CN112889115A - 健康管理系统 - Google Patents

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CN112889115A CN201980067517.3A CN201980067517A CN112889115A CN 112889115 A CN112889115 A CN 112889115A CN 201980067517 A CN201980067517 A CN 201980067517A CN 112889115 A CN112889115 A CN 112889115A
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Youqie Co ltd
Shinshu University NUC
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Abstract

本发明能够通过考虑个体差异来管理健康。本发明的健康管理系统具备：生命数据获取部，其获取用户的生命数据；饮食成分获取部，其获取用户摄取的饮食成分；解析处理部，其解析饮食成分的摄取量与生命数据的改善或恶化的关系；以及饮食成分输出部，其输出改善生命数据的饮食成分和使生命数据恶化的饮食成分。

Description

健康管理系统
技术领域
本发明涉及一种健康管理系统。
背景技术
改善饮食生活习惯这样的建议已经被提出。例如，专利文献1公开了一种分析饮食信息、生命数据以提供建议的系统。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2004-302498号公报
发明内容
发明所要解决的问题
但是，在专利文献1所述的系统中，需要事先准备建议作为数据库，因此难以考虑个体差异。
本发明是鉴于这样的背景而完成的，其目的在于提供一种能够通过考虑个体差异来管理健康的技术。
用于解决问题的方案
用于解决上述课题的本发明的主要发明是一种健康管理系统，其具备：生命数据获取部，其获取用户的生命数据；饮食成分获取部，其获取所述用户摄取的饮食成分；解析处理部，其解析所述饮食成分的摄取量与所述生命数据的改善或恶化的关系；以及饮食成分输出部，其输出改善所述生命数据的所述饮食成分和使所述生命数据恶化的所述饮食成分。
此外，本申请所公开的课题及其解决方法通过发明的实施方式一栏和附图变得更加明确。
发明的效果
根据本发明，能够通过考虑个体差异来管理健康。
附图说明
图1是示出本发明的一个实施方式的健康管理系统的整体结构例的图。
图2是示出用户终端1的硬件结构例的图。
图3是示出用户终端1的软件结构例的图。
图4是示出建议装置2的硬件结构例的图。
图5是示出第一实施方式的建议装置2的软件结构例的图。
图6是示出生命数据存储部231的结构例的图。
图7是示出饮食成分存储部232的结构例的图。
图8是示出在第一实施方式的健康管理系统中执行的处理的图。
图9是示出用户终端1显示的饮食信息的一例的图。
图10是示出第二实施方式的建议装置2的软件结构例的图。
图11是示出饮食摄取基准存储部234的结构例的图。
图12是示出在第二实施方式的健康管理系统中执行的处理的图。
图13是示出在第二实施方式中用户终端1显示的饮食信息的一例的图。
图14是说明摄取目标量的图。
图15是示出第三实施方式的建议装置2的软件结构例的图。
图16是示出功能性食品信息存储部235的结构例的图。
图17是示出在第三实施方式的健康管理系统中执行的处理的图。
图18是示出在第三实施方式中，用户终端1显示的饮食信息的一例的图。
图19是本发明的饮食的个人优化的示意图。
图20是以图19的受试者5为例的个人最佳饮食的计算图。
图21是本发明的用于实现健康寿命的延长的步骤的示意图。
图22是本发明的用于实现健康寿命的延长的步骤的另一示意图。
图23是示出本发明的最佳饮食的决定流程的整体图。
图24是示出图23的流程的详细内容的图。
图25是示出图23的流程的详细内容的另一个图。
图26是示出图23的流程的详细内容的又一个图。
