体指标数据筛选所述第一食物名单中的目标食物；以及，根据筛选结果订制所述第一用户的第一营养减肥方案。该装置包括：确定单元、接收单元、筛选单元和订制单元。本申请解决了由于采取人工订制减肥方案造成的减肥和营养补充效果差的技术问题。

Description

减肥方案订制方法及装置

技术领域

本申请涉及线上订制服务领域，具体而言，涉及一种减肥方案订制方法及装置。

背景技术

线上订制服务已经扩张到各个领域，比如：鞋款订制、衣服订制、减肥方案订制、跑步计划订制等。其中减肥方案订制要求人员摄入的热量较低，同时保证正常营养的补充。因此，目前的减肥方案订制由营养师人工订制，并通过线上的方式传输给需求方，从而达到线上订制减肥方案的目的。但是，人工服务局限于人力处理，导致无法同时承接海量用户、成本高、智能化程度低；人工服务难免存在失误情况，导致减肥方案中推荐的食物、食物量的精确性低；很少会注重营养的补充，导致人体营养不佳。

针对相关技术中采取人工订制减肥方案造成的同时承接用户能力差、服务质量差的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请的主要目的在于提供一种减肥方案订制方法及装置，以解决采取人工订制减肥方案造成的同时承接用户能力差、服务质量差的问题。

为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种减肥方案订制方法。

根据本申请的减肥方案订制方法包括：按照预设逻辑规则确定第一用户的第一食物名单；接收所述第一用户的身体指标数据；根据所述身体指标数据确定所述第一食物名单中的目标食物和所述目标食物摄入量；根据所述目标食物和所述目标食物摄入量生成第一饮食方案。

进一步的，按照预设逻辑规则确定第一用户的第一食物名单包括：录入食物的名称信息；按照所述名称信息录入相关联的食物属性信息；将所述名称信息输入预先训练过的分类器中；所述分类器根据所述食物属性信息将所述名称信息分成黑白名单。

进一步的，所述身体指标数据包括以下的一种或多种信息：个人基础信息、用户订制信息、疾病诊断信息、体检报告信息、体脂秤信息、身体图像信息、设备采集信息、优化体验信息及生理检测信息。

进一步的，根据所述身体指标数据确定所述第一食物名单中的目标食物和所述目标食物摄入量包括：根据所述身体指标数据中计算待摄入食物营养量；将所述第一食物名单的白名单中的食物作为所述目标食物；根据所述待摄入食物营养量确定所述目标食物摄入量。

进一步的，根据所述身体指标数据确定所述第一食物名单中的目标食物和所述目标食物摄入量包括：根据所述身体指标数据计算待摄入食物营养量；根据所述身体指标数据筛选所述第一食物名单的白名单中的食物；将筛选后得到的第一食物名单的白名单中的食物作为所述目标食物；根据所述待摄入食物营养量确定所述目标食物摄入量。

进一步的，还包括：根据所述身体指标数据确定待补充营养种类；按照预设补充规则确定所述待补充营养种类对应的待补充营养量；根据所述待补充营养种类和所述待补充营养量订制第一营养方案。

进一步的，还包括：根据所述目标食物摄入量计算待摄入食物营养量；比对所述待摄入食物营养量和预设人体营养摄入量；根据比对结果确定待补充营养种类和待补充营养量；根据所述待补充营养种类和所述待补充营养量订制所述第一营养方案。

进一步的，还包括：建立第一参数优化模型；将所述身体指标数据、所述第一饮食方案和第一营养方案导入所述第一参数优化模型；通过所述第一参数优化模型优化订制过程中的预设参数。

为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种减肥方案订制装置。

根据本申请的减肥方案订制装置包括：确定单元，用于按照预设逻辑规则确定第一用户的第一食物名单；接收单元，用于接收所述第一用户的身体指标数据；筛选单元，用于根据所述身体指标数据确定所述第一食物名单中的目标食物和所述目标食物摄入量；订制单元，用于根据所述目标食物和所述目标食物摄入量生成第一饮食方案。

进一步的，还包括：建立单元，用于建立第一参数优化模型；导入单元，用于将所述身体指标数据、所述第一减肥方案和第一营养方案导入所述第一参数优化模型；优化单元，用于通过所述第一参数优化模型优化订制过程中的预设参数。

