CN109964280A - 用于计算、显示、修改和使用改善的个性化营养健康评分来评估和计划最佳饮食的系统和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种系统。所公开的系统计算了消费品的单个评分，所述单个评分指示所述消费品的营养健康。在一个实施方案中，营养健康基于推荐的卡路里摄取，指示消费品内的营养物质是否在特定于用户的健康范围内。所述系统通过确定消费品的营养含量是否落入针对个人定制的范围内，来确定对所述个人的营养健康的影响。该范围可通过例如使用每种营养物质的多个可能最小摄入量值和上限(如果存在)来计算。在一个实施方案中，该系统特别强调在一对端值之外的营养物质消耗量为负时的影响，所述一对端值定义营养物质的健康消耗量。
Description
版权说明
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技术领域
本公开整体涉及用于计算膳食摄入量对人群营养健康的影响的系统和方法。更具体地讲，本公开涉及用于确定特定食物项(诸如配料、食物、餐食或饮食)的营养含量是否落入针对个人定制的多个所谓健康范围内并基于这些确定计算评分的系统和方法。本公开还考虑了有关营养物质摄入量的上下端值或限值，使得除了确定推荐摄入量，还确定营养物质摄入量的下限和上限。例如，在一些实施方案中，本公开有利地依赖于估计平均需求量(EAR)和推荐膳食许可量(RDA)来确定个人消耗的消费品的适当最小量。
背景技术
在过去一个世纪中，营养不足现象普遍减少，特别是在发达国家，并且传染病的发病率已经下降。同时，慢性饮食相关疾病的发病率上升。全国性调查(例如，美国的全国健康和营养检查调查)揭示存在不良饮食习惯。心血管疾病、高血压、2型糖尿病、某些癌症和骨骼健康不佳已表现出与此类饮食习惯具有一定相关性。超重或肥胖者的比例正在增加。认识到这些不良饮食习惯对应于某些营养物质如饱和脂肪或糖的过量消耗，而且还对应于其他重要营养物质如维生素B6或叶酸的低摄入量，这一点十分重要。
做出更健康的食物选择可以帮助预防非传染性疾病，诸如肥胖、心血管疾病、糖尿病和一些癌症。有指南提供针对健康饮食的一般人群推荐。此类指南可以左右有关营养标签、健康声明、营养教育、食谱制订以及食物产品的营销和广告的内容。关于更健康食品选择的推荐一般以两个粒度级别公布：食物组级别(例如，食用更多水果、食用更多全谷物)或营养物质级别。然而，这些一般性指南并非设计用于提供主要营养物质水平或微量营养物质水平下的个性化营养建议。
已作出巨大的努力来量化和跟踪特定消费品(诸如配料、食物、餐食或饮食)对个人的整体健康的影响。例如，自1980年以来每隔五年，美国农业部(USDA)以及美国卫生和公众服务部(HHS)一起发布所谓的《美国膳食指南》(Dietary Guidelines for Americans)。USDA指出，这些“指南”提供了关于消耗更少的卡路里，做出有根据的食物选择以及进行体力活动以获得和保持健康体重的建议。(http://www.cnpp.usda.gov/ DietaryGuidelines)。
同样，许多其他国家和国际机构针对所有年龄的明显健康个人公布了关于每日营养物质摄入量的推荐值。这些推荐值在许多场合适用，包括：学校、监狱、医院或疗养院的饮食组成；业内新食物产品的开发；以及保健决策制定者和公共卫生官员的决策。
为此，美国医学研究所(IOM)提出了被称为膳食参考摄入量(DRI)的通用框架；其他国家随后也采用了该参考框架。在IOM的框架下，对于可获得足够知识的给定营养物质，一组DRI定义如下：
·估计平均需求量(EAR)：为满足特定生命阶段和性别群体中半数健康个人的需求而估计的平均每日营养物质摄入量
·推荐膳食许可量(RDA)：足以满足特定生活阶段和性别群体中几乎所有(例如，97％到98％)健康个人的营养需求的平均每日营养物质摄入量
·可耐受最高摄入量(UL)：最高每日平均营养物质摄入量，可能不会对一般人群中的几乎所有个人带来不利健康影响的风险；随着摄入量增大到高于UL，不利影响的潜在风险增大
·适宜摄入量(AI)：推荐的平均每日营养物质摄入量，基于一组(或多组)假设充分摄入的明显健康人群的营养物质摄入量的观察到的或实验确定的近似值或估计值；在无法确定RDA时使用AI
虽然上文所述的DRI提供个人可探索以适合自身的通用框架，但是它们仍然不是足以使个人能够跟踪消费品对总体营养健康的实际影响的工具。具体地讲，由于这些机制仅仅是指南，所以个人难以确定他们应尝试实现的实际营养目标，以及是否/何时实现那些目标。也就是说，个人很难确定在给定时间段内应该消耗的特定营养物质的健康量，并且难以跟踪那些健康量是否事实上已被消耗。
虽然某些已知工具使用户能够跟踪营养物质摄入量，但此类已知工具不提供以下功能：测量来自所消耗食物的营养物质摄入量，对它们评分，以及将营养物质摄入量与DRI进行比较以提供改善指导。
此外，限定营养充分性或不利影响的标准的端值取决于营养物质以及端值所应用于的个人的生活阶段和性别。上文所述机制中的某些缺乏这种粒度。
为了帮助营养专业人员和个人指引更具体的营养摄取目标，食品科学家已经尝试开发评分系统来评价食物、餐食和饮食的健康性或不健康性。然而，评审人员已经注意到这些评分系统通常存在着方法上的不足。在尝试对食物应用评分的某些现有方案中，确定单个评分并应用于食物本身，而不考虑消耗食物的个人或所消耗食物的量。这是无效的，因为给定食物的营养健康取决于消耗食物的个人(例如，个人的卡路里或其他营养需求)和所消耗食物的量(例如，半杯冰淇淋对比半加仑冰淇淋)。
根据已知系统的大多数营养评分使用针对每种营养物质最低摄入量的单一推荐值，通常为RDA，其基于从涵盖几乎所有群体的需求的意义上来讲最具保护性值的假设。该方法的局限性在于所计算的营养评分是针对群体中最敏感的个人进行定制，而不反映在本公开中认识到的事实，即给定个人的实际需求更容易跟踪EAR。
一些作者，包括George H.Beaton(“Choice of DRI Value for Use inNutrition Labeling”(选择用在营养物质标签中的DRI值)，《营养学杂志》，2007年)认为，EAR是作为营养评分的更好选择。然而，仅使用EAR也可能不令人满意，因为该方法仅利用定义DRI的概念性框架提供的信息的部分。
单独使用EAR或RDA值的方法中的一些缺陷的具体示例可通过示例看出。对于31岁至50岁未怀孕或不在哺乳期的女性，医学研究所针对维生素D提供以下DRI：
·EAR＝625μg/d
·RDA＝900μg/d
·UL＝3000μg/d
这些数字限定维生素D的一组“健康摄入量”，其范围大致为900μg/d至3000μg/d。该区间的端值是模糊的并且必须以概率性术语来解释，因为略低于900的摄入量对于给定个人而言很可能是足够的，而3500μg/d的单次摄入量不太可能对健康个人造成任何不利影响。然而，由于3500μg/d的摄入量存在可随时间推移对一些个人有害的可能性，甚至使用此类“模糊”端值以及此类模型也是不够的，因为它没有考虑到该事实。换句话讲，单独使用EAR或RDA作为获得营养评分的单个点忽略了关于个人间需求可变性的信息。因此，此类方法对于计算可用的营养评分是不充分的。
现有的系统和方案通常已经尝试将营养物质分类为所谓的“合格”营养物质或所谓的“不合格”营养物质。一般来说，合格的营养物质已经被视为具有下限，使得高于下限被视为“良好”，而低于下限被视为“不良”。类似地，不合格的营养物质已被视为具有上限，使得保持低于上限通常被视为“良好”，而高于上限通常被视为“不良”。这些方案是不充分的，因为它们无法提供用于跟踪所有类型营养物质的影响(或食物的其他可度量方面)的共同机制以解释适当情况下的过度消耗，并且在特定营养物质不需要过度消耗的情况下无需定义过度消耗。
与许多现有度量(包括健康饮食指数)的另一个重要区别在于它们依赖于密度度量，意味着用于对膳食组分评分的限值是相对于卡路里摄取(例如，按1000千卡)定义的。这意味着评分与实际消耗的量无关(将所有量乘以相同因子不改变指数的值)。然而，膳食参考摄入量一般定义为给定时间段内的绝对量，并且大多数此类定义不与能量摄入量直接相关。
在其他已知系统中，已经利用营养均衡评分来左右对所消耗的营养物质的完全性的指示。这些系统可以利用DRI值，但是仅用期望的最小限值来对营养物质的子组(通常是维生素和矿物质)进行评分。可对所消耗的维生素和矿物质的总体完全性进行修改以给出0和100之间的评分，其中如果消耗的所有维生素和矿物质超出其限值则给出100，并且基于营养物质的消耗不足给出100的一部分。这些评分系统没有考虑健康范围并且不能解释上限(超过此上限即为不健康消耗)。许多维生素和矿物质具有不健康消耗的毒性水平，而这些系统不能解释不健康的高剂量。另外，未考虑可能益处有限的营养物质，如脂肪和糖。最后并且重要的是，仅利用下限阈值来产生营养评分会导致评分不能作为消耗的函数来优化，因为评分仅随着消耗的增加而增大。
已知的系统和方案也是有缺陷的，因为它们并非以用于改善针对异质群体或个人的评分的适当粒度级别构建。相反，使用一组值来定义针对群体和所有个人的单个评分。这种粒度的缺乏阻止了针对具有不同个人营养需求的不同个人用户来定制已知系统和方案。
需要一种系统，该系统使用某些已制定的最小摄入量的组合来生成针对个人的营养物质最小摄入量，该最小摄入量更贴切地反映个人营养状况和需要。
还需要一种系统，该系统考虑到具体个人的特定营养需求来计算此营养健康评分的多个值，使得为个人定制针对食物的不同消耗量的评分。
还需要一种系统，该系统基于可调整的营养物质组和可调整的权重/容差值来计算定制的营养健康评分，以设计针对特定用例或目的(诸如针对体育运动中的表现)的评分度量。
还需要一种系统，该系统可计算添加或去除消费品对个人的总体营养健康评分的影响，以使得该系统可以提出对个人可消耗(或可以从其饮食中去除)的额外消费品的建议，以确保在给定时间段(诸如给定的天或周)内以健康量消耗所有必需的营养物质。
还需要一种系统，该系统可确定营养物质摄入量的有用端值，从而可确定每种营养物质的最小量和最大量(无论是“良好”还是“不良”)，并且用于通过反映这些端值的评分来评估总体营养健康。
本公开描述了一种满足上述需求的营养健康评分系统。因此，本公开描述了克服上述现有营养管理技术的缺点的系统和方法。
发明内容
本公开基于群体中营养物质需求的分布(只要该信息可用)。在各种实施方案中，通过所公开的方法计算的评分可被解释为效用函数，随后可将经济分析和博弈论中的技术应用于营养和膳食规划的情景中。因此，据信本文所公开的系统和方法可用作有效而可靠的指示，表明饮食相对于典型营养需求的平衡和充分情况。