图27是示出本发明根据基准饮食信息与最佳饮食信息的差异来生成食谱的流程的整体图。
图28是示出本发明仅根据最佳饮食信息来生成食谱的流程的整体图。
具体实施方式
列出本发明的实施方式的内容进行说明。本发明的实施方式的健康管理系统具备以下结构。
[项目1]
一种健康管理系统，其特征在于，具备：生命数据获取部，其获取用户的生命数据；饮食成分获取部，其获取所述用户摄取的饮食成分；解析处理部，其解析所述饮食成分的摄取量与所述生命数据的改善或恶化的关系；以及饮食成分输出部，其输出改善所述生命数据的所述饮食成分和使所述生命数据恶化的所述饮食成分。
[项目2]
根据项目1所述的健康管理系统，其特征在于，所述解析处理部通过多变量解析来推测以所述生命数据的测量值为目的变量、以所述饮食成分的摄取量为说明变量的统计模型中的所述说明变量的系数。
[项目3]
根据项目2所述的健康管理系统，其特征在于，还具备：目标值输入部，其接受所述生命数据的目标值的输入；以及摄取量决定部，其决定所述饮食成分的所述摄取量，以使所述生命数据成为所述目标值。
[项目4]
根据项目3所述的健康管理系统，其特征在于，还具备：标准值存储部，其存储所述摄取量的标准值，所述摄取量决定部决定所述摄取量，以使与所述标准值的偏离值在规定范围内。
[项目5]
根据项目1至4中任一项所述的健康管理系统，其特征在于，所述摄取量决定部针对多个所述用户决定所述饮食成分的所述摄取量，以使所述生命数据最接近所述目标值。
[项目6]
根据项目1至5中任一项所述的健康管理系统，其特征在于，还具备：食谱信息存储部，其存储食谱信息；以及食谱制作部，其参照所述食谱信息来决定包括所决定的所述摄取量的饮食成分的食谱。
[项目7]
根据项目1至5中任一项所述的健康管理系统，其特征在于，还具备：辅助食品建议部，其在所述用户未摄取改善所述生命数据的所述饮食成分的情况下，建议含有该饮食成分的辅助食品。
[项目8]
根据项目1至6中任一项所述的健康管理系统，其特征在于，还具备：食谱信息获取部，其获取由所述用户输入的食谱信息，所述饮食成分获取部从所述食谱信息中确定并获取所述饮食成分。
[项目9]
根据项目7所述的健康管理系统，其特征在于，所述食谱信息至少包括食材信息和分量信息。
[项目10]
根据项目1至8中任一项所述的健康管理系统，其特征在于，所述生命数据为血压计的测量结果。
[项目11]
根据项目1至9中任一项所述的健康管理系统，其特征在于，还具备：生活习惯信息输入部，其接受表示所述用户的生活习惯的生活习惯信息的输入，所述解析处理部解析所述生活习惯和所述饮食成分的所述摄取量与所述生命数据的改善或恶化的关系。
<第一实施方式>
图1是示出本发明的一个实施方式的健康管理系统的整体结构例的图。如该图所示，第一实施方式的健康管理系统包括用户终端1和建议装置2而构成。用户终端1和建议装置2经由通信网络3可通信地连接。通信网络3例如是因特网，由以太网(注册商标)、公用电话线路网、专用电话线路网、移动电话线路网、无线通信信道等构建。
用户终端1是由作为健康管理对象的用户操作的计算机。用户终端1例如是智能手机、平板计算机、个人计算机等。用户终端1与生命传感器4可通信地连接。用户终端1与生命传感器4之间通过例如Bluetooth(注册商标)Low Energy(BLE)、串行通信等进行通信。在本实施方式中，生命传感器4假设为血压计。
建议装置2是向用户提供与饮食相关的信息的计算机。建议装置2例如是个人计算机、工作站等。建议装置2也能够构成为基于云计算的虚拟计算机。
本实施方式的健康管理系统旨在根据用户摄取的营养素等饮食成分和用户的生命数据进行与饮食相关的建议。在第一实施方式中，能够确定并输出影响生命数据、特别是收缩期血压的稳定或上升的饮食成分，使其作为研究饮食食谱时的参考。本实施方式的生命数据可以包括身高、体重、BMI、体脂率、肌肉量、骨密度、血压、脉搏、脉搏波、体温、心电图、血氧浓度、呼吸数等，但不限于此。
