CN116312964A - 一种全人群人体营养评估管理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种全人群人体营养评估管理方法及装置，通过接收用户的个人基本信息，将个人基本信息进行分类和分级；根据个人基本信息计算用户的身体质量指数、体脂率、标准体重、能量系数和每日能量供给量，并得到用户的综合信息；接收用户的自我检测分析结果，并更新综合信息；接收用户的膳食记录和运动记录，根据膳食记录、运动记录、更新后的综合信息和年龄标签评估用户当前营养状态，并从膳食建议库和食谱库中匹配合适的膳食建议和食谱建议，并根据更新后的综合信息给出运动建议。本申请提供的全人群人体营养评估管理方法及装置，能够综合各类因素对全人群身体营养进行评估并给出营养健康干预建议。

Description

一种全人群人体营养评估管理方法及装置

技术领域

本申请涉及营养评估技术领域，具体涉及一种全人群人体营养评估管理方法及装置。

背景技术

随着社会的不断进步，人们对饮食的要求也越来越高。营养评估可以对自身的营养状态进行全面的评估，通过营养评估，可以判定机体的营养状况，确定营养不良的类型和程度，从而调整饮食结构。

申请号为201911040912 .0的专利文献中，公开了“一种基于互联网的居家营养管理方法，包括：（1）营养评估，采集用户个人基本信息和当日摄入膳食信息，对采集的信息进行数据统计分析计算；（2）营养诊断，根据计算结果结合国家参考标准，对用户居家营养状况进行评价；（3）营养干预，根据评价结果为用户提供居家膳食营养管理建议；（4）营养监测和评价，监测用户对提供的居家膳食营养管理建议的执行情况，并对执行情况进行评价；（5）一定时间后重新对用户执行以上步骤，如此循环。本发明方法持续对用户居家的营养进行管理，采用先进的‘营养评估、营养诊断、营养干预、营养评价’的营养保健过程，形成一个管理闭环，促进用户养成健康生活方式，提高居家‘自我保健’能力”。该专利文献提供的方法主要面向的是特殊人群。

申请号为201510142616.7的专利文献中，公开了一种“营养管理系统”，该专利文献面向的人群主要为孕妇。

综上可知，现有技术中的营养评估管理相关系统及方法主要面向健康人群和妊娠期人群，缺少针对全人群人体营养评估的方法，且手段单一，数据结构简单，所包含的营养信息仅限于基本膳食营养成分信息且只能进行手动录入，并不能包含目前市面各类型营养健康检测设备或检测方法营养分析结果。对于用户的信息获取只能通过手动录入或单一产品绑定进行数据录入，难以满足各类人群对于营养信息的录入及获取需求。

发明内容

为此，本申请提供一种全人群人体营养评估管理方法及装置，以解决现有技术缺少针对全人群人体营养评估的问题。

为了实现上述目的，本申请提供如下技术方案：

第一方面，一种全人群人体营养评估管理方法，包括：

从移动终端获取用户的个人基本信息，并将所述个人基本信息进行分类和分级；

根据所述个人基本信息计算用户年龄，根据用户年龄进行分类和分级得到年龄标签；

根据所述个人基本信息计算用户的身体质量指数、体脂率、标准体重、能量系数和每日能量供给量，并得到用户的综合信息；

从人体营养健康检测终端获取用户的自我检测分析结果，并更新所述综合信息；

从移动终端获取用户的膳食记录和运动记录，根据所述膳食记录、所述运动记录、更新后的所述综合信息和所述年龄标签评估用户当前营养状态，并得到营养分析结果；

根据所述营养分析结果从预先构建的膳食建议库和食谱库中匹配合适的膳食建议和食谱建议，并根据更新后的所述综合信息给出运动建议。

进一步的，还包括：

获取各时间段的营养分析结果和综合信息，并进行分析；

根据分析结果进行综合时间段的营养追踪；

对比分析各时间段的营养变化，给出营养管理建议并可视化显示。

进一步的，所述从移动终端获取用户的膳食记录和运动记录，根据所述膳食记录、所述运动记录、更新后的所述综合信息和所述年龄标签评估用户当前营养状态，并得到营养分析结果，具体包括：

根据膳食记录计算用户的热量和营养素摄入情况；

根据运动记录计算用户的热量消耗；

根据所述热量和营养素摄入及所述热量消耗得到用户当前营养状态；

根据更新后的所述综合信息和所述年龄标签推荐营养标准；

根据推荐的营养标准和用户的营养目标对用户当前营养状态进行评估分析，得到营养分析结果。

进一步的，所述个人基本信息包括姓名、性别、出生日期、身高、体重、身体活动水平、是否处于以下特殊阶段以及身体/心理已知疾病。

进一步的，所述综合信息包括姓名、性别、出生日期、年龄标识、身高、体重、身体活动水平、身体活动水平标识、特殊阶段、身体/心理已知疾病、身体质量指数、身体质量指数标识、标准体重、能量系数、每日能量供给量、体脂率、数据时间戳、体脂率、身体水分总重、细胞内水分、细胞外水分、蛋白质、无机盐、体脂肪、基础代谢、肌肉量、腰臀比、内脏脂肪数据、节段性水分分析数据和节段性肌肉分析数据。