在各种实施方案中，本文所公开的系统和方法使用DRI或其他摄入量推荐方案的全部知识和分布特性来评估饮食的质量。在一些实施方案中，本文所公开的系统和方法考虑了每种营养物质的摄入量推荐值的“上”限和“下”限，无论该营养物质通常被表征为“良好”还是“不良”。具体地讲，本文所公开的系统的实施方案使用EAR和RDA的组合。本文所公开的系统可随后确定个人在给定时间段内的个性化最小摄入量，并且基于该量计算营养健康评分。这样，在一些实施方案中，本文所公开的系统和方法能够测量实际消耗的营养物质量距膳食参考摄入量的程度。
在一些实施方案中，与参考摄入量的差距还可用于评估总体营养健康，如下文所详述。这使得本文所公开的系统和方法能够更严格地遵循各种医学研究所报告中的推荐，即更关注群体内营养物质需求的分布而不是单一值，并且概率和风险的概念明确支持DRI的确定并为其在评估和规划方面的应用提供信息。
在各种实施方案中，本文所公开的系统和方法产生并使用营养物质摄入量的绝对量(上限和下限以及推荐摄入量)，其中针对该营养物质的推荐值以绝对质量为单位表示(例如采用DRI)。
本文所公开的系统的实施方案提供多种软件和分析工具，以逐个个人(或逐个群体组)评估、规划和优化饮食，并且考虑了推荐摄入量以及最小摄入量和最大摄入量的端值。在各种实施方案中，本文所公开的系统根据要消耗的最小量来确定营养充分性。
在一些实施方案中，本文所公开的系统和方法可由营养学家、卫生保健专业人员和个人用户(例如，可穿戴设备诸如智能手表或健身跟踪器的用户)使用。在一个示例性实施方案中，本文所公开的系统包括至少一个处理器，该至少一个处理器被配置为执行算法以计算用于衡量餐食和饮食的营养均衡的单一评分。在该实施方案中，算法考虑了特定于个人(或个人的群体)的因素，并且基于该个人的饮食(或群体的饮食)内的多种营养物质来确定评分。在一个实施方案中，“营养均衡”是相对于一般膳食推荐(主要是来自医学研究所的膳食参考摄入量)使用的术语。
在各种实施方案中，对于所公开系统的特定于用户(或特定于群体)的输入是可编程且可配置的，这些输入包括性别、年龄、体重、身高、体力活动水平、是否怀孕或处于哺乳期等等。
在一些实施方案中，本文所公开的系统被配置为根据最大量来评估营养物质摄入量的充分性。在这些实施方案中，系统考虑了消耗过多的特定营养物质或消费品的毒性和不利影响。在一些此类实施方案中，在计算总体健康评分时，仅考虑具有公认的有害最大摄入量的那些营养物质或消费品(即，消耗过多可能是有害的那些项)。在其他实施方案中，不具有公认的有害最大摄入量的营养物质用于确定总体健康评分；对于这些营养物质，个人营养健康评分不会随着更多营养物质被消耗而降低，这反映出没有公认的最大量的事实。
在一个实施方案中，本文所公开的系统包括或连接到包含食物或食物组分项和相应营养物质含量的数据库。在该实施方案中，本文所公开的系统包括模糊搜索功能，使得用户能够输入消耗(或待消耗)的食物，然后搜索数据库以查找与用户提供的项最接近的项。在该实施方案中，本文所公开的系统使用有关匹配的食物项的存储营养信息来如下所述地确定评分。
在各种实施方案中，本文所公开的系统还包括界面(例如，图形用户界面)，以显示构成饮食的每种食物中可用的每种营养物质的量。在一些实施方案中，此界面使用户能够修改待消耗的各种食物的量，并且相应地基于修改的待消耗食物的量显示健康评分。在其他实施方案中，系统被配置为使用非用户输入数据来确定消耗的食物量，诸如通过扫描一个或多个条形码、QR码或RFID标签，或者通过跟踪从菜单订购或在杂货店购买的项。
在一些实施方案中，本文所公开的系统和方法被配置为计算特定个人或个人组的食物营养含量的充分性。在这些实施方案中，食物或其他消费品的营养价值的“充分性”基于用户配置文件，包括诸如性别、年龄、身体测量值和其他健康相关状态(如怀孕或哺乳期)的信息。
在一些实施方案中，以适宜摄入量(AI)值定义摄入量充分性的特定营养物质的营养评分被计算为个人所消耗的最大评分和AI值百分比中的较小者。因此，即使营养物质没有制定EAR和RDA值，本文所公开的系统也可计算营养物质的评分。
在一些实施方案中，本文所公开的系统包括推荐功能，以向个人(或群体)推荐将最大化个人(或群体)的总体营养均衡的特定食物。在此类实施方案中，由本文所公开的系统执行的算法生成改善营养均衡的推荐列表，并且可作为营养学家用来规划和评估饮食的重要工具。
在各种实施方案中，本文所公开的系统基于给定时间段内个人的卡路里摄取范围和对应的营养物质摄入量健康范围来计算针对个人定制的一个或多个营养健康评分。所计算的评分基于营养物质摄入量是否在健康范围内，并且不仅受到营养物质消耗不足的影响，而且还受到营养物质过度消耗的影响。这些评分使得个人能够确定他们是否消耗了足够营养物质，并且在他们未消耗足够营养物质的情况下确定还需要消耗哪些额外的营养物质。所公开的系统还提出以下关于添加或去除消费品的建议：所述消费品如果被消耗(或从饮食中去除)，将向个人提供经确定在该个人的健康营养物质范围内的量的营养物质。
在各种实施方案中，由所公开的系统计算的营养健康评分指示针对其来计算评分的个人的营养健康。在这些实施方案中使用的营养健康是指个人消耗的营养物质在特定时间段内处于该个人的健康营养物质范围内的程度。在这些实施方案中，示例性营养物质可包括微量营养物质(例如钙、胆固醇、纤维)和/或主要营养物质(例如碳水化合物、蛋白质和饱和脂肪)。可使用所公开的系统评估的营养物质的类型更详细地论述于下文中。
所公开的系统的各种实施方案基于这样的前提：所有营养物质均具有消耗健康范围。也就是说，所公开的系统的实施方案基于这样的前提：不存在良好或不良的营养物质，因此没有本质上良好或不良的食物。相反，对于每种营养物质(或食物)，人消耗处于消耗健康范围内或消耗健康范围外的量。在这些实施方案中，不同个人的营养物质健康范围可以是不同的，这意味着营养健康评估取决于特定个人的需求。例如，特定营养物质的健康范围可针对不同的人变化，具体取决于人是否怀孕或处于哺乳期、人是否患有糖尿病、人是否肥胖、人是否是危重患者、人是否具有过敏症或者人是否是运动员。如下所述，通过以针对个人定制的方式改变不同营养物质的健康范围，由所公开系统提供的计算的营养健康评分也是针对每个个人用户定制的。
所公开系统的各种实施方案向用户显示了基于用户的营养需求(诸如用户的卡路里摄取或一组确定的适用DRI(每日参考摄入量)值)定制的仪表板或其他适当的用户界面。所公开的系统计算指示消费品(诸如配料、食物、餐食或饮食)的营养价值的评分，并通过仪表板向用户显示评分。在这些实施方案中，所计算的评分是在给定时间段内消耗的食物(进而营养物质)量的函数，并且也是针对个人用户定制使得评分指示消费品对于单个特定个人来说的营养价值，而不是指示消费品对于一组个人的一般营养价值。在此类实施方案中，所公开的系统通过确定消费品的营养物质含量是否处于消费品中所含每种营养物质的针对用户定制的范围内来计算组分营养健康评分。然后，系统基于归因于每种营养物质的反映消费品对个人的总体营养健康影响的一组个性化加权参数和/或敏感性值，将组分评分合计或累计成总分。因此，在各种实施方案中，可以说营养健康评分将营养物质消耗处于所定义的营养健康范围内的程度表示为在营养健康范围之外的个人营养物质评分的加权平均值。
在各种实施方案中，所公开的系统被配置为计算和显示多个营养健康评分，以提供对消耗某些消费品的营养影响的全貌。在一个实施方案中，评分是根据考虑了在给定时间段内消耗的食物量以及评分计算所针对的个人的特征的公式来计算的。在一个实施方案中，对于特定个人，可以出于不同目的给出多个评分。在一个实施方案中，所公开的系统计算给定消费品的至少两个不同评分：一个评分指示当前或实际消耗食物量中的营养含量，并且一个评分是该食物可能获得的最高评分，其中设定时间段内消耗的食物量是可变的。因此，例如，系统可以提供以下指示：由于个人在某天消耗了1/4磅鸡肉，所以该个人的评分为X，但是如果该个人在这一天中还消耗了额外的1/4磅鸡肉，则针对鸡肉该个人的评分将为大于X的最大值Y。换句话说，所公开的系统可提供所构建餐食的评分，并且可提供如果消耗额外的食物项或者从饮食中去除或减少某些消耗的食物时可以实现的最佳评分。
所公开的系统的各种实施方案还提供了参考咨询功能。在这些实施方案中，在基于定义给定时间段(例如，某一天)内特定个人的营养物质和卡路里需求的范围计算该个人的营养健康评分之后，所公开的系统建议在该时间段的剩余时间内可消耗以使个人获得其所需营养物质的消费品的组合。例如，如果个人指出其早餐和午餐时已经吃了某些食物，则所公开的系统可以建议晚餐菜单，该晚餐菜单将确保该个人获得其在这一天中所需的所有营养物质，同时仍然消耗落入在适用于该个人的卡路里摄取范围内的一定量的卡路里。在该实施方案中，由所公开的系统提供的建议是经优化的；该系统确定存储在其数据库中的多种食物对总体营养健康评分的影响，并且建议使营养健康评分更优化的食物。
在一个实施方案中，该系统在确定每种营养物质的营养健康评分之前确定消费品或消费品组的总营养物质含量。在此实施方案中，如果营养物质含量在针对该个人的范围之外，则每种营养物质的营养健康评分小于1(或某一其他最大值)，并且如果营养物质含量在针对该个人的范围内，则评分为1(或某一其他最大值)。营养健康评分与1(或某一其他最大值)的差异量指示消费品中的营养物质处于针对个人确定为理想的范围之外的程度。该评分计算还考虑了营养物质消耗不足的量(即，以小于该营养物质的健康范围的量消耗)和营养物质被过度消耗的量(即，以大于该营养物质的健康范围的量消耗)。
在给定消费品中的各种营养物质的组分营养健康评分的情况下，所公开的系统进一步通过计算所述营养物质的评分的加权平均值来计算总营养健康评分。在各种实施方案中，这是通过以下步骤来完成的：在评分度量中向每种营养物质分配加权值，将该营养物质的营养健康评分乘以该权重，然后对消费品中的营养物质的所有评分进行评分求和。在一个实施方案中，加权评分总计为100。因此，在此实施方案中的总体营养健康评分将是小于或等于100的数字。如果消费品中的每种营养物质的组分营养健康评分均为1(这意味着消费品中的每种营养物质均在针对个人的健康范围内)，则总体营养健康评分将为100(即，营养物质组分的权重和)。因此，在一个实施方案中，评分100指示个人的每种营养物质需求都得到满足，并且小于100的数字指示未满足每种营养物质需求，并且差值表示未被满足的营养物质需求的量。
因此应当理解，所公开的系统提供了优于已知系统的优点，所述优点为所消耗的特定食物不具有单个静态评分，而是具有针对个人定制的评分度量或函数，该评分度量或函数可用于确定不同条件(诸如不同的卡路里摄取需求或不同的消耗食物量)下的食物评分。还应当理解，在计算评分度量时，所公开的系统是有利的，因为其考虑了代表个人应消耗的最小值和最大值的端值，从而使个人不会因消耗小于最小量或消耗超过最大量而损害其总体健康。