图2是示出用户终端1的硬件结构例的图。用户终端1具备CPU101、存储器102、存储装置103、通信接口104、触摸面板显示器105和照相机106。存储装置103存储各种数据、程序，例如是硬盘驱动器、固态硬盘、闪存等。通信接口104是用于与通信网络3连接的接口，例如，是用于与以太网(注册商标)连接的适配器、用于与公用电话线路网连接的调制解调器、用于进行无线通信的无线通信机、用于串行通信的USB(Universal Serial Bus)连接器、RS232C连接器等。触摸面板显示器105是进行数据的输入输出的设备。照相机106生成拍摄对象的图像数据。
图3是示出用户终端1的软件结构例的图。用户终端1具备生命数据获取部111、饮食图像拍摄部112、饮食成分获取部113、用户数据发送部114、饮食信息接收部115、饮食信息显示部116、生命数据存储部131和饮食成分存储部132。
生命数据获取部111从生命传感器4获取生命数据。在本实施方式中，生命传感器4假设为血压计，生命数据获取部111获取收缩期血压和舒张期血压。此外，也可以准备多个生命传感器4，以获取多个生命数据。生命数据获取部111将所获取的生命数据登记到生命数据存储部131中。生命数据存储部131能够与生命传感器4测量到生命数据的日期时间(或者生命数据获取部111从生命传感器4接收到生命数据的日期时间)、确定用户的信息(以下，称为用户ID)、以及识别生命数据的种类的信息(以下，称为生命数据ID)相对应地存储生命数据。
饮食图像拍摄部112拍摄待用户摄取的饮食的图像(以下，称为饮食图像)。饮食图像拍摄部112只要通过用户的操作起动照相机106来获取饮食图像即可。
饮食成分获取部113基于饮食图像获取用户摄取了的营养素、能量等饮食成分的量。饮食成分获取部113例如能够向营养师等外部专家发送饮食图像，使外部专家输入饮食成分及其含量，并从外部专家处接收。另外，饮食成分获取部113也可以通过机器学习等来学习图像中所包括的饮食成分的量，并通过对饮食图像进行图像解析来推定饮食成分的含量。此外，饮食成分获取部113也可以不依赖于图像解析而接受用户摄取了的营养素等的输入。饮食成分获取部113将所获取的饮食成分的摄取量登记到饮食成分存储部132中。饮食成分存储部132例如能够与用户摄取了饮食的日期时间相对应地记录用户ID、确定饮食成分的信息(以下，称为饮食成分ID)、以及该饮食成分的摄取量。
用户数据发送部114将包括用户的生命数据和用户对饮食成分的摄取量的信息(以下，称为用户数据)发送至建议装置2。用户数据发送部114例如可以每天一次从生命数据存储部131和饮食成分存储部132中读取前一天的生命数据和饮食成分的摄取量，并作为用户数据发送至建议装置2，也可以在每次获取生命数据时，将仅包括生命数据的用户数据发送至建议装置2，并在每次获取饮食成分时，将仅包括饮食成分的摄取量的用户数据发送至建议装置2。
饮食信息接收部115接收从建议装置2发送的与用户的饮食相关的信息(以下，称为饮食信息)，饮食信息显示部116显示饮食信息。
图4是示出建议装置2的硬件结构例的图。如该图所示，建议装置2具备CPU201、存储器202、存储装置203、通信接口204、输入装置205和输出装置206。存储装置203存储各种数据、程序，例如是硬盘驱动器、固态硬盘、闪存等。通信接口204是用于与通信网络3连接的接口，例如，是用于与以太网(注册商标)连接的适配器、用于与公用电话线路网连接的调制解调器、用于进行无线通信的无线通信机、用于串行通信的USB连接器、RS232C连接器等。输入装置205输入数据，例如是键盘、鼠标、触摸面板、按钮、麦克风等。输出装置206输出数据，例如是显示器、打印机、扬声器等。
图5是示出第一实施方式的建议装置2的软件结构例的图。如该图所示，建议装置2具备生命数据获取部211、饮食成分获取部212、解析处理部213、饮食信息输出部214、生命数据存储部231和饮食成分存储部232。
生命数据获取部211获取用户的生命数据。在本实施方式中，生命数据获取部211从由用户终端1发送的用户数据中获取生命数据。生命数据获取部211将所获取的生命数据登记到生命数据存储部231中。图6是示出生命数据存储部231的结构例的图。数据存储部231与识别用户的用户ID相对应地对应存储测定生命数据的日期时间、表示生命数据的种类的数据ID、以及数据的测定值。