在本申请实施例中，采用智能订制减肥方案的方式，通过确定第一用户的食物名单，以及接收第一用户的身体指标数据，并根据身体指标数据确定食物名单中的目标食物和目标食物摄入量，达到了根据目标食物和目标食物摄入量生成第一饮食方案的目的，从而实现了智能订制减肥方案代替人工订制减肥方案的技术效果，进而解决了由于采取人工订制减肥方案造成的同时承接用户能力差、服务质量差的技术问题。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1是根据本申请第一实施例的减肥方案订制方法示意图；

图2是根据本申请第二实施例的减肥方案订制方法示意图；

图3是根据本申请第三实施例的减肥方案订制方法示意图；

图4是根据本申请第四实施例的减肥方案订制方法示意图；

图5是根据本申请第五实施例的减肥方案订制方法示意图；

图6是根据本申请第六实施例的减肥方案订制方法示意图；

图7是根据本申请第七实施例的减肥方案订制方法示意图；

图8是根据本申请第一实施例的减肥方案订制装置示意图；

图9是根据本申请第二实施例的减肥方案订制装置示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本申请中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖直”、“水平”、“横向”、“纵向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本发明及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位，或以特定方位进行构造和操作。

并且，上述部分术语除了可以用于表示方位或位置关系以外，还可能用于表示其他含义，例如术语“上”在某些情况下也可能用于表示某种依附关系或连接关系。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解这些术语在本发明中的具体含义。

此外，术语“安装”、“设置”、“设有”、“连接”、“相连”、“套接”应做广义理解。例如，可以是固定连接，可拆卸连接，或整体式构造；可以是机械连接，或电连接；可以是直接相连，或者是通过中间媒介间接相连，又或者是两个装置、元件或组成部分之间内部的连通。对于本领域普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

根据本发明实施例，提供了一种减肥方案订制方法，如图1所示，该方法包括如下的步骤S100至步骤S106：

步骤S100、按照预设逻辑规则确定第一用户的第一食物名单；

第一用户可以是单一用户，也可以是多个用户；本步骤中得到的第一食物名单适用于任意一个需要减肥的用户；

预设逻辑规则可以是食物的热量，脂肪含量，碳水化物含量，以及食物的升糖指数的范围等；

将不在上述范围内的食物归为一类，在上述范围内的食物归为另一类，从而得到第一食物名单；

作为本实施例中优选的，预设逻辑规则可以不考虑热量、脂肪含量，仅考虑碳水化物含量；将0碳水化合物的食物全部归为一类，含有碳水化合物的食物归为另一类。

从而人员可以通过第一食物名单，清楚的了解减肥过程中哪些食物不会影响减肥，哪些食物容易发胖，进而可以自行选择自己喜欢的食物，增强了自主性。

步骤S102、接收所述第一用户的身体指标数据；

身体指标数据是指反应用户身体状况的各项数据；身体指标数据可以是通过用户自行录入、检测上传、从其他云端调取等方式获取；获取到的各类信息具有不同的作用，为调整第一食物名单提供了保障。

作为本实施例中优选，所述身体指标数据包括以下的一种或多种信息：个人基础信息、用户订制信息、疾病诊断信息、体检报告信息、体脂秤信息、身体图像信息、设备采集信息、优化体验信息及生理检测信息；

在一些实施例中，个人基础信息包括但不限于，第一用户的体重、年龄和性别；用户可以自行录入，为计算目标食物摄入量提供保障。

在一些实施例中，用户订制信息包括但不限于，是否乳糖不耐受——选用非乳清蛋白的蛋白质来源、是否大豆过敏——选用非大豆蛋白的植物蛋白、是否为糖尿病——糖尿病人I/胰岛素依赖替代方案、是否为高血压——同时患有高血压和I型糖尿病的客户需要使用替代方案、是否高钾血症——血钾高，不需要额外补充钾元素、是否低钾血症——低血钾，需要医生处方补充钾；用户可自行订制，为调整第一食物名单或补充营养提供保障。

在一些实施例中，疾病诊断信息包括但不限于，

(1)心脑血管疾病：充血性心力衰竭、心脏病发作半年内、心律不齐、肺动脉栓赛、心脏瓣膜病或置换、冠心病、中风或小中风；

(2)肝脏疾病:肝功能不全；肝脏肿瘤

(3)肾脏疾病:功能不全；肾脏肿瘤；肾移植；肾切除

(4)妇科相关：怀孕期间；哺乳期

(5)神经系统疾病：躁郁症；双极型精神障碍；帕金森氏患者；老年痴呆患者；癫痫患者

(6)免疫系统疾病：狼疮(肾炎型)