在各种实施方案中，所公开的系统将计算营养健康评分所需的一些或所有值存储在一个或多个数据库中。例如，所公开的系统可存储基于个人的年龄、性别和体重或身体质量指数(BMI)的个人的卡路里摄取范围表。在该实施方案中，为了确定给定时间段内个人的卡路里摄取范围，该个人必须向系统提供其年龄、性别、和体重或BMI。通过执行数据库查找或计算，所公开的系统可由此确定给定个人在给定时间段内的卡路里摄取范围。
在一个实施方案中，所公开的系统使得用户能够通过指出其年龄、性别和体重/BMI来定制适合其的营养健康评分。这影响个人的卡路里摄取范围，并进而影响由系统跟踪的每种营养物质的健康范围下限值和上限值。在另一实施方案中，所公开的系统通过使用户能够指定附加信息(诸如体型、体力活动水平等)来提供进一步的定制。在此实施方案中，所公开的系统使用这些附加输入，不仅调整不同个人的最佳卡路里摄取范围，而且还调整系统所跟踪的营养物质的健康范围下限值和上限值。例如，如果个人指出其是具有相对高的体育活动量的运动型，则系统可以上调碳水化合物营养物质范围以考虑到个人对额外碳水化合物的需求。
因此，所公开的系统的各种实施方案有利地使得能够通过执行以下步骤来计算个人的营养健康评分：
(1)存储对将被评分的多种营养物质的指示
(2)存储对每种储存营养物质的健康范围的指示，包括通过以特定于个人的方式组合来自各个适当组织的各种推荐而确定的摄入量下限
(3)存储对营养物质消耗的端值的指示，使系统能够对超出端值的过度消耗和消耗不足进行调整，这适用于每种营养物质
(4)存储每种营养物质和/或个人的评分加权和个人耐受性值
(5)对于特定消费品，计算每种组分营养物质的营养健康评分
(6)通过应用针对每种营养物质的权重值来计算该消费品的总营养健康评分
所公开的系统的各种实施方案还有利地基于计算出的营养健康评分向用户提供营养建议。例如，所公开的系统的实施方案确定将个人置于营养物质的健康量范围内所需的那些营养物质的量。这些实施方案随后分析消费品(例如，食物或配料)的数据库以确定消费品的组合，该组合将提供使用户在健康量范围内，同时仍然保持在该个人的最佳卡路里摄取范围内所需的营养物质的量。
在各种实施方案中，所公开的系统结合使用所公开的系统生成有关个人的实际数据的实验室或其他试验设施工作。例如，在一个实施方案中，所公开的系统使得用户能够提交血迹测试以确定个人血液的组成，包括个人是过度消耗各种营养物质还是消耗不足。在此类实施方案中，该试验和实验室工作使系统能够验证其推荐值有效，即当评分函数指示用户的摄入量范围在期望的范围内时，验证用户实际接收到足够的营养物质。在各种实施方案中，可使用其他体液(例如尿液、脑液等)执行这些验证。在这些实施方案中，用户实际体液组成的数据可允许系统校准其自身，以确保针对个人计算的“良好”评分实际意味着个人正在接收足够的营养物质。例如，如果基于本文所述的未校准公式来计算特定营养物质的评分为100，则系统可使用流体测量来确定个人是否实际接收到足够的营养物质。如果个人接收过少(或过多)给定营养物质，流体测量结果可用于改变评分算法，以确保100的评分实际上反映特定个人的特定营养物质的理想摄入量。
根据以下详细描述和相关附图，本公开的更多优点将是显而易见的。
附图说明
图1是示出主机设备的电气系统的示例的框图，该主机设备可用于实施本文所公开的计算机化营养健康评分系统。
图2a、2b、2c、2d、2e、2f、2g、2h和2i是本文所述的可由所公开的系统和方法跟踪的各种营养物质的评分函数的曲线图。
图3是根据本文所公开的系统的一个实施方案基于牛肝的消耗部分的维生素A的评分函数的曲线图示例。
图4示出了比较通过上述公式计算的特定量钙的营养评分与每日推荐许可量(RDA)的百分比的曲线图，这两者均与美国人群的钙消耗的相对百分位数进行比较。
图5是示例性餐食消耗的多个营养健康评分的屏幕截图。
图6是使用某些模型营养物质消耗数据的营养健康评分的多个箱型图的图示。
图7示出了用于生成图6的数据的个人营养评分分解。
图8示出了用于生成图6的数据的营养评分的散点图。
图9是用于生成图6的数据的营养评分的相关性图。
图10中的图表示出了总评分、钠营养评分和纤维营养评分基于来自用于生成图6的数据的数据在一天过程中的演变。
图11是示例性仪表板的屏幕截图，示出了仅基于单次餐食(即午餐)的一天饮食的多个评分的显示示例。
图12是图11所示的示例性仪表板的屏幕截图，示出了一整天的消耗值。
图13是示例性数据输入屏幕的屏幕截图，它使用户能够输入关于自己的信息。
图14是示例性屏幕的屏幕截图，示出了所公开的系统的一个实施方案，其中可由所公开的系统的用户调整多天的消耗值。
图15和图16示出了具有不同生活方式的一对个人的多个营养健康评分的屏幕截图。
具体实施方式
一般来说，本文所公开的系统计算并显示指示营养物质消耗的影响的评分。这些评分是针对消耗该消费品的特定个人定制的，使得评分反映在给定个人的具体需求的情况下的消耗影响。此外，如果消耗不在由端值定义的范围内，则评分反映是否超过端值，即消费品过度消耗或消耗不足，并且酌情调整评分(例如，更大幅度地修改)。在本文所公开的系统的某些实施方案中，使用EAR值和RDA值的组合来确定个人的下端值(即最小消耗量)。在某些实施方案中，如果存在上端值(即应消耗的最大量)，则使用UL值来确定该上端值。
在某些实施方案中，在给定特定饮食的情况下，所公开的系统满足一般目标，以推荐一组新的给定食物量，并最终推荐一组新食物，从而改善饮食的总体营养含量。由于总体评分取决于个人的一般特征(性别、年龄、体重等)，因此改善总体评分的推荐同样取决于个人的特征。在这些实施方案中，所公开的系统和方法推荐对基线餐食进行减少或添加，并且进一步寻找摄入量高于推荐上限的营养物质，然后计算将从餐食中去除的每种食物的最小量，以使每种营养物质保持低于其上限。对于添加，系统将在食品数据库中进行查找以确定添加到餐食中的哪些食物会增大全局评分。可选择一组筛选器来避免特定食物组或特定搜索词。此类筛选能够得到更个性化的膳食推荐。这些推荐最简单地尝试推动基线餐食尽可能接近每种营养物质的健康范围。
在一些实施方案中，系统确定并存储营养物质摄入量的下端值和上端值，反映个人在给定时间段内应消耗的特定营养物质的最小量和最大量。一般来讲，本文所公开的评分函数基于所消耗的营养物质量是否以及在多大程度上在端值之内、高于上端值或低于下端值。因此，根据本文所述的评分反映个人的过度消耗或消耗不足的量。
在一些实施方案中，所公开的系统使得用户能够指示自己已消耗或计划消耗的食物项。对于每种指出的食物项，所公开的系统的数据库或数据存储区存储对单位量该食物项的营养物质含量的指示。该系统使用该营养含量信息，乘以随时间推移消耗的食物项的量，来确定该特定食物项随时间推移的总营养摄入量。
在各种实施方案中，确定针对特定个人的最佳营养物质范围之后，并且在了解至少一种消耗的或待消耗的食物项之后，系统计算该个人的一个或多个营养健康评分。这些营养健康评分指示所指出的食物项的营养影响。通常，这些评分是通过针对由系统跟踪的每种营养物质确定食物项的营养物质含量是否落入该营养物质的最佳或健康范围内来计算的。一般来讲，如果个人对营养物质过度消耗或消耗不足，则所公开的系统通过更显著地影响该营养物质的评分(从而影响整体营养健康评分)有利地反映过度消耗或消耗不足。
在一个实施方案中，营养健康评分是针对包含在食物项中的每种营养物质来计算的。系统然后使用加权函数来累计营养物质评分，以指示每种营养物质对个人的总体营养健康的相对重要性。在一些此类实施方案中，加权函数考虑个人对任何单种营养物质是过度消耗还是消耗不足；如果该个人有这种情况，则一些实施方案中所公开的系统增大该营养物质的营养健康评分对总体营养健康评分的影响，以反映过度消耗或消耗不足可对个人的总体营养健康产生相对强烈影响的事实。在一个实施方案中，加权函数以0至100的标度提供总营养健康评分，其中评分越接近100，指示在特定时间段内个人的营养需求得到了越大的满足。
如下文进一步详细描述的，所公开的系统的各种实施方案还提供了参考咨询功能，其中系统建议将得到最佳营养健康评分的食物的组合。例如，如果用户在早餐之后访问系统并指出其早餐已吃的食物，则所公开的系统可以计算早餐食物的营养健康评分，并且还可以确定在这一天的剩余时间内需要消耗什么营养物质，来使该个人在这一天消耗的营养物质处于所跟踪的所有营养物质的最佳范围内。在此实施方案中，系统使用这些计算的营养物质量来确定在这一天的剩余时间内可以消耗的食物的组合，以确保尽可能完全地实现个人的营养目标，同时仍然消耗在该个人的最佳卡路里摄取范围内的一定量的卡路里。因此，本文公开的系统不仅可作为跟踪系统运行，而且还可以作为用于推荐消费品以帮助个人达到其营养目标的推荐引擎。
在所公开的系统的实施方案中，通过确定多个单个组分营养评分然后将这些评分累计到总体营养健康评分中，来计算营养健康评分。在本文所公开的系统和方法的各种实施方案中，营养健康评分算法用于基于多个输入来计算营养健康评分，多个输入包括：
·所消耗的营养物质的列表
·所消耗的营养物质的量
·性别
·年龄
·体重
·特殊状况(例如，怀孕、哺乳期等)
短语“营养物质”在本文中重复使用。下表包含可计算营养评分的营养物质的列表(假定这些营养物质的“健康范围”可用)，并且在所公开的系统的某些实施方案中通过这些营养评分累计营养健康评分：
在其他实施方案中，使用了营养物质的子组或其他组，无论所公开的评分算法中考虑哪些营养物质，本文所述的关于营养健康评分计算的原理都适用。此外，应当理解，随着各种营养机构(例如，医学研究所)更新其推荐或增加关于新营养物质的推荐，可例如通过改变营养物质的加权以反映此类更新来更改本文所公开的算法。
在各种实施方案中，上文提及的一个或多个输入来自营养信息的数据库。例如，在某些实施方案中，允许用户输入消耗的项并在适当的消费品数据库中查找包含在该消耗的项中的营养物质的列表，从而可生成消耗的营养物质的列表。在其他实施方案中，用户直接输入消耗的营养物质。在其他实施方案中，用户输入食物(例如，汉堡)，并且如果该食物不在数据库内，则用户还输入该食物中营养物质的量(例如，钠的量)。然后，所定义食物(例如，汉堡)的未来输入可查找在先前时间输入的营养物质，而不是要求用户重新输入营养物质信息。
在一些实施方案中，所公开的系统包括的功能可特定于特定食物使用若干度量单元和食用分量，并且在它们之间自动转换。因此，一种食物的一部分可以克、千卡的给定量输入，或根据一些预定义的食用分量(杯、汤匙等)输入，并且可被转换(或归一化)成与存储在食物数据库中的数据兼容的消耗食物量。