进一步的，所述膳食记录包括各时间段的食物名称及重量。

进一步的，所述膳食建议库中的膳食建议是根据年龄标签和不同的时间段生成的。

进一步的，所述膳食建议包括各类食物摄入量建议、食物多样性建议、油脂和盐的摄入量建议以及不建议食用的食物。

进一步的，所述运动建议遵循FITTVP原则。

第二方面，一种全人群人体营养评估管理装置，包括：

个人基本信息分级分类模块，用于从移动终端获取用户的个人基本信息，并将所述个人基本信息进行分类和分级；

年龄标签生成模块，用于根据所述个人基本信息计算用户年龄，根据用户年龄进行分类和分级得到年龄标签；

综合信息计算模块，用于根据所述个人基本信息计算用户的身体质量指数、体脂率、标准体重、能量系数和每日能量供给量，并得到用户的综合信息；

综合信息更新模块，用于从人体营养健康检测终端获取用户的自我检测分析结果，并更新所述综合信息；

营养分析模块，用于从移动终端获取用户的膳食记录和运动记录，根据所述膳食记录、所述运动记录、更新后的所述综合信息和所述年龄标签评估用户当前营养状态，并得到营养分析结果；

营养干预模块，用于根据所述营养分析结果从预先构建的膳食建议库和食谱库中匹配合适的膳食建议和食谱建议，并根据更新后的所述综合信息给出运动建议。

相比现有技术，本申请至少具有以下有益效果：

本申请提供了一种全人群人体营养评估管理方法及装置，通过接收用户的个人基本信息，将个人基本信息进行分类和分级；根据个人基本信息计算用户年龄，根据用户年龄进行分类和分级得到年龄标签；根据个人基本信息计算用户的身体质量指数、体脂率、标准体重、能量系数和每日能量供给量，并得到用户的综合信息；接收用户的自我检测分析结果，并更新综合信息；接收用户的膳食记录和运动记录，根据膳食记录、运动记录、更新后的综合信息和年龄标签评估用户当前营养状态，并得到营养分析结果；根据营养分析结果从膳食建议库和食谱库中匹配合适的膳食建议和食谱建议，并根据更新后的综合信息给出运动建议。本申请提供的一种全人群人体营养评估管理方法及装置，能够综合各类因素对全人群身体营养进行评估并给出个性化的营养健康干预建议。

附图说明

为了更直观地说明现有技术以及本申请，下面给出几个示例性的附图。应当理解，附图中所示的具体形状、构造，通常不应视为实现本申请时的限定条件；例如，本领域技术人员基于本申请揭示的技术构思和示例性的附图，有能力对某些单元（部件）的增/减/归属划分、具体形状、位置关系、连接方式、尺寸比例关系等容易作出常规的调整或进一步的优化。

图1为本申请实施例一提供的一种全人群人体营养评估管理方法流程图；

图2为本申请实施例一提供的营养分析计算流程图；

图3为本申请实施例一提供的营养干预流程图。

具体实施方式

以下结合附图，通过具体实施例对本申请作进一步详述。

在本申请的描述中：除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。本申请中的术语“第一”、“第二”、“第三”等旨在区别指代的对象，而不具有技术内涵方面的特别意义（例如，不应理解为对重要程度或次序等的强调）。“包括”、“包含”、“具有”等表述方式，同时还意味着“不限于”（某些单元、部件、材料、步骤等）。

本申请中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”等的用语，通常是为了便于对照附图直观理解，而并非对实际产品中位置关系的绝对限定。在未脱离本申请揭示的技术构思的情况下，这些相对位置关系的改变，当亦视为本申请表述的范畴。

实施例一

请参阅图1，本实施例提供了一种全人群人体营养评估管理方法，能够兼容常见的营养健康检测设备和持续监测设备设备，包含各类型营养健康数据及膳食营养与运动营养消耗数据等，从而实现对全人群身体营养信息的综合收集，并综合各类因素对全人群身体营养进行评估；构建的人群分类库、膳食结构库、膳食建议库、食谱库等以营养评估结果及人群分类为索引，对全人群用户给出营养健康干预建议以及对用户全时间段数据进行跟踪并综合分析，评价用户该段时间营养管理效果并参考管理目标指导用户对于未来时间段进行营养管理。

该方法包括：

S1：从移动终端获取用户的个人基本信息，并将所述个人基本信息进行分类和分级；

移动终端包括但不限于智能手机、平板电脑、智能穿戴设备等。

用户的个人基本信息包括但不限于：姓名、性别Gender、出生日期（年月）、身高Height（cm）、体重Weight（kg）、身体活动水平Act、是否处于以下特殊阶段Stage、身体/心理已知疾病。