(7)癌症：癌症患者及癌症恢复者

(8)胃部疾病：胃溃疡；接受过胃部减肥手术

(9)其他：严格的素食主义；BMI<18成人；<12岁青少年。

用户可自行录入上述信息，出现以上信息的一种或多种，则禁止该用户进行减肥，即不会生成相应方案，并给出相应提醒。

在一些实施例中，体检报告信息包括但不限于，

(1)血液常规：白细胞计数、红细胞计数、血红蛋白、红细胞压积、平均红细胞体积、平均红细胞血红蛋白含量、平均红细胞血红蛋白浓度、红细胞分布宽度-变异系数、血小板计数、平均血小板体积、血小板分布宽度、淋巴细胞百分比、中性粒细胞百分比、淋巴细胞绝对值、中性粒细胞绝对值、红细胞分布宽度—标准差；

(2)电解质等：钠、钾、氯、二氧化碳、蛋白质、总蛋白、白蛋白；

(3)空腹血糖；

(4)尿常规：颜色、透明度、酸碱度、红细胞、白细胞、上皮细胞、蛋白质、比重、尿胆原、胆红素、亚硝酸盐、隐血酮体、尿糖定性；

(5)血脂4项：总胆固醇(TCHO)、甘油三脂(TG)、高密度脂蛋白(HDL-C)、低密度脂蛋白(LDL-G)；

(6)血压；

(7)肾功能：尿素氮、肌酐、酸；

(8)肝功能指标：白蛋白、谷草转氨酶、转氨酶水平、碱性磷酸酶、总胆红素、直接胆红素(结合胆红素)、先天性胆红素代谢障碍、γ-谷氨酰转肽酶。

以上信息可以在医院做全面体检后，通过获取医院授权，接入医院的线上系统而获取，也可以为用户或医院主动上传；为调整第一食物名单或补充营养提供保障。

在一些实施例中，体脂秤信息包括但不限于，脂肪量体脂率肌肉量水分骨量水分含量内脏脂肪；能够反应减肥效果，从而为参数优化模型的建立、更新提供保障。

在一些实施例中，身体图像信息包括但不限于，身体14点的维度；能够反应人体的身材比例，从而反应减肥效果，进而为参数优化模型的建立、更新提供保障。

在一些实施例中，设备采集信息包括但不限于，(1)血压数据：高压值、低压值(2)血糖数据：空腹血糖值、餐后两小时血糖指数(3)运动数据：每日运动步数、跑步距离、骑车距离、游泳距离、站立距离、已爬楼层(4)睡眠数据：每日睡眠时间、深度睡眠时间、平均就寝时间(5)其他数据：心率。为参数优化模型的建立、更新提供保障。

在一些实施例中，优化体验信息包括但不限于，痛风、尿酸高、脂肪肝、经期不规律、痛经、月经不调、闭经、便秘肠易激综合征；用户可自行订制，为调整第一食物名单或补充营养提供保障。

在一些实施例中，生理检测信息包括但不限于，基因检测信息、肠道菌群检测信息、基于弱电流的身体检测数据。用户可自行上传，也可以通过其他平台获取，为调整第一食物名单或补充营养提供保障。

在一些实施例中，用户可以根据实际情况制定饮食和营养补充方案的期限，优选为期限1周-3个月；可以保证身体状况良好。

步骤S104、根据所述身体指标数据确定所述第一食物名单中的目标食物和所述目标食物摄入量；

通过以下的一种或多种第一用户的信息：个人基础信息、用户订制信息、疾病诊断信息、体检报告信息、体脂秤信息、身体图像信息、设备采集信息、优化体验信息及生理检测信息，调整第一食物名单中的食物(也可以根据实际情况不调整该名单)，将用户无法食用或者会对身体、减肥造成负面影响的食物从第一食物名单中删除，得到满足条件的目标食物，用户可以根据实际情况从目标食物中选择一种或多种作为减肥时的食物；从而能够通过调整食物提升用户的减肥效果，而且不会对身体造成负面影响。通过上述身体指标数据，还可以计算得到合理的目标食物摄入量，避免用户过多的食用目标食物而导致的减肥效果差的情况。