现在参见图1，示出了显示主机设备100的电气系统的一个示例的框图，该主机设备可用于实施本文所公开的计算机化营养健康评分和推荐系统的至少部分。在一个实施方案中，图1所示的设备100对应于提供以下功能中的一些或全部的一个或多个服务器和/或其他计算设备：(a)使得所公开的系统的远程用户能够访问系统；(b)提供使得远程用户能够与所公开的系统进行交互的一个或多个网页；(c)存储和/或计算实施所公开的系统所需的基础数据，诸如推荐的卡路里摄取范围、推荐的营养物质消耗范围，以及食物的营养物质含量；(d)计算和显示组分营养健康评分或总营养健康评分；和/或(e)提供对可以被消耗以帮助个人达到最佳营养健康评分的食物或其他消费品的建议。
在图1所示的示例性架构中，设备100包括主单元104，该主单元优选地包括一个或多个处理器106，该一个或多个处理器通过地址/数据总线113电耦合到一个或多个存储器设备108、其他计算机电路110和/或一个或多个接口电路112。一个或多个处理器106可以是任何合适的处理器，诸如来自INTEL或INTEL系列微处理器的微处理器。和是英特尔公司(Intel Corporation)的注册商标，并且是指可商购获得的微处理器。应当理解，在其他实施方案中，可以使用其他可商购获得的或特别设计的微处理器作为处理器106。在一个实施方案中，处理器106是专门设计用于所公开的系统中的片上系统(“SOC”)。
在一个实施方案中，设备100还包括存储器108。存储器108优选地包括易失性存储器和非易失性存储器。优选地，存储器108存储与主机设备100的硬件以及与如下文所述的系统中的其他设备交互的一个或多个软件程序。除此之外或者另选地，存储在存储器108中的程序可以与一个或多个客户端设备(诸如客户端设备102(在下文详细论述))交互，以向这些设备提供对存储在设备100上的媒体内容的访问。存储在存储器108中的程序可以由处理器106以任何合适的方式执行。
一个或多个接口电路112可以使用任何合适的接口标准来实施，所述接口标准诸如以太网接口和/或通用串行总线(USB)接口。一个或多个输入设备114可以连接到接口电路112，以将数据和命令输入到主单元104中。例如，输入设备114可以是键盘、鼠标、触摸屏、跟踪板、跟踪球、等位点(isopoint)和/或语音识别系统。在一个实施方案中，在设备100被设计为仅通过远程设备操作或交互的情况下，设备100可以不包括输入设备114。在其他实施方案中，输入设备114包括向主机设备100提供数据输入的一个或多个存储设备，诸如一个或多个闪存驱动器、硬盘驱动器、固态驱动器、云存储器或其他存储设备或解决方案。
一个或多个存储设备118也可以通过接口电路112连接到主单元104。例如，硬盘驱动器、CD驱动器、DVD驱动器、闪存驱动器和/或其他存储设备可以连接到主单元104。存储设备118可以存储设备100所使用的任何类型的数据，包括关于优选营养物质范围的数据；关于各种食物项的营养物质含量的数据；关于系统用户的数据；关于先前生成的营养健康评分的数据；表示用于计算营养健康评分的加权值，用于计算营养健康评分的敏感性值的数据；以及实施所公开的系统所需的任何其他适当的数据，如框150所示。另选地或者除此之外，存储设备118可以被实施为基于云的存储设备，使得通过因特网或其他网络连接电路(诸如以太网电路112)来访问存储设备118。
一个或多个显示器120，和/或打印机、扬声器或其他输出设备119也可以通过接口电路112连接到主单元104。显示器120可以是液晶显示器(LCD)、合适的投影仪，或任何其他合适类型的显示器。显示器120在主机设备100的操作期间生成主机设备100的各种数据和功能的视觉表示。例如，显示器120可用于显示关于以下数据库的信息：优选营养物质范围的数据库、各种食物项的营养物质含量的数据库、系统用户的数据库、先前生成的营养健康评分的数据库和/或使得设备100处的管理员能够与上述其他数据库交互的数据库。
在所例示实施方案中，计算机化营养健康评分和推荐系统的用户使用合适的客户端设备(诸如客户端设备102)来与设备100交互。在各种实施方案中，客户端设备102是可以访问由主机设备100提供或服务的内容的任何设备。例如，客户端设备102可以是可运行合适的web浏览器以访问到主机设备100的基于web的界面的任何设备。另选地或者除此之外，提供本文描述的一些功能的一种或多种应用程序或应用程序的部分可以在客户端设备102上运行，在这种情况下客户端设备102仅需要与主机设备100交互来访问存储在主机设备100中的数据，诸如关于各种食物项的健康营养物质范围或营养物质含量的数据。
在一个实施方案中，设备(即，设备100和客户端设备102)的这种连接是通过因特网和/或其他网络上的网络连接来促进的，如在图1中由云116所示。网络连接可以是任何合适的网络连接，诸如以太网连接、数字用户线(DSL)、Wi-Fi连接、蜂窝数据网络连接、基于电话线的连接、同轴电缆上的连接，或另一种合适的网络连接。
在一个实施方案中，主机设备100是提供基于云的服务(诸如，基于云的认证和访问控制、存储、流式传输和反馈提供)的设备。在此实施方案中，主机设备100的具体硬件细节对于所公开的系统的实施者是不重要的—替代地，在此类实施方案中，所公开的系统的实施者利用一个或多个应用程序编程界面(API)与主机设备100以方便的方式交互，诸如输入关于用户的人口统计数据的信息以帮助确定健康营养范围、输入关于所消耗的食物的信息以及下面更详细描述的其他交互。
对设备100和/或客户端设备102的访问可通过适当的安全软件或安全措施来控制。个人用户的访问可以由设备100限定，并且受限于某些数据和/或动作，诸如根据个人的身份输入所消耗的食物或查看计算的评分。取决于那些用户的身份，可以允许主机设备100或客户端设备102的其他用户改变其他数据，诸如加权、敏感性或健康范围值。因此，可能需要系统的用户在访问由所公开的系统提供的内容之前注册设备100。
在一个优选实施方案中，每个客户端设备102具有与上文关于设备100所描述的结构或架构组成类似的结构或架构组成。也就是说，在一个实施方案中，每个客户端设备102包括显示设备、至少一个输入设备、至少一个存储器设备、至少一个存储设备、至少一个处理器以及至少一个网络接口设备。应当理解，通过包括对于熟知的台式、膝上型或移动计算机系统(包括智能电话、平板电脑等)来说所共有的此类部件，客户端设备102促进相应系统的用户间及彼此之间的交互。
在各种实施方案中，如图1所示的设备100和/或102可以实际上以多个不同的设备实施。例如，设备100可以实际上以一起工作的多个服务器设备实施以实施本文所描述的媒体内容访问系统。在各种实施方案中，一个或多个附加设备(在图1中未示出)与设备100交互以实现或促进对本文所公开的系统的访问。例如，在一个实施方案中，主机设备100通过网络116与一个或多个公共、私有或专有的信息储存库(诸如公共、私有或专有的营养信息、营养物质含量信息、健康范围信息、环境影响信息等的储存库)通信。
在一个实施方案中，所公开的系统不包括客户端设备102。在此实施方案中，本文描述的功能在主机设备100上提供，并且系统用户使用输入设备114、显示设备120和输出设备119与主机设备100直接交互。在此实施方案中，主机设备100将在本文中描述的一些或全部功能提供为面向用户的功能。
图1的系统被配置为通过使用所示硬件执行实现下文详述的评分计算公式的算法，来计算营养健康评分和总体营养健康评分。本领域的技术人员将会理解，该功能不是通用计算机功能，而是需要用计算下列公式结果的指令对计算机进行特别编程，并且以其他方式执行本文以各种形式描述的各种算法。
在各种实施方案中，本文所公开的系统被布置为多个模块，其中每个模块执行特定功能或功能组。这些实施方案中的模块可以是由通用处理器执行的软件模块，由专用处理器执行的软件模块，在适当的专用硬件设备上执行的固件模块，或用电路完全地执行本文所述功能的硬件模块(诸如专用集成电路(“ASIC”))。在使用专用硬件来执行本文描述的一些或全部功能的实施方案中，所公开的系统可以使用一个或多个寄存器或其他数据输入引脚来控制设置或调整此类专用硬件的功能。例如，可以使用被编程为基于在第一区段中增大，在第二区段中平坦，并且在第三区段中减小的分段连续函数来分析营养健康评分的硬件模块。在此示例中，硬件可以经编程以评估该函数，并且至该硬件的一个或多个输入可以被配置为接收以下输入：例如第一区段与第二区段相遇处的输入值、第二区段与第三区段相遇处的输入值以及用于指示第三区段减小的速率的参数(例如，限定第三区段的形状的斜率或函数)。在其他实施方案中，在执行本文描述的各种功能的模块是可由硬件执行的软件模块的情况下，所述模块可以采取应用程序或应用程序子集的形式，所述应用程序或应用程序子集可以被设计为在执行特定的预定义操作系统环境的处理器上运行。
在另一个实施方案中，用户携带的一个或多个设备在用户处于食品采购场所(诸如杂货店或餐馆)时向该系统提供实时信息。诸如RFID读取器、NFC读取器、可穿戴相机设备和移动电话的设备可以接收或确定(例如通过扫描RFID标签、读取条形码或确定用户的物理位置)用户可在具体杂货店或餐馆购得的食物。然后，所公开的系统考虑该用户可以立即购买或消耗什么食物，从而进行推荐。在一个此类实施方案中，当用户坐在餐馆中时，所公开的系统可以向该用户的移动电话推送信息，推荐用户从菜单中选择某些项，以优化给定时间段内该用户的营养健康评分。在其他实施方案中，语音识别功能识别由用户通过语音提供的输入。在一个此类实施方案中，语音识别系统在用户在餐馆点单时进行监听；在其他实施方案中，语音识别系统使得用户能够直接说出自己已消耗或将要消耗的项。
在一个实施方案中，本文所公开的系统计算每种营养物质的评分介于0.0和1.0之间。在该实施方案中，摄入量范围(因此评分函数)被分成三个不同区域：(1)介于0.0与消耗下限之间的营养物质摄入量，可基于EAR和RDA的组合；(2)介于消耗下限与上限之间的摄入量，相当于UL；以及(3)高于消耗上限的摄入量。在该实施方案中，第一范围内的摄入量表示可能缺乏；摄入量越接近RDA，摄入量就越不可能实际不足。第二范围可被描述为“止血区域”，其中评分接近和/或等于该营养物质的最大值(例如1.0)。第三范围反映过度消耗，并且是摄入量范围，由此通常不推荐该范围内的长期摄入。在所述实施方案中，第三范围内的特定营养物质的评分降低，直到其达到最小评分(例如0)。下文详述了计算这些评分函数的特定公式。此外，图2a、图2b、图2c、图2d、图2e、图2f、图2g、图2h和图2i示出了使用针对EAR、RDA、UL和AI的示例性值的一些公开的评分函数的曲线图。在适当情况下，在下文讨论中描述各种公式时将参考这些图。
应当理解，许多因素可影响减小的速度，包括：(a)制定UL时的不确定性；(b)超过UL导致的可能不利影响的严重性或严重程度；以及(c)特定于进行消耗的个人的因素(例如，年龄)。还应当理解，若干附加因素可能影响函数接近最小值的速度和接近最小值的曲线的形状两者。