饮食成分获取部212获取用户摄取的饮食成分。在本实施方式中，饮食成分获取部212从由用户终端1发送的用户数据中获取饮食成分。饮食成分获取部212将所获取的饮食成分登记到饮食成分存储部232中。图7是示出饮食成分存储部232的结构例的图。饮食成分存储部232对应地存储用户ID、用户摄取了饮食的日期时间、识别饮食成分的饮食成分ID、以及饮食成分的摄取量。
解析处理部213解析饮食成分与生命数据的关系。在第一实施方式中，解析处理部213例如能够对摄取能量、蛋白质、脂质、碳水化合物、维生素A等各种饮食成分分别进行与生命数据(收缩期血压或舒张期血压等)的一元回归分析。
饮食信息输出部214输出与用户的饮食相关的信息(以下，称为饮食信息)。在第一实施方式中，饮食信息输出部214能够将各饮食成分的单相关系数作为饮食信息发送至用户终端1。饮食信息输出部214能够根据生命数据的种类，以具有正相关性和负相关性中的任意一个的饮食成分为改善生命数据的饮食成分，以具有正相关性和负相关性中的另一个的饮食成分为使生命数据恶化的饮食成分，区分并输出使生命数据改善或恶化的饮食成分。
图8是示出在第一实施方式的健康管理系统中执行的处理的图。在用户终端1中，生命数据获取部111从生命传感器4中获取生命数据(S301)。饮食图像拍摄部112控制照相机106拍摄饮食图像(S302)，饮食成分获取部113对拍摄到的饮食图像进行解析，以确定饮食中包含的饮食成分的含量(S303)。用户数据发送部114发送包括生命数据和饮食成分的含量的用户数据(S304)。
当建议装置2接收用户数据时，生命数据获取部211从用户数据中获取生命数据，饮食成分获取部212从用户数据中获取饮食成分的摄取量。解析处理部213解析各饮食成分与生命数据的相关性(S306)。饮食信息输出部214针对各饮食成分，将包括以相关系数为正或0的饮食成分为改善生命数据的成分(改善饮食成分)和以相关系数为负的饮食成分为使生命数据恶化的成分(恶化饮食成分)的饮食信息发送至用户终端1(S307)。此外，根据生命数据的不同，例如，在体重、血压等超过适当值的情况下，正的相关系数的说明变量成为恶化因子，负的相关系数的说明变量成为改善因子。因此，在改善/恶化的定义中，应该考虑该用户的各生命数据与适当值相比，是大于还是小于。
在用户终端1中，饮食信息接收部115接收从建议装置发送的饮食信息(S308)，饮食信息显示部116将所接收到的饮食信息显示在触摸面板显示器105上(S309)。
如上所述，用户终端1输出使用户的生命数据改善或恶化的饮食成分。因此，能够作为用户制作饮食时的参考。
图9是示出用户终端1显示的饮食信息的一例的图。如图9(a)所示，可知当受试者13摄取图示的相关系数的碳水化合物、能量时，体重上升，当摄取蛋白质时，体重下降。与此相对，如图9(b)所示，可知当受试者21摄取钠、铁、维生素B1、维生素C等时，体重上升，当摄取维生素B2、维生素A时，体重下降。这样，与体重相关的饮食成分因人而异。通过减少正的相关系数较大的饮食成分，增加负的相关系数较小的饮食成分，能够有效地减轻体重。饮食成分根据用户的不同会发挥不同的效果，在本实施方式的健康管理系统中，能够在用户终端1上显示哪个饮食成分影响用户的生命数据。
＜第二实施方式＞
在第一实施方式中，作为饮食信息，显示了基于针对生命数据的一元回归系数的饮食成分，在第二实施方式中，作为饮食信息，以生命数据为目的变量并以饮食成分为说明变量进行多变量解析(多元回归分析)，输出各饮食成分的系数，并且接受生命数据的目标值，显示使生命数据成为目标值的饮食成分的摄取量。图10是示出第二实施方式的建议装置2的软件结构例的图。第二实施方式的建议装置2除了第一实施方式的建议装置2所具备的各功能部和存储部以外，还具备目标值输入部215、摄取量决定部216、模型存储部233和饮食摄取基准存储部234。本实施方式的多变量解析包括一元回归分析、多元回归分析、主成分分析、独立成分分析、因子分析、判别分析、数量化理论(I类、II类、III类、IV类)、聚类分析、联合分析和多维尺度构成法(MDS)。