步骤S106、根据所述目标食物和所述目标食物摄入量生成第一饮食方案。

将得到的目标食物和目标食物摄入量按照一一对应的原则，生成第一饮食方案；第一饮食方案可以以表格的形式推送给相应用户的智能端上，用户通过对APP软件的操作可以查看该表格，再根据个人喜好选择相应的食物；食物的组合也可以自行决定；比如：选择其中的A、B类食物，A类食物推荐摄入量为：400g，A类食物推荐摄入量为：200g，用户可以选择食用400g A类食物，也可以选择食用200g B类食物，还可以选择食用300g A类食物、50gB 类食物，均能达到减肥的要求，很好的保证了减肥效果。

在本实施例中，多个用户可以同时得到第一饮食方案，即通过大型计算机能够同时处理多个用户的数据并订制减肥方案，达到了提升承接用户能力的目的，并且通过机器运算，可以大大提升效率、降低犯错率，进而提升了服务质量。

从以上的描述中，可以看出，本发明实现了如下技术效果：

在本申请实施例中，采用智能订制减肥方案的方式，通过确定第一用户的食物名单，以及接收第一用户的身体指标数据，并根据身体指标数据确定食物名单中的目标食物和目标食物摄入量，达到了根据目标食物和目标食物摄入量生成第一饮食方案的目的，从而实现了智能订制减肥方案代替人工订制减肥方案的技术效果，进而解决了由于采取人工订制减肥方案造成的同时承接用户能力差、服务质量差的技术问题。

根据本发明实施例，优选的，如图2所示，按照预设逻辑规则确定第一用户的第一食物名单包括：

步骤S200、录入食物的名称信息；

步骤S202、按照所述名称信息录入相关联的食物属性信息；

步骤S204、将所述名称信息输入预先训练过的分类器中；

步骤S206、所述分类器根据所述食物属性信息将所述名称信息分成黑白名单。

可以通过标记有属性的食物训练样本训练分类器，使分类器具有按照预设逻辑规则判断食物是否符合条件(参照步骤S100)的能力，从而能够将食物的热量，脂肪含量，碳水化物含量不达标的归入黑名单，将食物的热量，脂肪含量，碳水化物含量达标的归入白名单；优选的，尤其是将0碳水化合物的食物全部归为白名单，含有碳水化合物的食物归为黑名单，达到了低碳水化合物饮食/生酮减重饮食的效果。

根据本发明实施例，优选的，如图3所示，根据所述身体指标数据确定所述第一食物名单中的目标食物和所述目标食物摄入量包括：

步骤S300、根据所述身体指标数据中计算待摄入食物营养量；

步骤S302、将所述第一食物名单的白名单中的食物作为所述目标食物；

步骤S304、根据所述待摄入食物营养量确定所述目标食物摄入量。

参照身体指标数据中的第一用户的体重、年龄和性别(个人基础信息)计算人体基础代谢所必需的量，在根据该量计算得到待摄入食物营养量，根据该待摄入食物营养量计算白名单中的所有目标食物的摄入量，可以预先录入各类食物的营养量和摄入量的换算公式，实现营养量换算成摄入量；从而可以计算得到合理的目标食物摄入量，避免用户过多的食用目标食物而导致的减肥效果差的情况。

比如：针对于不同人群，食物的重量。例如针对于不同体重健康用户：<120 斤150g肉类400g蔬菜，120～180斤200g肉类450g蔬菜，>180斤250g肉类500g蔬菜。

根据本发明实施例，优选的，如图4所示，根据所述身体指标数据确定所述第一食物名单中的目标食物和所述目标食物摄入量包括：

步骤S400、根据所述身体指标数据计算待摄入食物营养量；

步骤S402、根据所述身体指标数据筛选所述第一食物名单的白名单中的食物；

步骤S404、将筛选后得到的第一食物名单的白名单中的食物作为所述目标食物；

步骤S406、根据所述待摄入食物营养量确定所述目标食物摄入量。

根据用户订制信息、疾病诊断信息、体检报告信息可以得出用户无法食用或者会对身体、减肥造成负面影响的食物，然后通过筛选操作将上述食物从第一食物名单的白名单中移动至黑名单中，从而达到了调整名单的效果，能够适用于广大用户群体，进而可以通过调整食物名单提升不同类型用户的减肥效果，而且不会对身体造成负面影响，必要时候需要停止方案订制。