在各种实施方案中，下文所述的算法使用平滑过程或程序来反映膳食参考摄入量的分布特性。具体地讲，当足够的信息可用于特定营养物质时，基于给定群体(例如，给定性别/年龄组)的正态分布需求的假设，可获得EAR和RDA。在一个实施方案中，这两个量之间的关系可根据以下公式描述：
(2)RDA＝EAR+2σ
在公式1中，“σ”为标准偏差。因此，在该实施方案中，最低要求遵循正态分布，具有平均值μ＝EAR和标准偏差σ＝(RDA–EAR)/1.96：
该算法在本文所公开的系统上运行，在一些实施方案中，是定义为f(x)＝x/RDA的分段线性函数；在这些实施方案中，随后使用高斯平滑核，如公式3中所示：
上述函数包括本文所公开的算法(和系统)特有的若干特性，包括：
·S是区间[0,RDA]上的平滑函数
·S为凹函数
·S(0)＝0和S(RDA)＝1.0
·S’(RDA)＝0，意味着x＝RDA上的切线是水平的
在一些实施方案中，对上述函数进行重新标度，使得当x＝RDA时，其值为1.0；应当理解，这种重新标度不显著影响该函数的各种特性。图2a、2b、2c和2e示出的钙、铜、铁和维生素A的评分函数是这些类型函数的示例。
应当理解，蛋白质摄入量的需求估计代表特殊情况。首先，所需的蛋白质摄入量取决于个人的体重，一般以g/kg/d表示。其次，蛋白质需求的分布估计为对数正态，其中RDA与EAR之间的关系可通过以下公式4估计：
(4)RDA＝1.24*EAR
因此，健康群体的百分位数P的足够蛋白质摄入的摄入量估计由以下公式5给出：
(5)exp[0.12*z(P)–0.425]
在公式5中，z(P)是百分位数P处的标准化正态分布的值。RDA被估计为对数正态分布的第16百分位数与第84百分位数之间的中间点。这些百分位数也可用作分段线性插值的参考点，以根据以下公式6计算蛋白质的量x的营养评分：
对于19至50岁的男性和女性，总蛋白质的RDA可被估计为0.8g/kg/d。值得注意的是，该RDA值取决于个人的体重，具有不同体重的个人具有不同的蛋白质RDA。由于蛋白质的RDA值随个人的体重而变化这一事实，图2d示出了针对具有不同体重的个人的蛋白质的多个评分函数(因此对所消耗蛋白质的各种量具有略微不同的评分)。
应当理解，在一些情况下，特定营养物质的EAR和RDA可能不是已知的。例如，一些重要的营养物质，例如钠、钾和维生素K可能不具有已知的EAR和RDA值。对于这些类型的营养物质，可制定推荐最小摄入量(称为适宜摄入量或AI)。就AI而言，医学研究所注意到，如果个人通常的摄入量等于或超过AI，则可推断饮食几乎肯定是充足的。然而，如果其摄入量低于AI，则不能对营养物质不足的概率进行定量(或定性)估计。因此，虽然据信AI代表足以满足健康个人需要的营养物质的量，但缺乏足够准确的数据表明难以或不可能估计此AI值涵盖的个人的百分比。
根据本文所公开的系统和方法的实施方案，摄入量水平以“适宜”摄入量定义的营养物质的营养评分算法具有由以下简化公式7定义的曲线的下部：
在该简化公式中，x被定义为该营养物介于0和UL值之间的摄入量(以适当的单位计)。
在各种实施方案中，所公开的系统还对营养物质钠实施了特殊算法。就钠而言，医学研究所已定义AI和UL，但由于编写医学研究所的报告时缺乏足够的数据，因此尚未定义该元素的EAR/RDA对。钠是额外细胞液的主要阳离子，并且用作调节额外细胞液体积的渗透决定因素。钠也是细胞膜电位的重要决定因素，并且在细胞膜上调节分子的活性转运。因此，非常重要的保证钠摄入量足以在额外的细胞液中保持足够的浓度。另一方面，钠的高摄入量对高血压具有众所周知的负面影响，因此包括上限也十分重要。
然而，鉴于从生理角度来看以及从公共健康的观点来看此元素的重要性，本文所公开的系统通过计算钠的营养评分并且在总营养健康评分时考虑该评分，从而在总体营养健康评分中包括钠。在所公开的系统的各种实施方案中，该算法通过使用关于美国人群中食物和饮料的通常摄入量的信息来确定钠的最低评分标准为0。使用该方法，以下公式8可用于确定钠的营养健康评分：
在此公式中，值1.5表示为人群(此处为31至50岁未怀孕或未处于哺乳期的女性)推荐的AI，值2.3表示可耐受最高摄入量，而线-(x-2.3)/2.3+1以约4.6克穿过水平轴线，对应于美国食品和饮料通常摄入量的第95百分位数。因此，就钠而言，公式8反映出太多的钠摄入量实际上可能有害的事实，并且可对总体营养健康评分具有负面影响(与0值相对，0值不会有正面影响，但也没有负面影响)。图2h示出了钠的多个营养健康评分的示例性曲线图。
在所公开的系统的各种实施方案中，参照总体能量摄入量估计膳食纤维摄入量。一般而言，对于19岁及以上的成人，膳食纤维的推荐AI为14g/1000kcal。医学研究所没有确定膳食纤维摄入量的上限。因此，本文所公开的系统的实施方案通过首先确定膳食纤维AI(将总能量摄入量E乘以14，然后除以1000)来评估膳食纤维的营养评分。通过计算得出的膳食纤维AI，所公开的系统根据以下公式9评估评分：
因此，所公开的系统的实施方案除了通过别的方面以外，还通过以与计算其他营养健康评分不同的方式计算蛋白、钠和/或膳食纤维的评分来改善已知的评分技术。图2i示出了基于不同能量摄入量的纤维的营养健康评分的示例性曲线图。
应当理解，对于某些营养物质，如维生素B12和核黄素，医学研究所没有发现足够的科学证据来设定可耐受最高摄入量(UL)。在许多情况下，应当理解这反映特定营养物质具有相对低(或为零)的已知毒性。因此，对于这些营养物质，对于高于RDA值的任何摄入量，评分曲线是平坦的。该形状可见于例如图2f(关于维生素B12)。
在本文所公开的系统和方法的一些实施方案中，针对推荐最大摄入量评估或估计特定营养物质的摄入量，不同地称为UL。通常，对UL的估计基于剂量响应的评估，并且基于通常用于评估暴露于化学物质的风险的三个毒理学概念构建：
·LOAEL(观察到最低不利影响水平)：反映确定不利影响的最低持续摄入量。
·NOAEL(未观察到不利影响水平)：反映在研究的个人或群体中未观察到不利影响的营养物质的最高持续摄入量。当可用数据不足以揭示特定NOAEL时，必须依赖LOAEL。
·UF(不确定性因子)：在确定NOAEL时以及必要时确定LOAEL时应用的因子，以尝试解决数据上的差距和有关所需参考的不完整知识。在没有NOAEL可用的情况下，UL通常称为NOAEL/UF或称为LOAEL/UF。
应当理解，对于所有营养物质，UF≥1反映UL将通常小于或等于NOAEL或LOAEL的事实。UF的典型值介于1和5之间，但在特殊情况下也可能更高(例如，对于α生育酚，UF＝36)。
为了说明设置适当耐受性的重要性，考虑以下两个示例，在其中，普通食物的正常消耗达到上限。
在一个示例中，28克巴西坚果(1盎司，约六种坚果)含有537微克硒，这远远高于常规接受的上限(400微克/天)。然而，NOAEL为800微克/天，因此由所公开的系统确定的评分将不受到严重的罚分。在一个示例性计算中，28克巴西坚果为硒提供相对良好的0.83的评分。然而，鉴于对硒的低耐受性，当消耗63克含有1200微克硒的巴西坚果(超过13种坚果)时，所公开的系统将计算出0的评分。
参考图3示出了第二个示例，涉及计算来自食用炖熟的牛肝的维生素A的营养健康评分。具体地讲，对于在USDA的膳食研究的食物和营养数据库(FNDDS)中的一个条目“炖熟的牛肝”，每19克(1盎司)含有1779微克维生素A。牛肝的典型片为约69克，这意味着典型片含有6367微克维生素A。年龄在31至50岁之间的女性的RDA和UL对于预形成的维生素A分别为700微克/天和3000微克/天。然而，因为维生素A是脂溶性的，体内储存过多量，主要在肝脏中，并且这些含量可累积至更有害的含量。虽然偶尔摄入介于RDA和NOAEL之间的维生素A不被认为是维生素A毒性的严重风险，但过量的预形成维生素A可具有显著的毒性(称为维生素A过多症)。摄入过量的维生素A可导致颅内压力增加、头晕、恶心、头痛和其他症状。导致的肝脏损伤并非总是可逆的。本系统通过对高于上限的摄入量设置低耐受性，在计算其对维生素A的评分时考虑了这一事实。此外，本系统可就与特定营养物质的长期高摄入量相关的潜在风险警告用户。在一些实施方案中，所公开的系统定期分析适宜摄入量以确定用户是否经常消耗大量维生素A；在这些实施方案中，系统将这种频繁摄入标记为潜在的总体饮食问题。在其他实施方案中，系统被配置为在比一天更长的时间段(例如，在一个月期间)对饮食进行评分。在这些实施方案中，虽然系统可能未检测到为期一个月的维生素A过度消耗，但它可以标记用户已在该月的十个不同日子显著超过维生素A的上限。在这些实施方案中，系统因此向用户显示警告以指示重复(尽管不是每天)过度消耗维生素A。
十分重要的是应注意，对于某些维生素和矿物质，不可能有来自食物摄入的毒性；然而，添加到补充摄入量的食物摄入量可达到非常高的水平，其不利影响可代表严重的危险和引发，在某些情况下造成永久性损害。在一个实施方案中，本系统通过允许用户输入自己可能消耗的补充剂而考虑了这一事实。然后，系统从适当的数据存储库(例如，综合补充剂数据库)确定补充剂的产品组成。系统随后相应地将这些补充剂纳入个人的总体饮食并相应地对总体饮食进行评分。
本文所公开的系统的实施方案考虑了高于UL值的NOAEL和LOAEL。在一个此类实施方案中，以下公式10反映对高于UL的摄入量x的营养评分计算：
在该公式10中，k为可根据特定需要进行调节的自由参数。一般来讲，在该实施方案中，k的值越大，在高于UL值的评分将越快速地减小到0。在一些实施方案中，所公开的系统不允许评分S为负值；在此类实施方案中，对于非常高的特定营养物质摄入量，将评分S简单设定为0。即，当上述公式10的值取负值时，算法自动将该特定营养物质的营养评分设定为零。
在各种实施方案中，当针对特定营养物质指定LOAEL而不是NOAEL时，由所公开的系统执行的算法对高于UL的营养物质摄入量执行以下公式11：
应当指出的是，在一个实施方案中，公式11仅在UL≠LOAEL时适用。此外，在各种实施方案中，所公开的系统不允许公式11有负值S；在这种情况下，当计算的评分小于零时，函数仅设置零值。
在一个实施方案中，计算主要营养物质的主要组的单独评分。用于人类代谢和生理机能的能量来源于限定在主要营养物质的4个组中的化学能量：碳水化合物、脂肪、蛋白质和乙醇。这些分组基于以下事实：用于人类代谢和生理机能的能量来源于限定在主要营养物质的4个组中的化学能量。脂肪和碳水化合物是能量的主要膳食来源。对于个人消耗的任何给定饮食，对能量摄入量的贡献的总和(以碳水化合物、脂肪、蛋白质和醇的总摄入量的百分比的形式)必须等于100％。这在以下公式12中汇总：
(12) E＝P+C+F+Δ
在该公式中，E是能量，P是蛋白质对能量的贡献，C是碳水化合物对能量的贡献，F是脂肪对能量的贡献，Δ是乙醇对能量的贡献。