模型存储部233存储以生命数据为目的变量并以饮食成分为说明变量的统计模型。另外，在模型存储部233中，还存储有应用于统计模型的回归系数、常数等参数。
在第二实施方式中，解析处理部213针对每个用户，将与用户有关的生命数据和饮食成分的摄取量应用于统计模型来进行多元回归分析，推测各饮食成分的回归系数和常数。解析处理部213将推测到的回归系数和常数与用户ID相对应地登记在模型存储部233中。通过对应用了推测到的回归系数和常数的统计模型(以下，称为推定模型)应用饮食成分，能够推测在该用户摄取了含有这种饮食成分的饮食的情况下的用户的生命数据。
目标值输入部215接受生命数据的目标值的输入。目标值输入部215例如可以接收用户在用户终端1中输入的目标值，也可以从键盘等输入装置205接受目标值的输入。
饮食摄取基准存储部234存储厚生劳动省发表的、为了日本人的健康保持和改善、生活习惯病的预防而参照的能量和营养素的摄取量的基准(饮食摄取基准)。此外，饮食摄取基准存储部234能够代替厚生劳动省发表的基准值而存储任意的基准值。图11是示出饮食摄取基准存储部234的结构例的图。如该图所示，饮食摄取基准存储部234与表示饮食成分的饮食成分ID、性别和年龄相对应地存储该饮食成分的摄取基准量。此外，饮食摄取基准存储部234也可以代替性别和年龄中的至少任意一个或者除性别和年龄之外，而与体重、BMI等用户的属性相对应地存储基准值。
摄取量决定部216决定各饮食成分的量(以下，称为摄取目标量)，以使基于推定模型的计算结果中的生命数据与目标值输入部215接受到的目标值一致或最接近。摄取量决定部216例如能够针对各饮食成分，从饮食摄取基准存储部234中读取与用户的属性对应的基准值并应用于推定模型，若其结果比目标值大，则减少回归系数为正的饮食成分的量，增加回归系数为负的饮食成分的量，并反复计算以使生命数据接近目标值，由此决定各饮食成分的摄取目标量。饮食成分的增减量例如可以为饮食成分的规定比例(例如，可以为1％等任意的值)。此外，摄取量决定部216能够使用任意的算法，只要其能够确定各饮食成分的摄取目标量，以使生命数据最接近目标值。
图12是示出在第二实施方式的健康管理系统中执行的处理的图。在图12的处理中，在与图8所示的处理进行比较的情况下，代替步骤S306，解析处理部213如上所述，将发送过的用户数据，即用户的生命数据和饮食成分的摄取量应用于统计模型来进行多元回归分析，推测各饮食成分的回归系数和常数(S306’)。另外，在步骤S306’之后，目标值输入部215接受生命数据的目标值的输入(S321)，摄取量决定部216决定各饮食成分的摄取目标量，以使生命数据最接近目标值(S322)。进而，代替步骤S307，饮食信息输出部214将摄取目标量作为饮食信息发送至用户终端1(S307’)。
图13是示出在第二实施方式中，用户终端1显示的饮食信息的一例的图。在图13的例子中，显示与作为生命数据的收缩期血压有关的多元回归式。通过以此为参照，能够针对受试者5这一用户容易地掌握哪种饮食成分影响收缩期血压。
图14是说明摄取目标量的图。在图14的例子中，在2018年7月12日测定的收缩期血压为133mmHg，摄取的饮食成分如上部的表所示，当以收缩期血压的目标值为118mmHg决定各饮食成分时，生命数据的预测值为117mmHg，饮食成分的摄取目标量如下部的表所示。这样，能够表示可以实现生命数据的目标值的饮食(最佳饮食)中应该包含的饮食成分，因此，能够以此为参考，容易制定最佳饮食的食谱。
＜第三实施方式＞
在第三实施方式中，在饮食信息中组合建议辅助食品。本实施方式的辅助食品与含有营养成分的功能性食品和含有非营养成分的功能性食品这两者中的一者或两者组合被建议。此外，在以下的说明中，将含有营养成分/非营养成分的食品统称为“功能性食品”。此外，营养成分是指基于食品表示法的营养成分表示项目(热量、蛋白质、脂质、碳水化合物、钠、饱和脂肪酸、n-3系脂肪酸、n-6系脂肪酸、胆固醇、糖质、糖类(是单糖类或二糖类，不是糖醇)、膳食纤维、锌、钾、钙、铬、硒、铁、铜、镁、锰、钼、碘、磷、烟酸、泛酸、生物素、维生素A、B1、B2、B6、B12、C、D、E、K、叶酸)，非营养成分是例如多酚、GABA等营养成分以外的成分和从营养成分中确定的由多种成分构成的一组成分(例如，膳食纤维的环糊精)。图15是示出第三实施方式的建议装置2的软件结构例的图。第三实施方式的建议装置2除了图10所示的各功能部和存储部以外，还具备饮食内容输入部217、功能性食品选择部218和功能性食品信息存储部235。