比如：当出现疾病诊断信息中的疾病时，停止减肥、营养方案的生成；以避免出现意外情况。

根据本发明实施例，优选的，如图5所示，还包括：

步骤S500、根据所述身体指标数据确定待补充营养种类；

步骤S502、按照预设补充规则确定所述待补充营养种类对应的待补充营养量；

步骤S504、根据所述待补充营养种类和所述待补充营养量订制第一营养方案。

针对于不同性别，年龄，身高，体重和不同身体状况的人，在进行我方指导的低碳水化合物饮食/生酮减重饮食(此处提到生酮饮食是指：全天膳食碳水化合物8％，或者全天碳水化合物总量低于50g)，会对其在方案必须及可能缺乏的营养进行补充。根据用户订制信息、疾病诊断信息、体检报告信息有针对性的进行营养补充，例如：针对于有酒精肝及肝脏损伤的用户补充规定剂量的奶蓟草，针对有便秘历史的用户补充膳食纤维及益生菌。本实施例中，针对订制的饮食方案，我方会以用户为中心，根据用户的不同体质，为每一位用户订制只适合他的订制营养包，按天包装，按次包装，每天一盒的形式呈现给用户。实现了减肥的同时，还实现了营养补充，达到了健康减肥效果。

根据本发明实施例，优选的，如图6所示，还包括：

步骤S600、根据所述目标食物摄入量计算待摄入食物营养量；

步骤S602、比对所述待摄入食物营养量和预设人体营养摄入量；

步骤S604、根据比对结果确定待补充营养种类和待补充营养量；

步骤S606、根据所述待补充营养种类和所述待补充营养量订制所述第一营养方案。

用户低碳水饮食结构中，会严重缺乏部分营养成分，对身体带来伤害。核心成分主要用于补充缺失的营养成分，保护用户健康不受损。因此，需要补充核心成分：镁、钙、钾、复合维生素、蛋白质等营养成分，通过食物的营养成分和人体所需的营养成分的计算可以得到用户缺少的核心成分的量；实现了减肥的同时，还实现了营养补充，达到了健康减肥效果。

根据本发明实施例，优选的，如图7所示，还包括：

步骤S700、建立第一参数优化模型；

步骤S702、将所述身体指标数据、所述第一饮食方案和第一营养方案导入所述第一参数优化模型；

步骤S704、通过所述第一参数优化模型优化订制过程中的预设参数。

基于几千位用户的真实数据，搭建出AI营养师算法模型。数据来自三方面：用户初始健康数据：包括体检报告、智能硬件指标、健康问卷、基因检测、肠道菌群检测等。用户方案期内每日营养摄入数据：包括自然饮食(肉类，蔬菜)营养成分估算；营养补充成分(如大豆蛋白，乳清蛋白，钾，钙等几十种，精确到毫克)用户方案期内每日测量数据：智能体质秤数据(体重、体脂率、肌肉量、水分等十几项指标)、智能血糖仪数据、智能血压仪数据。下一步还会包括智能手环、智能手表提供的运动、睡眠数据等。三方面的数据既包括用户身体基础数据(初始体检报告)，也包括营养输入(分为两个部分：1.我方提供给用户的精准订制营养补充产品的营养成分；2.用户根据我方推荐食谱食物自行选取食物上传打卡之后，我方智能处理得到营养成分)和结果输出(用户每日称量得到的体重，体脂率，肌肉量等)，并且在方案期内，输入与输出是每天一一对应，形成完整的数据闭环。

初步搭建算法模型后，每服务一位用户，就把全套数据导入模型，用于优化参数。算法模型的目的是结果最优化，给出最优营养方案达到用户身体指标改善最大的目的。

能够通过大数据实现模型优化，从而不断优化订制过程中的预设参数；预设参数可以是上述的各类规则，从而达到了生成最佳方案的效果。

需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述减肥方案订制方法的装置，如图8所示，该装置包括：确定单元，用于按照预设逻辑规则确定第一用户的第一食物名单；接收单元，用于接收所述第一用户的身体指标数据；筛选单元，用于根据所述身体指标数据确定所述第一食物名单中的目标食物和所述目标食物摄入量；订制单元，用于根据所述目标食物和所述目标食物摄入量生成第一饮食方案。