一般来讲，不存在针对能量的已知膳食参考摄入量。体重为每位个人提供易于监测的指标，以指示习惯能量摄入量的充分性或不充分性。因此，与能量均衡的较大每日偏差是容易容忍的，并且主要通过身体脂肪的获得或失去来适应。存在用于预测能量需求的各种公式；例如，医学研究所公式根据性别、年龄、体重、身高和体力活动水平来估计个人的能量需求。
虽然这种粗略的技术有时便于大致估计个人的能量需求，但个人间能量需求变化很大，每日能量摄入量的个人内变异的变异系数平均为约23％。给定这些考虑事项，本公开已认识到，仅基于在群体水平作出的估计来计算能量的评分是不适当的。因此，在所公开的系统的各种实施方案中，能量摄入量通常不包括在评分的计算中。然而，可接受的能量值的范围可用作优化饮食时的约束，如将在下文更详细地示出。
分析给定能量摄入量的能量摄入量，增大一种主要营养物质的比例必然涉及减小其他主要营养物质的比例。通常，脂肪和碳水化合物彼此负相关，使得脂肪的消耗的增加降低所需碳水化合物的消耗。越来越多的证据表明，主要营养物质的相对比例的严重失衡可增大慢性疾病的风险，并且可能不利地影响微量营养物质的摄入。医学研究所推荐蛋白质应占能量摄入量的10％至35％之间，45％至65％来自碳水化合物，并且20％至35％来自脂肪。重要的是应当注意这些关系伴随着一定程度的相互依赖关系：例如如果来自蛋白质的能量占35％而来自碳水化合物的能量占65％，则来自脂肪的能量必然为0％。此外，碳水化合物和蛋白质还必须满足推荐膳食许可量，其定义为出于与能量生成无关的原因，每天消耗的最小克数量。乙醇不应是主要的能量来源，因此在各种实施方案中，本公开对总体营养健康评分应用“罚分”以考虑来自醇类饮料的能量。
因此，在本文所公开的系统的一个实施方案中，所公开的评分算法被配置为针对上述四种主要营养物质计算单独的评分。本文所公开的系统的该实施方案可使用以下公式，基于来自四种不同能量来源的能量来确定营养评分。在该讨论中，xP用于表示源于蛋白质的能量部分，xF用于表示源于脂肪的能量部分，并且xC用于表示源于碳水化合物的能量部分。由于总能量是来自蛋白质、脂肪、碳水化合物和乙醇的能量的总和，因此xP+xF+xC的总和必须小于或等于1。如果总和小于1，则总和与1之间的差值为来自乙醇的能量部分。
在本文所公开的系统的实施方案中，该算法应用了一个约束，即20％至35％的能量应来自脂肪。此约束通过以下公式13实现：
在本文所公开的系统的实施方案中，该算法应用了一个约束，即10％至35％的能量应来自蛋白质。此约束通过以下公式14实现：
在本文所公开的系统的实施方案中，该算法应用了一个约束，即45％至65％的能量应来自碳水化合物。此约束通过以下公式15实现：
在所公开的系统的一个实施方案中，总体主要物质营养评分被计算为三个能量来源的单个评分或三个能量来源总和的最小值，并且可由以下公式16表示：
(16) 评分(主要营养物质)＝min(fP(xP)，fC(xC)，fF(xF），xP)+xC+xF)
公式13、14、15和16均得到介于0和1之间的结果，并且如果需要，所公开的系统可通过乘以100将公式16的结果(主要营养物质的总体评分)缩放到0至100的范围内。
为了说明来自主要营养物质的总体评分，提出以下实施例：
实施例1-如果能量完全来自碳水化合物、蛋白质或脂肪，则主要物质营养评分为0。
实施例2-如果xF＝xC＝xP＝0，则主要物质营养评分为0。
实施例3-如果xF＝0.35；xC＝0.55；xP＝0.1，则主要物质营养评分为100。
如上所述，在各种实施方案中，所公开的系统将若干个人营养评分累计成累计的单个全局性营养健康评分。在涉及n个个人营养评分s1，...，sn的示例中，营养健康评分代表个人饮食的营养充分性的总体度量，表示为S＝M(s1,…,sn)。在本文所公开的系统的实施方案中，以下四个一般要求适用于累计评分S：
1.值保留，使得如果每个单个评分为特定值，则总体值S等于相同的特定值。这可表示为M(a,a,…,a)＝a。
2.S应对极端个人营养评分敏感，使得如果单个营养物质具有非常差的评分，则总体营养健康评分应较低并且饮食质量应被视为较低。
3.总评分应介于最低个人营养评分和最高个人营养评分之间。这可表示为min(s1,…,sn)≤M(s1,…,sn)≤max(s1,…,sn)。
4.如果输入s1,…,sn中的一个为0，则M(s1,…,sn)应也等于0。
满足上文反映的要求的公式由本文公开的系统的各个实施方案应用，并且反映在以下公式17中：
应当理解，该公式17表示为凹形曲线，这对于优化理论十分重要。在本文所公开的系统和方法的另外实施方案中，可通过引入每种营养物质的特定权重值来进一步一般化上述公式17，该权重值可保存在系统中并且视情况用来反映用户、环境或所消耗食物的具体特性。这些权重值在本文别处进行描述。
在各种实施方案中，本文所公开的系统被配置为确定脂肪酸的营养评分。在一些此类实施方案中，算法与健康饮食指数中使用的算法相同：评分反映不饱和脂肪酸对饱和脂肪酸的比率，并且如果比率为至少2.5，则具有最大值(例如1)，并且如果比率低于1.2，则具有最小值(例如0)。
在一个实施方案中，所公开的系统补偿可能由营养分解中的缺失值引入的偏差。即，本文所公开的算法能够计算可用的营养健康评分，即使由于缺乏关于营养物质摄入量的数据而缺少某些营养评分时也是如此。如果给定营养物质在营养物质分解中具有一些缺失值，则在某些实施方案中所公开的系统通过重新加权平均值来补偿缺失的信息。如果αi是饮食中营养物质i的缺失值的部分，则所公开的系统保存权重wi＝1-αi的指示，使得总体评分计算反映在以下公式18中：
应当理解，在一种极端情况下，αi＝0(意味着没有缺失值)。在这种情况下，wi(提供给每个评分si的权重)为1，反映每个个人营养评分是合理计算出的。在另一种极端情况下，αi＝1(意味着所有值均缺失)。在这种情况下，wi(提供给每个评分si的权重)为0，反映出没有评分是合理的这一事实。
在一个实施方案中，本文所公开的系统和方法被配置为在几天的过程中对饮食评分，尽管存在评分在默认情况下被配置为基于日常摄入量推荐值这一事实。所公开的系统能够以两种方式中的一种处理几天过程中的饮食。
首先，在一些实施方案中，该系统被配置为计算n天内的n个评分的平均值，并且为这些n天返回平均评分作为评分。
其次，在一些实施方案中，该系统被配置为将所有膳食参考摄入量乘以n，并且在将所有餐食加在一起之后对饮食进行评分。
如果所有营养物质每日摄入量低于最小推荐摄入量(RDA或AI)，则由这两种方法得到的计算实际产生相同的n天评分。然而，作为一个实际问题，每日摄入量中的至少一些可能落在RDA和UL之间，并且一些可能高于UL。在这种情况下，鉴于评分函数的非线性，方法1和2的结果将不同。在一些实施方案中，第二个方法将产生比第一个方法更高的评分，因为将不同天的量加在一起允许例如用超过UL的一天补偿低于RDA的另一天。因此，在这两种情况下，n天评分的解释将有所不同。实际上，理论上可能在每一天具有低评分，并且通过方法(2)仍具有总体高评分。
为了进一步说明本文所述的评分，图4示出了比较通过上述公式计算的特定钙量的营养评分与每日推荐许可量(RDA)的百分比的曲线图，这两者均与美国人群的钙消耗的相对百分位数进行比较。从图表可以看出，在第七十五百分位数之前，评分高于筛选群体的钙的RDA摄入量的百分比。在在第七十五百分位数以上，营养健康评分为100，并且评分的个人消耗了钙的RDA的100％。这表明，选择RDA作为个人的参考值可导致对实际个人需求的显著过度估计。USDA以通常摄入量低于EAR(而不是低于RDA)的个人的比例的形式估计明显不足摄入量的普遍程度。这种普遍程度通常大大低于通常摄入量低于RDA的个人的比例。因此，如图4清楚地示出，对大多数人来说，实现RDA对于获得不充分的摄入量是不必要的。
图5是由本文所公开的系统显示的屏幕的示例性屏幕截图，其表示在单次用餐过程中消耗的多种营养物质的营养评分。在图5的屏幕截图中，餐食包括带奶酪和培根的炸薯条、自来水、柠檬奶油派、面包中夹番茄和番茄酱的汉堡、面包果(油炸)和巧克力牛奶。最左边的列表示最左边列中列出的不同营养物质(按字母顺序从α胡萝卜素到钠)的个人营养健康评分。在该实施方案中，若干营养评分为100(例如钙)，并且至少一个评分(饱和脂肪)为负，表明某些营养物质以最佳方式消耗，而某些营养物质过度消耗。在图5的实施方案中，所列营养物质下面的条、量和评分指示营养物质的量，并且颜色指示评分的值。具体地讲，负饱和脂肪评分为负，因此以红色显示。另一方面，钙评分为100，因此其评分条为绿色。
图5还示出了显示对餐食每个部分的总体评分的贡献的图形机制。具体地讲，就钙而言，炸薯条列后面的框相对较暗，表明来自炸薯条的钙的77％总体摄入量占从餐食消耗的钙的大部分。相反，对于自来水列，大多数框是白色的，表明自来水对大部分跟踪的营养物质没有贡献营养物质。就汉堡列而言，框相对较暗，表明汉堡在所反映餐食中贡献铁总体消耗量的34％。
在一些实施方案中，除了(或代替)图5所示的个人营养评分，所公开的系统还可计算和显示如上所述的总健康评分。在该实施方案中，可显示关于每个单个餐食组分的相同或基本上相同的信息，而不是与个人营养物质有关，图形和颜色可指示餐食项对总体营养健康评分的贡献。因此，例如，个人可看到例如汉堡对餐食的总体评分作出贡献的程度。
在一个实施方案中，先前定义的评分被用作数学推荐系统的基础，该数学推荐系统可实际在软件工具中实现，帮助从业者和消费者进行饮食规划。必须强调的是，完整的面向用户的推荐引擎也应当利用个人偏好、膳食限制并且考虑个人目标和诸如BMR、能量消耗等特性。一个此类软件工具的细节将在下文中进一步详述。
为了示出上述公式对真实世界示例的应用情况，使用来自全国健康和营养检查调查(NHANES)2011-2012数据集的真实餐食给出以下示例，如下表2所示。NHANES是CDC国家健康统计数据中心开展的一项正在进行的数据收集活动。其目的是收集有关美国公民群体中的典型性的全国代表性样本的健康和饮食的信息。在表2中，个体是27岁的女性，身高147厘米，体重76.4公斤。
表2-NHANES示例餐食。
下表3示出了表2中所示的示例性饮食中各种主要营养物质的营养评分。
表3–主要营养物质的评分
表4示出了表2中所示的示例性饮食中各种矿物质的营养评分。
表4-矿物质的评分
表5示出了表2中所示的示例性饮食中各种维生素的营养评分。
表5-维生素的评分
对于表2至5所示的数据，主要营养物质的均衡的总体评分是97.5。另一方面，饮食的全局评分计算为80。这说明，在某种程度上，一些微量营养物质(例如钠)的低评分可对根据本文的公开计算的总体评分有相对大的影响。