饮食内容输入部217接受要摄取的饮食的内容的输入。饮食的内容包括饮食中包含的饮食成分。另外，饮食的内容也可以包括与饮食有关的说明、图像。
功能性食品信息存储部235存储与功能性食品相关的信息。图16是示出功能性食品信息存储部235的结构例的图。功能性食品信息存储部235与识别功能性食品的信息(功能性食品ID)相对应地存储与表示该功能性食品中包含的饮食成分的饮食成分ID及其饮食成分的含量、以及功能性食品有关的说明。
功能性食品选择部218选择补充用户缺乏的饮食成分的功能性食品。功能性食品选择部218能够将所输入的饮食内容中包含的饮食成分的量与上述摄取量决定部216决定了的摄取目标量进行比较，从功能性食品信息存储部235中选择含有没有达到摄取目标量的饮食成分的功能性食品。功能性食品选择部218在多种功能性食品含有上述不足量的饮食成分的情况下，例如，能够选择含有不足量以下中的最大量的功能性食品。另外，在组合有多种功能性食品的情况下，能够选择一种功能性食品的组合，以使功能性食品的种类成为最少。
图17是示出在第三实施方式的健康管理系统中执行的处理的图。图17所示的处理与图12所示的处理相比，在步骤S322之后，摄取量决定部216输出所决定的摄取目标量(S331)。摄取量决定部216可以向建议装置2的输出装置206输出，也可以向用户终端1发送摄取目标量，并在用户终端1中输出摄取目标量。接着，饮食内容输入部217接受饮食内容和该饮食中含有的饮食成分的量的输入(S332)。假设饮食内容以所输出的摄取目标量为参考来决定。饮食内容输入部217可以从建议装置2的输入装置205接受输入，也可以从用户终端1接收在用户终端1中输入的饮食内容和饮食成分的量。功能性食品选择部218确定所输入的饮食成分的量比最佳饮食的饮食成分的摄取目标量少的不足量饮食成分，从功能性食品信息存储部235中选择含有不足量饮食成分的功能性食品(S333)。代替步骤S307’，饮食信息输出部214向用户终端1发送包含输入的饮食内容、摄取目标量和功能性食品的说明的饮食信息(S307”)。
图18是示出在第三实施方式中，用户终端1显示的饮食信息的一例的图。在图18的例子中，与饮食的内容一起建议了功能性食品。由此，能够通过功能性食品(补充剂)补充仅仅靠饮食会摄取不足的营养素和非营养性的功能性成分，使生命数据接近目标值。
＜第四实施方式＞
在上述第二和第三实施方式中，决定了针对一个用户的摄取目标量，也可以针对多个用户的组决定摄取目标量。同样在第四实施方式中，目标值输入部215针对每个用户接受生命数据的目标值的输入，解析处理部213也针对每个用户进行多元回归分析，推测统计模型的参数。但是，摄取量决定部216针对各用户，对推定模型应用所有用户均相同的饮食成分的量，决定摄取目标量，以使各用户的生命数据的推定值与目标值的差的总和成为最小。由此，例如在食堂等内向组内的各用户提供相同食谱的饮食的情况下，总体而言，能够通过提供饮食使生命数据的值接近目标值。
在第四实施方式中，除了针对组决定的上述摄取目标量，解析处理部213也可以针对各用户决定摄取目标量，饮食内容输入部217输出与该组有关的摄取目标量，功能性食品选择部218也可以通过对每个用户的摄取目标量与饮食中包含的饮食成分的量的差进行比较，来确定不足量的饮食成分，为每个用户选择补充该不足量饮食成分的功能性食品。在该情况下，由于能够针对每个用户通过功能性食品来调整最佳的饮食成分的量，因此各用户的生命数据有望接近目标值。
＜第五实施方式＞
在上述第一至第四实施方式中，推定模型的说明变量仅为饮食成分，但也可以将与生活习惯有关的行为添加到说明变量中。在该情况下，在建议装置2中设置生活习惯信息输入部来接受表示例如运动、饮酒、吸烟、压力、睡眠等生活习惯的信息的输入，解析处理部213添加表示这些生活习惯的信息作为说明变量来进行多元回归分析即可。由此，能够通过考虑用户的生活习惯与饮食成分的组合对用户的生命数据产生的影响来提供最佳的饮食信息。