具体的，第一用户可以是单一用户，也可以是多个用户；本步骤中得到的第一食物名单适用于任意一个需要减肥的用户；预设逻辑规则可以是食物的热量，脂肪含量，碳水化物含量，以及食物的升糖指数的范围等；将不在上述范围内的食物归为一类，在上述范围内的食物归为另一类，从而得到第一食物名单；作为本实施例中优选的，预设逻辑规则可以不考虑热量、脂肪含量，仅考虑碳水化物含量；将0碳水化合物的食物全部归为一类，含有碳水化合物的食物归为另一类。从而人员可以通过第一食物名单，清楚的了解减肥过程中哪些食物不会影响减肥，哪些食物容易发胖，进而可以自行选择自己喜欢的食物，增强了自主性。

身体指标数据是指反应用户身体状况的各项数据；身体指标数据可以是通过用户自行录入、检测上传、从其他云端调取等方式获取；获取到的各类信息具有不同的作用，为调整第一食物名单提供了保障。

作为本实施例中优选，所述身体指标数据包括以下的一种或多种信息：个人基础信息、用户订制信息、疾病诊断信息、体检报告信息、体脂秤信息、身体图像信息、设备采集信息、优化体验信息及生理检测信息；

在一些实施例中，个人基础信息包括但不限于，第一用户的体重、年龄和性别；用户可以自行录入，为计算目标食物摄入量提供保障。

在一些实施例中，用户订制信息包括但不限于，是否乳糖不耐受——选用非乳清蛋白的蛋白质来源、是否大豆过敏——选用非大豆蛋白的植物蛋白、是否为糖尿病——糖尿病人I/胰岛素依赖替代方案、是否为高血压——同时患有高血压和I型糖尿病的客户需要使用替代方案、是否高钾血症——血钾高，不需要额外补充钾元素、是否低钾血症——低血钾，需要医生处方补充钾；用户可自行订制，为调整第一食物名单或补充营养提供保障。

在一些实施例中，疾病诊断信息包括但不限于，

(1)心脑血管疾病：充血性心力衰竭、心脏病发作半年内、心律不齐、肺动脉栓赛、心脏瓣膜病或置换、冠心病、中风或小中风；

(2)肝脏疾病:肝功能不全；肝脏肿瘤

(3)肾脏疾病:功能不全；肾脏肿瘤；肾移植；肾切除

(4)妇科相关：怀孕期间；哺乳期

(5)神经系统疾病：躁郁症；双极型精神障碍；帕金森氏患者；老年痴呆患者；癫痫患者

(6)免疫系统疾病：狼疮(肾炎型)

(7)癌症：癌症患者及癌症恢复者

(8)胃部疾病：胃溃疡；接受过胃部减肥手术

(9)其他：严格的素食主义；BMI<18成人；<12岁青少年。

用户可自行录入上述信息，出现以上信息的一种或多种，则禁止该用户进行减肥，即不会生成相应方案，并给出相应提醒。

在一些实施例中，体检报告信息包括但不限于，

(1)血液常规：白细胞计数、红细胞计数、血红蛋白、红细胞压积、平均红细胞体积、平均红细胞血红蛋白含量、平均红细胞血红蛋白浓度、红细胞分布宽度-变异系数、血小板计数、平均血小板体积、血小板分布宽度、淋巴细胞百分比、中性粒细胞百分比、淋巴细胞绝对值、中性粒细胞绝对值、红细胞分布宽度—标准差；