现在更具体地参见图2a、图2b、图2c、图2d、图2e、图2f、图2g、图2h和图2i，这些图示出了使用所公开的系统可跟踪的各种营养物质的评分函数。具体地讲，图2a是钙的评分函数，图2b是铜的评分函数，图2c是铁的评分函数，图2d是蛋白质的评分函数，图2e是维生素A的评分函数，图2f是维生素B12的评分函数，图2g是核黄素的评分函数，图2h是钠的评分函数，并且图2i是纤维的评分函数。应当理解，在各种实施方案中，图2a、图2b、图2c、图2d、图2e、图2f、图2g、图2h和图2i中示出的评分曲线图通过相对于图1所公开的系统来计算，该系统执行算法的步骤以执行上述公式中所反映的计算。
值得注意的是，图2d(蛋白质)、图2f(维生素B12)、图2g(核黄素)和图2i(纤维)示出，无论所消耗的相应营养物质的量如何，这些营养物质的营养评分不随着消耗更多营养物质而降低。即，这些评分反映出过度消耗对于这些营养物质不是问题这一事实。
另一方面，例如如图2h所示，消耗高于上限的钠可最终导致钠评分变为零。此外，图2d和图2i示出了蛋白质和纤维的评分函数部分地取决于另外一个因素，而不只是取决于消耗的量。参照图2d，蛋白质的评分函数部分地取决于蛋白质消费者的体重。参照图2i，纤维的评分函数部分地取决于消费者在一天中消耗的能量。这两个图示出了某些营养物质的评分函数中的额外差异，即，对于一些营养物质需要额外的输入来确定该营养物质的营养健康评分。
在各种实施方案中，所公开的系统存储针对个人尽可能个性化的营养物质范围消耗值。医学研究所公布了针对基于性别和年龄的群体，关于某些营养物质的群体层面DRI值的推荐。例如，医学研究所可以指定0至6个月大的婴儿、6至12个月大的婴儿、1至3岁儿童、4至8岁儿童、9至13岁男性、9至13岁女性等的少量推荐营养物质值。然而，这些指定的值不足以分析个人的总体营养健康，因为它们实际上不是针对个人定制的。具体地讲，它们未考虑个人的健康水平(例如，该个人是运动型的还是活动型的)、健康状况(例如，肥胖、糖尿病、过敏症)、医疗限制(例如，该个人是否是危重患者)、生理学(身高和体重)，或任何其他特定于个人的考虑。相反，已知的推荐摄取值是基于年龄和性别(对于某些年龄来说)的。本文公开的系统提供的另一个优点为：其允许个人根据该个人的特定情况而具有其自身对于每种营养物质的个性化健康范围。这种个性化可考虑特定条件(例如，前驱糖尿病或心血管问题)或特定目标(例如体重减轻或体重维持)。
在另外的实施方案中，个人可以具有针对其自身的个人健康状况定制的其自身关于加权值和/或敏感性值的布置。利用这些个性化范围和/或加权/敏感性值，所公开的系统可以计算完全个性化的营养健康评分。实际上，对于一些个人，可能根本不需要某种营养物质，或者消耗超出某营养物质的健康量下限的额外量的该营养物质可能没有负面影响。通过限定特定营养物质的健康范围，所公开的系统可以已知系统根本无法采取的方式来将对该营养物质的需求缺乏考虑在内。
在一个实施方案中，所公开的系统存储与系统跟踪的每种营养物质相关的所谓“敏感性”或“耐受性”值。例如，系统可以存储包含每种营养物质的“敏感性”或“耐受性”值的营养信息的数据结构或其他数据库。在一些实施方案中，对于一些营养物质，不存在敏感性值，这意味着营养物质的额外消耗是无害的。在另一个实施方案中，对于一些营养物质，系统分配无穷的敏感性值或定义无穷的健康范围上限值以实现相同的结果，即，以指示特定营养物质的过度消耗是无害的。
在各种实施方案中，所公开的系统存储每种营养物质的多个权重值，这些权重值被纳入营养健康评分H。一般来讲，营养物质的权重值越大，营养物质对总体营养健康评分的影响就越大。这同样适用于消耗不足/过度消耗以及健康消耗。换句话说，如果营养物质消耗不足或过度消耗，则相较于更小的权重值，更大的权重值将使营养健康评分在更大的程度上降低。同样，如果营养物质是以健康量消耗的，则相较于更小的权重值，更大的权重值将使营养健康评分在更大的程度上增大。
例如，如果相对于维生素，营养物质如“糖”被给予相对高的评分权重，则低糖食物通常将获得高营养健康评分。即使食物中的其他营养物质含量低，依然如此，因为总体营养健康评分更依赖于糖的评分。因此，当针对个人个性化所公开的系统时，不同营养物质的权重的适当平衡是非常重要的。
在各种实施方案中，所公开的系统使得用户能够用子食物或食物的组分构建食物或餐食。例如，通过向所公开的系统指示用户的“正常早餐”是什么，用户可以存储“早餐”餐食并且在输入关于其计划要吃或已经吃过的食物的指示时，简单地选择该顿餐食。也就是说，所公开的系统使得用户能够由食物构建餐食或由餐食构建饮食，并且存储那些多组分消费品以供稍后简单地选择和输入。在一些实施方案中，系统还使得用户能够诸如通过指示用户吃过了其正常早餐的一半来调整所消耗的特定多组分消费品的量。
图6示出了在NHANES 2011-2012第1天数据集中反映的31岁至50岁女性人群的多个个人营养物质的营养健康评分和总计评分的一系列箱型图。图7示出了NHANES数据中跟踪的各种个人营养物质的若干个人营养评分分解，以及以直方图显示的总体营养健康评分，并且支持图6的箱型图。从图6和图7可以看出，尽管存在若干个人营养评分为最大值100这一事实，但总体评分中没有一个高于80。同样，尽管个人营养评分为0的数目相对少，但总体评分为0的数目多得多(如通过延伸至值0的框所见)。这表明，需要总体营养健康来评出较高的总营养健康评分，而低的非零的个人营养评分可导致总体营养健康评分为0。
图8是示出上面图6和图7中绘出的NHANES 2011-2012数据中钠摄入量与能量摄入量的营养评分的散点图。如在图8中所见，钠评分一般来讲随能量摄入量增加而减小，并且最终在超过3000kcal时，钠评分减小至0。
图9是相关性图，示出基于上述NHANES 2011-2012(第1天)的31岁至50岁女性数据的营养评分之间的相关性。在图9中可以明显看出，铁和硫胺素评分之间存在相对显著的相关性。然而，在图9的图示中，总体营养健康评分似乎不与任何个人营养评分显著相关。此外，钠的营养评分与所有个人营养评分负相关。脂肪酸的评分也与所有个人营养评分负相关。这些负相关反映了以下事实：钠和饱和脂肪的消耗通常高于最大推荐值，意味着这些评分通常使剩余的评分减小。
图10中的图表示出了总评分、钠营养评分和纤维营养评分基于来自NHANES研究的数据在一天过程中的演变。在图10所示的实施方案中，钠营养评分在中午达到其最大评分，然后摄入量开始超过最大每日推荐值，并且评分降低。纤维的评分取决于能量摄入量，因此图形可具有许多局部最大值。其他营养物质(过度消耗无害)的评分在整天中具有大体增加的图形。
在各种实施方案中，所公开的系统可以在推荐什么食物来构建所生成的饮食时考虑食物的某些“味道”方面。例如，如果用户表示他或她想在晚餐吃墨西哥食物，则该系统可以推荐牛肉卷饼和含有某些香料以补充牛肉卷饼的米饭。在各种实施方案中，该系统还会记住用户指示他或她喜欢的先前推荐的食物，并且尝试推荐具有相似成分或味道度量的食物。在一些实施方案中，该系统首先尝试选择“主菜”(诸如鸡胸肉)，然后选择配菜(诸如蔬菜和米饭)，来进行推荐。在一个实施方案中，根据食物项通常属于哪种餐食类型，来将一种或多种食物项分类，并且基于该分类进行推荐。例如，炒鸡蛋可以被归类为“早餐”食物，并且在推荐餐食时，该系统可以推荐在早晨吃一种或多种“早餐”食物。
在一个实施方案中，该系统被配置为与一个或多个输入设备114集成，这些输入设备是由用户携带的个人移动设备。例如，佩戴计步器或活动跟踪器的用户可以从这些设备向该系统提供数据，该系统可以相应地调整卡路里摄取范围值。这样，如果用户在某一天特别活跃，则该系统可以上调卡路里摄取范围。
图11示出屏幕1100的示例性屏幕截图，示出了个人消耗的多种营养物质的多个营养健康评分。图11示出了针对在年龄范围31岁至50岁内、正常BMI且具有久坐生活方式的女性的菜单样本(被视为一天饮食)的评分。39的总体评分相当低；然而，这在意料之中，因为图11的评分是针对整天的营养物质消耗值计算的，然而唯一的输入值是针对一餐(午餐)。应当理解在11图中，缺失关于一些营养物质的数据(即添加的糖和碘)。还应当理解，针对每种营养物质显示的范围对应于医学研究所定义的每日推荐许可量和耐受性上限。
在图11的示例性实施方案中，区域1102示出用户消耗的食物项中每种营养物质的名称；该区域还显示示出该营养物质的评分的条。具体地讲，区域1102中包含的条反映区域1108中所示的评分。此外，在一个实施方案中，条的颜色反映评分是否接近最大评分(诸如100)。例如，图11的示例中烟酸的评分为100，如区域1108中所示。相应地，烟酸的区域1102中的条以绿色显示，并且其长度尽可能长，从而示出评分100。
图11还示出区域1104a和1104b，其分别指示所示营养物质中的每一种的摄入量下限和上限。在例示的实施方案中，每种营养物质的条的长度示出在最小值至最大值(即1104a至1104b)范围内实际消耗的营养物质量降低的位置。此外，图11示出了区域1106指示所消耗的每种营养物质的量，并且区域1108包含每种所消耗的营养物质的评分是多少的数值表示。此外，区域1114指示屏幕1100中所示的评分涵盖的时间量。应当理解，在例示的实施方案中，所示评分的时间量跨越一天；然而，消耗信息针对一餐(午餐)。因此，区域1102中所示评分中的许多对于包含在用户所消耗食物中的多种营养物质中的每一种进行评分的原因在于用户仅消耗了一餐，然而屏幕1100假设用户吃掉了其一天的食物。
图11还包括区域1110，其示出了总体营养健康评分。在例示的实施方案中，评分相对较低(39)，在很大程度上是因为用户仅消耗了来自一餐的营养物质。此外，区域1112以个人在区域1114中指示的时间量内待消耗的总体卡路里的百分比指示消耗的能量多少(即卡路里)。
图12示出了类似于图11的屏幕截图1100的屏幕截图1200，具有针对图11中示出的同一个体的营养评分。应当理解，尽管区域1102、1104a、1104b、1106、1108、1110、1112和1114分别与区域1202、1204a、1204b、1206、1208、1210、1212和1214对应，但屏幕1200示出了全天的食物消耗值的营养健康评分(以及区域1210中的总体评分)。这通过区域1212中的指示显而易见，其表明个体消耗了推荐的每日能量摄入量的99％。因此，从图12中可以明显看出，个体在一天中具有相对高的总体评分89，尽管在ω营养物质中具有负评分。这表明如果个体要消耗更多ω营养物质，她可能会消耗更健康的饮食。
图13示出了用户数据输入屏幕的屏幕截图，该屏幕截图使用户能够输入关于其自身的具体信息，并且使得系统能够确定用户在给定时间段内需要的能量多少。在例示的实施方案中，由系统作为用于计算营养健康评分和总体健康评分的基线计算的EER(估计能量需求)是基于医学研究所公式所公布的公式计算得出的。在一个实施方案中，所公开的系统还使用在图13的屏幕中输入的信息来计算个体个人的BMI。