以上，对本实施方式进行了说明，但上述实施方式用于帮助理解本发明，并不用于限定地解释本发明。本发明可以在不脱离其主旨的范围内进行变更、改进，并且本发明也包括其等价物。
例如，在本实施方式中，生命传感器4是测定血压的设备，但也可以使用体重计、体组成计等，还可以使用测定血液生化检查项目(血糖、胆固醇、中性脂肪、γ-GTP、HbA1c等)的设备。同样在该情况下，优选使用非侵入性的测定设备。
另外，在本实施方式中，饮食内容的输入由建议装置2或用户终端1进行，但摄取量决定部216也可以向营养师、构思食谱的厨师等操作的计算机发送摄取目标量，并接受来自该营养师、厨师的输入。
另外，在本实施方式中，通过回归分析对饮食成分与生命数据的相关性进行分析，但也能够通过机器学习的方法进行分析。例如，能够以饮食成分为输入信号，以生命数据为教师信号来使用神经网络进行学习。
在本实施方式中，构成为所谓的服务器客户端在建议装置2中进行解析处理，但也可以构成为用户终端1具备建议装置2的全部功能，仅由用户终端1进行最佳饮食的建议。
＜实施例1＞
以下，对利用包含上述第一至第四实施方式的本发明的建议装置得到的最佳饮食的具体的实施例进行说明。在本实施例中，将通过上述本发明的方法计算出的最佳营养素与用户已经摄取了的营养素(平均营养素)进行比较。例如，如图23所示，根据高血压高危人士“C(血压：129mmHg)”的“平时的摄取营养素(观察试验时的平均摄取量)”，计算出最佳营养素(每天)，其中，C的血压上升因子(如图所示，能量、钠、维生素B1)的量减少，血压稳定因子(如图所示，蛋白质、维生素C)的量增加。
此外，实际上，如图24所示，以根据在观察期间收集到的血压和摄取营养素的数据得到的多变量解析结果、日本人的饮食摄取基准和个人的平均营养摄取量为参考，决定对于受试者而言合理的范围内的最佳饮食的每天的营养素量的估计值。
该最佳饮食的营养素的估计值能够以如下的方式求出。对针对每个用户获取的血压和摄取营养素数据进行多元回归分析，从能量、蛋白质、脂质、碳水化合物、钙、铁、维生素A、维生素E、维生素B1、维生素B2、维生素C、膳食纤维、饱和脂肪酸、钠、钾中确定对血压有影响的营养素，求出血压与摄取营养素的关系式。根据该关系式，求出对血压有影响的营养素量，使血压比用户的平均血压低10mmHg。然后，以满足下面的条件1)～3)的方式确定全部的营养素量。1)日本人的饮食摄取基准(2015年版)中规定的三大营养素(碳水化合物、脂质、蛋白质)的量为同一年龄、同一性别的用户的最小值以上且小于最大值的120％的量；2)对于确定了可耐受上限量的营养素，不超过该上限量；3)确定的血压相关成分量为日本人的饮食摄取基准中的推定的平均需要量或标准量的80％以上。
接着，如图25所示，例如，便当制作者、管理营养师等准备基本的早餐、午餐和晚餐的食谱。根据所使用的食材和调味料的量，基于日本食品标准成分表，求出该早餐、午餐和晚餐中包含的营养素量并求和，由此确定总营养素量。通过针对每个营养素比较该营养素量与之前求出的最佳饮食的营养素的估计值，来确定过量或不足。
最后，如图26所示，变更食谱，使从最佳饮食的营养素的估计值来看没有过量或不足，从而决定每个用户的最佳饮食。在图示的例子中，对变更了的食材和调味料标注了下划线。
＜实施例2＞
在上述实施例1中，健康管理系统进行(1)基准饮食(上述基本的早餐、午餐和晚餐)的信息的获取、(2)该基准饮食的营养成分的确定、(3)与最佳饮食的营养成分的比较、以及(4)基于该比较结果的最佳饮食的食谱的生成(参照图27)。
但是，本发明并不限定于此，例如，健康管理系统还可以具备存储食谱信息(各食谱的营养素与每个食谱相关联)的食谱信息获取部，也可以仅通过(1)获取最佳饮食的营养成分和(2)食谱信息获取部参照食谱信息决定食谱这两个步骤生成食谱(图28)。即，也可以不获取基准饮食(或者来自便当制作者、管理营养师等的输入)，而根据最佳饮食的信息直接生成食谱信息。
上述实施例的记载是一个例子。例如，也可以通过零食、食材以外的要素(补充剂、营养辅助饮料等)进行调整。