(2)电解质等：钠、钾、氯、二氧化碳、蛋白质、总蛋白、白蛋白；

(3)空腹血糖；

(4)尿常规：颜色、透明度、酸碱度、红细胞、白细胞、上皮细胞、蛋白质、比重、尿胆原、胆红素、亚硝酸盐、隐血酮体、尿糖定性；

(5)血脂4项：总胆固醇(TCHO)、甘油三脂(TG)、高密度脂蛋白(HDL-C)、低密度脂蛋白(LDL-G)；

(6)血压；

(7)肾功能：尿素氮、肌酐、酸；

(8)肝功能指标：白蛋白、谷草转氨酶、转氨酶水平、碱性磷酸酶、总胆红素、直接胆红素(结合胆红素)、先天性胆红素代谢障碍、γ-谷氨酰转肽酶。

以上信息可以在医院做全面体检后，通过获取医院授权，接入医院的线上系统而获取，也可以为用户或医院主动上传；为调整第一食物名单或补充营养提供保障。

在一些实施例中，体脂秤信息包括但不限于，脂肪量体脂率肌肉量水分骨量水分含量内脏脂肪；能够反应减肥效果，从而为参数优化模型的建立、更新提供保障。

在一些实施例中，身体图像信息包括但不限于，身体14点的维度；能够反应人体的身材比例，从而反应减肥效果，进而为参数优化模型的建立、更新提供保障。

在一些实施例中，设备采集信息包括但不限于，(1)血压数据：高压值、低压值(2)血糖数据：空腹血糖值、餐后两小时血糖指数(3)运动数据：每日运动步数、跑步距离、骑车距离、游泳距离、站立距离、已爬楼层(4)睡眠数据：每日睡眠时间、深度睡眠时间、平均就寝时间(5)其他数据：心率。为参数优化模型的建立、更新提供保障。

在一些实施例中，优化体验信息包括但不限于，痛风、尿酸高、脂肪肝、经期不规律、痛经、月经不调、闭经、便秘肠易激综合征；用户可自行订制，为调整第一食物名单或补充营养提供保障。

在一些实施例中，生理检测信息包括但不限于，基因检测信息、肠道菌群检测信息、基于弱电流的身体检测数据。用户可自行上传，也可以通过其他平台获取，为调整第一食物名单或补充营养提供保障。

通过以下的一种或多种第一用户的信息：个人基础信息、用户订制信息、疾病诊断信息、体检报告信息、体脂秤信息、身体图像信息、设备采集信息、优化体验信息及生理检测信息，调整第一食物名单中的食物(也可以根据实际情况不调整该名单)，将用户无法食用或者会对身体、减肥造成负面影响的食物从第一食物名单中删除，得到满足条件的目标食物，用户可以根据实际情况从目标食物中选择一种或多种作为减肥时的食物；从而能够通过调整食物提升用户的减肥效果，而且不会对身体造成负面影响。通过上述身体指标数据，还可以计算得到合理的目标食物摄入量，避免用户过多的食用目标食物而导致的减肥效果差的情况。

将得到的目标食物和目标食物摄入量按照一一对应的原则，生成第一饮食方案；第一饮食方案可以以表格的形式推送给相应用户的智能端上，用户通过对APP软件的操作可以查看该表格，再根据个人喜好选择相应的食物；食物的组合也可以自行决定；比如：选择其中的A、B类食物，A类食物推荐摄入量为：400g，A类食物推荐摄入量为：200g，用户可以选择食用400g A类食物，也可以选择食用200g B类食物，还可以选择食用300g A类食物、50gB 类食物，均能达到减肥的要求，很好的保证了减肥效果。

从以上的描述中，可以看出，本发明实现了如下技术效果：

在本申请实施例中，采用智能订制减肥方案的方式，通过确定第一用户的食物名单，以及接收第一用户的身体指标数据，并根据身体指标数据确定食物名单中的目标食物和目标食物摄入量，达到了根据目标食物和目标食物摄入量生成第一饮食方案的目的，从而实现了智能订制减肥方案代替人工订制减肥方案的技术效果，进而解决了由于采取人工订制减肥方案造成的同时承接用户能力差、服务质量差的技术问题。

根据本发明实施例，优选的，如图9所示，还包括：建立单元，用于建立第一参数优化模型；导入单元，用于将所述身体指标数据、所述第一减肥方案和第一营养方案导入所述第一参数优化模型；优化单元，用于通过所述第一参数优化模型优化订制过程中的预设参数。

基于几千位用户的真实数据，搭建出AI营养师算法模型。数据来自三方面：用户初始健康数据：包括体检报告、智能硬件指标、健康问卷、基因检测、肠道菌群检测等。用户方案期内每日营养摄入数据：包括自然饮食(肉类，蔬菜)营养成分估算；营养补充成分(如大豆蛋白，乳清蛋白，钾，钙等几十种，精确到毫克)用户方案期内每日测量数据：智能体质秤数据(体重、体脂率、肌肉量、水分等十几项指标)、智能血糖仪数据、智能血压仪数据。下一步还会包括智能手环、智能手表提供的运动、睡眠数据等。三方面的数据既包括用户身体基础数据(初始体检报告)，也包括营养输入(分为两个部分：1.我方提供给用户的精准订制营养补充产品的营养成分；2.用户根据我方推荐食谱食物自行选取食物上传打卡之后，我方智能处理得到营养成分)和结果输出(用户每日称量得到的体重，体脂率，肌肉量等)，并且在方案期内，输入与输出是每天一一对应，形成完整的数据闭环。