图14示出了与图11和图12的屏幕类似的仪表板屏幕截图。然而，在图14的区域1414中，已输入数字“4”，指示屏幕上所示评分涵盖的时间量为4天。在例示的实施方案中，应当理解，系统使得用户能够将数字4输入区域1414，从而调节图14中所示的跨越时间。相应地调节评分算法(以及营养物质的最小和最大摄入量)。
图15和图16示出了本文所公开的系统的实施方案的屏幕截图，其中由具有不同输入的生活方式的用户消耗相同的食物。具体地讲，在图15中，用户具有久坐生活方式，而在图16中，用户具有非常活跃的生活方式。通过将图15与图16进行比较，可以看出一些营养物质(大部分为微量营养物质)具有相同的推荐摄入量(因此具有相同的营养健康评分)。一种此类营养物质是钙，其具有1000mg的推荐摄入量，无论消耗营养物质的个体的生活方式为何。另一方面，对于久坐和非常活跃生活方式的个人，推荐的蛋白质摄入量相应地在49.05和69.55之间变化。这些差异可通过若干主要营养物质(包括饱和脂肪和碳水化合物)进一步看出。事实上，对于这些营养物质，推荐的范围取决于能量需求。
在一个实施方案中，所公开的系统使得用户能够确定是否要吃在存储的数据库中没有完整的营养物质含量数据的食物。例如，如果在USDA数据库中，糖浆的特定条目不包括指示糖浆中存在多少糖的存储数据，则在一个实施方案中，该系统会显示图标，指示数据库中不存在关于该糖浆的数据。因此，该系统使得用户能够一目了然地了解由该系统提供的评分是否因为明显缺乏数据而不准确。在该糖浆示例中，如果用户的糖营养健康评分低，则该用户可以了解，由于缺少用户所知道的富含糖的食物的数据，使得该评分看起来不自然地低。
如本文所用的术语“消费品”旨在涵盖个人消耗的任何项，诸如配料、食物、餐食或饮食。
在一些实施方案中，如本文所用的术语“营养物质”是指对身体具有有益效果的化合物，例如提供能量、生长或健康。该术语包括有机化合物和无机化合物。如本文所用，术语“营养物质”可包括例如主要营养物质、微量营养物质、必需营养物质、条件必需营养物质和植物营养物质。这些术语不一定相互排斥。例如，某些营养物质可根据特定分类体系或列表而被定义为主要营养物质或微量营养物质。“至少一种营养物质”或“一种或多种营养物质”的表述是指例如一种、两种、三种、四种、五种、十种、20种或更多种营养物质。
在各种实施方案中，本文使用的术语“主要营养物质”与本领域中充分理解的用法一致，其通常涵盖为了生物体的正常生长和发育所大量需要的营养物质。这些实施方案中的主要营养物质可包括但不限于碳水化合物、脂肪、蛋白质、氨基酸和水。某些矿物质也可被归类为主要营养物质，诸如钙、氯、钠或钾。
在各种实施方案中，本文使用的术语“微量营养物质”与本领域中充分理解的用法一致，其通常涵盖对人体具有有益效果(例如提供能量、生长或健康)、但只需要少量或微量的化合物。在此类实施方案中，该术语可包括或涵盖有机化合物和无机化合物两者，例如个别氨基酸、核苷酸和脂肪酸；维生素、抗氧化剂、矿物质、痕量元素(如碘)和电解质(如氯化钠)，以及这些物质的盐。
在各种实施方案中，本文使用的术语“必需营养物质”与其在本领域内的熟知用法一致。必需营养物质无法完全或以足够数量在体内合成，因此必须由生物体从其环境中消耗。这些包括必需脂肪酸、必需氨基酸、维生素和某些膳食矿物质。例如，对人类而言，有两种必需脂肪酸：α亚麻酸(ω-3脂肪酸)和亚油酸(ω-6脂肪酸)。二十种氨基酸中有九种不能由人类在体内合成：苯丙氨酸、缬氨酸、苏氨酸、色氨酸、甲硫氨酸、亮氨酸、异亮氨酸、赖氨酸和组氨酸，这些氨基酸被认为是必需氨基酸。
在各种实施方案中，本文使用的术语“条件必需营养物质”与其在本领域内的熟知用法一致。条件必需营养物质是通常可由生物体合成的某些有机分子，但在某些条件下，此类生物合成不足以预防缺乏症。例如，胆碱、肌醇、牛磺酸、精氨酸、谷氨酰胺和核苷酸被归类为条件必需营养物质，尤其是针对新生儿饮食和代谢。
在各种实施方案中，本文使用的术语“非必需营养物质”与其在本领域内的熟知用法一致。非必需营养物质是可由身体制成的那些营养物质；它们通常也可从消耗的食物中吸收。非必需营养物质是食物中仍可对健康产生显著影响的物质，无论该影响是有益的还是毒性的。例如，大多数膳食纤维不被人类消化道吸收，但对于保持大部分肠道运动以避免便秘十分重要。
在各种实施方案中，本文使用的术语“缺乏”与其在本领域内的熟知用法一致。缺乏可能是由多种原因引起的，包括被称为膳食缺乏的营养物质摄入量不足，或干扰生物体内营养物质利用的情况。可能干扰营养物质利用的一些情况包括营养物质吸收问题、导致对营养物质的需求大于正常需求的物质、导致营养物质破坏的情况、以及导致营养物质更多排泄的情况。
在各种实施方案中，本文使用的术语“毒性”与其在本领域内的熟知用法一致。当过量的营养物质对生物体而言有害时，即发生营养物质毒性。
在各种实施方案中，本公开已经将数据库或数据存储区域称为数据的集合。应当理解，根据期望的具体实施，可以使用数据库(诸如存储在由内容供应商操作的存储设备上的数据库)、数据存储区域(诸如云计算数据存储资源)或其他适当的存储机制来存储本文所述的各种数据。
还应当理解，在一些实施方案中，所消耗的食物量必须是针对给定时间段来确定的。例如，如果用户在一周内消耗1磅鸡肉，则营养健康评分可以是一个数字，并且如果用户在一天内消耗1磅鸡肉，则营养健康评分可以完全是另一个数字。因此，本文中对各种实施方案中消耗的食物量的提及结合了这样的概念：提及的是给定时间内消耗的食物量。类似地，对“餐食”和“饮食”的提及固有地带有其时间段限制。例如，餐食可以在一天的1/3中消耗，并且饮食可以覆盖一周或一个月的时间。
如上所述，在一些实施方案中，所公开的系统依赖于一个或多个模块(硬件、软件、固件或它们的组合)来执行上面论述的各种功能。
在一个实施方案中，所公开的系统使得用户能够从可能的健康范围下限值和上限值的多个数据库中进行选择，诸如通过选择来自不同组织或不同国家的健康范围下限值和上限值的数据库。例如，在一个实施方案中，所公开的系统使得用户能够在一方面从USDA提供的健康范围信息数据库中进行选择，并且另一方面从新西兰政府机构提供的数据库中进行选择。
以上描述是本文所公开的系统的特征的示例。如上所述，所公开的系统和方法可以用于基于消费品的任何适当的可测量特征来计算指示消耗该消费品对个人或环境因素的影响的评分，并且不限于确定营养价值评分。此外，上述系统的功能不限于本文所示的功能。应当理解，对本发明所公开的实施方案作出的各种变化和修改对于本领域的技术人员将是显而易见的。可在不脱离本发明主题的实质和范围且不减弱其预期优点的前提下作出这些变化和修改。因此，这些变化和修改旨在由所附权利要求书涵盖。
Claims (12)
1.一种营养健康评分确定系统，包括：
食物输入模块，所述食物输入模块被配置为使至少一个显示设备显示食物输入控件，以使得用户能够指定至少一种食物以及所述至少一种食物的至少一个量；
营养健康评分计算模块，所述营养健康评分计算模块被配置为确定在所述至少一种食物中确定的多种营养物质中每一种的最小摄入量和最大摄入量，所述最小摄入量基于所述营养物质的存储的RDA值和存储的EAR值，并且被配置为通过以下步骤计算所述多种营养物质中每一种的营养健康评分：
(a)对于第一营养物质，确定第一营养评分函数，所述第一营养评分函数在零与所述营养物质的所确定最小量之间增加，在所述营养物质的所确定最小量与所确定最大量之间是平坦的，并且在大于所述营养物质的所确定最大量的量处减小，以及
(b)对于第二营养物质，确定第二营养评分函数，所述第二营养评分函数在零与所述营养物质的所确定最小量之间增加，在所述营养物质的所确定最小量与所确定最大量之间是平坦的，并且在大于所述营养物质的所确定最大量的量处不减小。
2.根据权利要求1所述的营养健康评分确定系统，所述营养健康评分确定系统包括反馈模块，所述反馈模块被配置为分别使用所述第一营养评分函数或所述第二营养评分函数基于所述第一营养物质或所述第二营养物质的不同消耗量来计算较高评分营养物质，以及被配置为使得显示所述较高营养物质评分和所述不同消耗量的指示。
3.根据权利要求1所述的营养健康评分确定系统，其中所述第一营养物质为钠。
4.根据权利要求1所述的营养健康评分确定系统，其中所述营养健康评分计算模块针对第三营养物质被进一步配置为确定第三营养评分函数，所述第三营养评分函数除了消耗的所述第三营养物质的量之外还基于至少一个另外的输入。
5.根据权利要求4所述的营养健康评分确定系统，其中所述至少一个另外的输入包括选自体重和卡路里摄取中的至少一者。
6.根据权利要求4所述的营养健康评分确定系统，其中所述第三营养物质选自纤维和蛋白质。
7.根据权利要求1所述的营养健康评分确定系统，其中所述营养健康评分计算模块通过计算所述多种营养物质中每一种的所述营养健康评分的加权平均值来确定总体营养健康评分。
8.根据权利要求7所述的营养健康评分确定系统，其中所述加权平均值基于所述用户选自以下中的至少一个特征：所述用户的活动水平、所述用户的年龄、所述用户的性别、所述用户的体重、所述用户的身体质量指数(BMI)，以及所述用户的医疗状况。
9.根据权利要求1所述的营养健康评分确定系统，所述营养健康评分确定系统包括推荐模块，所述推荐模块被配置为与所述营养健康评分计算模块一起运行，以确定多种潜在消费品的多个潜在营养健康评分并推荐所述多种消费品中产生最高潜在营养健康评分的至少一种消费品。
10.根据权利要求9所述的营养健康评分确定系统，其中所述推荐模块被配置为使所述至少一个显示设备显示至少一个控件，以使得所述用户能够将所述至少一种推荐消费品添加到饮食中。
11.根据权利要求9所述的营养健康评分确定系统，其中所述推荐模块被配置为使所述至少一个显示设备显示至少一个控件，以使得所述用户能够将所述至少一种推荐消费品的至少一部分从饮食中移除。
12.一种营养健康评分确定系统，包括：
食物输入模块，所述食物输入模块被配置为使至少一个显示设备显示食物输入控件，以使得所述用户能够指定至少一种食物以及所述至少一种食物的至少一个量；
营养健康评分计算模块，所述营养健康评分计算模块被配置为确定在所述至少一种食物中确定的多种营养物质中每一种的最小摄入量和最大摄入量，所述最小摄入量基于所述营养物质的存储的RDA值和存储的EAR值，并且被配置为通过以下步骤计算所述多种营养物质中每一种的营养健康评分：确定营养评分函数，所述营养评分函数在零与所述营养物质的所确定最小量之间增加，在所述营养物质的所确定最小量与所确定最大量之间是平坦的，并且在大于所述营养物质的所确定最大量的量处减小；和
反馈模块，所述反馈模块被配置为(a)使用所述营养评分函数基于所述营养物质的不同消耗量来计算在较高营养健康评分的至少一种营养物质，以及(b)使得显示所述较高营养评分和所述不同消耗量的指示。
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