产业上的可利用性
本发明能够验证从每个人每天的生活方式找出的对每个人的血压有影响的饮食成分的差异，因此，能够使饮食个人优化，提供只针对该人的健康方法效果(图19)。例如，与图19中的受试者5相关的个人最佳饮食(基于营养价值)的构思如图20所示。另外，本发明的目标是通过基于每天的身体和饮食数据解析的最佳饮食保健来延长健康寿命(图21)、通过基于每天的身体和生活习惯数据解析的最佳饮食保健来延长健康寿命(图22)。
符号说明
1：用户终端；2：建议装置；3：通信网络；4：生命传感器；111：生命数据获取部；112：饮食图像拍摄部；113：饮食成分获取部；114：用户数据发送部；115：饮食信息接收部；116：饮食信息显示部；131：生命数据存储部；132：饮食成分存储部；211：生命数据获取部；212：饮食成分获取部；213：解析处理部；214：饮食信息输出部；215：目标值输入部；216：摄取量决定部；217：饮食内容输入部；218：功能性食品选择部；231：生命数据存储部；232：饮食成分存储部；233：模型存储部；234：饮食摄取基准存储部；235：功能性食品信息存储部。

Claims (11)

1.一种健康管理系统，其特征在于，具备：
生命数据获取部，其获取用户的生命数据；
饮食成分获取部，其获取饮食成分；
解析处理部，其解析所述饮食成分的摄取量与所述生命数据的改善或恶化的关系；以及
饮食成分输出部，其输出改善所述生命数据的所述饮食成分和使所述生命数据恶化的所述饮食成分。
2.根据权利要求1所述的健康管理系统，其特征在于，
所述解析处理部通过多变量解析来推测以所述生命数据的测量值为目的变量、以所述饮食成分的摄取量为说明变量的统计模型中的所述说明变量的系数。
3.根据权利要求2所述的健康管理系统，其特征在于，还具备：
目标值输入部，其接受所述生命数据的目标值的输入；以及
摄取量决定部，其决定所述饮食成分的所述摄取量，以使所述生命数据成为所述目标值。
4.根据权利要求3所述的健康管理系统，其特征在于，还具备：
标准值存储部，其存储所述摄取量的标准值，
所述摄取量决定部决定所述摄取量，以使与所述标准值的偏离值在规定范围内。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的健康管理系统，其特征在于，
所述摄取量决定部针对多个所述用户决定所述饮食成分的所述摄取量，以使所述生命数据最接近所述目标值。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的健康管理系统，其特征在于，还具备：
食谱信息存储部，其存储食谱信息；以及
食谱制作部，其参照所述食谱信息来决定包括所决定的所述摄取量的饮食成分的食谱。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的健康管理系统，其特征在于，还具备：
辅助食品建议部，其在所述用户未摄取改善所述生命数据的所述饮食成分的情况下，建议含有该饮食成分的辅助食品。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的健康管理系统，其特征在于，还具备：
食谱信息获取部，其获取由所述用户输入的食谱信息，
所述饮食成分获取部从所述食谱信息中确定并获取所述饮食成分。
9.根据权利要求8所述的健康管理系统，其特征在于，
所述食谱信息至少包括食材信息和分量信息。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的健康管理系统，其特征在于，
所述生命数据为血压计的测量结果。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的健康管理系统，其特征在于，还具备：
生活习惯信息输入部，其接受表示所述用户的生活习惯的生活习惯信息的输入，
所述解析处理部解析所述生活习惯和所述饮食成分的所述摄取量与所述生命数据的改善或恶化的关系。
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