初步搭建算法模型后，每服务一位用户，就把全套数据导入模型，用于优化参数。算法模型的目的是结果最优化，给出最优营养方案达到用户身体指标改善最大的目的。

能够通过大数据实现模型优化，从而不断优化订制过程中的预设参数；预设参数可以是上述的各类规则，从而达到了生成最佳方案的效果。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种减肥方案订制方法，其特征在于，包括：

按照预设逻辑规则确定第一用户的第一食物名单；

接收所述第一用户的身体指标数据；

根据所述身体指标数据确定所述第一食物名单中的目标食物和所述目标食物摄入量；

根据所述目标食物和所述目标食物摄入量生成第一饮食方案。

2.根据权利要求1所述的减肥方案订制方法，其特征在于，按照预设逻辑规则确定第一用户的第一食物名单包括：

录入食物的名称信息；

按照所述名称信息录入相关联的食物属性信息；

将所述名称信息输入预先训练过的分类器中；

所述分类器根据所述食物属性信息将所述名称信息分成黑白名单。

3.根据权利要求1所述的减肥方案订制方法，其特征在于，所述身体指标数据包括以下的一种或多种信息：个人基础信息、用户订制信息、疾病诊断信息、体检报告信息、体脂秤信息、身体图像信息、设备采集信息、优化体验信息及生理检测信息。

4.根据权利要求1所述的减肥方案订制方法，其特征在于，根据所述身体指标数据确定所述第一食物名单中的目标食物和所述目标食物摄入量包括：

根据所述身体指标数据计算待摄入食物营养量；

将所述第一食物名单的白名单中的食物作为所述目标食物；

根据所述待摄入食物营养量确定所述目标食物摄入量。

5.根据权利要求1所述的减肥方案订制方法，其特征在于，根据所述身体指标数据确定所述第一食物名单中的目标食物和所述目标食物摄入量包括：

根据所述身体指标数据计算待摄入食物营养量；

根据所述身体指标数据筛选所述第一食物名单的白名单中的食物；

将筛选后得到的第一食物名单的白名单中的食物作为所述目标食物；

根据所述待摄入食物营养量确定所述目标食物摄入量。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的减肥方案订制方法，其特征在于，还包括：

根据所述身体指标数据确定待补充营养种类；

按照预设补充规则确定所述待补充营养种类对应的待补充营养量；

根据所述待补充营养种类和所述待补充营养量订制第一营养方案。

7.根据权利要求1至5中任一项所述的减肥方案订制方法，其特征在于，还包括：

根据所述目标食物摄入量计算待摄入食物营养量；

比对所述待摄入食物营养量和预设人体营养摄入量；

根据比对结果确定待补充营养种类和待补充营养量；

根据所述待补充营养种类和所述待补充营养量订制所述第一营养方案。

8.根据权利要求1至5中任一项所述的减肥方案订制方法，其特征在于，还包括：

建立第一参数优化模型；

将所述身体指标数据、所述第一饮食方案和第一营养方案导入所述第一参数优化模型；

通过所述第一参数优化模型优化订制过程中的预设参数。

9.一种减肥方案订制装置，其特征在于，包括：

确定单元，用于按照预设逻辑规则确定第一用户的第一食物名单；

接收单元，用于接收所述第一用户的身体指标数据；

筛选单元，用于根据所述身体指标数据确定所述第一食物名单中的目标食物和所述目标食物摄入量；

订制单元，用于根据所述目标食物和所述目标食物摄入量生成第一饮食方案。

10.根据权利要求8所述的减肥方案订制装置，其特征在于，还包括：

建立单元，用于建立第一参数优化模型；

导入单元，用于将所述身体指标数据、所述第一减肥方案和第一营养方案导入所述第一参数优化模型；

优化单元，用于通过所述第一参数优化模型优化订制过程中的预设参数。