其中，身体活动水平Act包括休息状态、低强度、中等强度和高强度四个选项。休息状态选项字段数据定义为Act_1，低强度选项字段定义为Act_2，中等强度字段定义为Act_3，高强度字段定义为Act_4。

特殊阶段Stage主要包括备孕、妊娠早期、妊娠中期、妊娠晚期、产后哺乳期和产后非哺乳期等。对于N个Stage字段选项，根据默认排序分别定义字段数据为Stage1、Stage2，……，StageN。

身体/心理已知疾病主要包括用户已知自身患有Ⅰ型糖尿病、Ⅱ型糖尿病、高血压、心脏病、胃部疾病、消化系统疾病、抑郁症、焦虑症或人格分裂症等。

例如：用户的个人基本信息为：李某，女，1996/11，160，90，Act_2，Stage_1。

S2：根据个人基本信息计算用户年龄，根据用户年龄进行分类和分级得到年龄标签；

针对录入的个人基本信息中的出生年月计算用户年龄，根据划分标准将用户划分为婴儿、幼儿、儿童青少年、成年或老年，并根据年龄细分为更加精准的年龄分级。年龄标签标识为Age_1、Age_2、……、Age_13。划分标准如表1所示，但表1仅为参考，并不作为实际使用标准。

表1：年龄分级划分表

S3：根据个人基本信息计算用户的身体质量指数BMI（Body Mass Index）、体脂率BFR（Body Fat Ratio）、标准体重Weight_Base、能量系数和每日能量供给量E_reco，得到用户的综合信息；

各项计算在仅有基本信息数据的情况下进行计算，其结果作为参考值。用户在利用体脂秤、人体成分仪等进行准确检测后的数据结果会作为实际优先使用数据，并作为实际值。

具体的，身体质量指数BMI为：

其中，Weight表示体重，Heigh表示身高；

身体质量指数BMI可以根据表2划分为三个等级标识：

表2： BMI分级标识表

体脂率BFR为：

其中，Gender值男性为1，女性为0；BFR的计算方法有很多种，上式仅作为在有年龄、性别和BMI指数数据的情况下的参考公式。

标准体重Weight_Base分为男性标准体重和女性标准体重，

男性标准体重为：

女性标准体重为：

每日能量供给量E_reco为：

其中， EC为能量系数，能量系数EC根据身体质量指数BMI和身体活动水平Act共同决定，可以参见表3。

表3：能量系数表

用户的综合信息包括但不限于：姓名、性别Gender、出生日期（年月）、年龄标识、身高Height（cm）、体重Weight（kg）、身体活动水平Act、Act标识、特殊阶段Stage、身体/心理已知疾病、身体质量指数BMI值、BMI标识、标准体重Weight_Base、能量系数EC、每日能量供给量E_reco（kcal）、体脂率BFR、数据时间戳、BMI、身体水分总重、细胞内水分、细胞外水分、蛋白质、无机盐、体脂肪、基础代谢、肌肉量、腰臀比、内脏脂肪数据、节段性水分分析数据和节段性肌肉分析数据等。

S4：从人体营养健康检测终端获取用户的自我检测分析结果，并更新综合信息；

用户在录入个基本信息后，及时生成综合信息，在用户进行体脂秤、人体成分分析仪等人体营养健康数据检测设备或其他检测方法进行自我检测分析后，得到自我检测分析结果，并根据自我检测分析结果实行更新综合信息。

其中，人体营养健康数据检测设备输出结果包括但不限于以下信息：体脂率、BMI、身体水分总重、细胞内水分、细胞外水分、蛋白质、无机盐、体脂肪、基础代谢、肌肉量、体重、腰臀比、内脏脂肪数据、节段性水分分析数据、节段性肌肉分析数据等。

S5：从移动终端获取用户的膳食记录和运动记录，根据所述膳食记录、所述运动记录、更新后的所述综合信息和所述年龄标签评估用户当前营养状态，并得到营养分析结果；

用户可以在智能手机上安装记录饮食和运动的APP，通过APP来记录自己的饮食和运动情况；也可以通过持续的监测设备来记录饮食和运动情况，例如智能手环等。

S501：根据膳食记录计算用户的热量和营养素摄入情况；

请参阅图2，对用户的膳食情况进行记录，根据膳食记录计算该时间段用户的热量和营养素摄入情况；

其中，膳食记录将对各时间段的用餐情况包括食物名称及重量进行记录，或着对于不同菜品及其重量进行自动数据处理记录。食物名称根据顺序记录为x_i，对应食物质量记录为a_i，其中，i=1，2，……，n。

根据膳食录入信息计算各个时间段的膳食结构S_j：

其中，S_ j(xi)为不同膳食结构，例如谷类、水果等分类的重量计算方法，j=1，2，……，n。

根据膳食录入信息计算各个时间段的营养素摄入量Y_ j(x_i)：

其中，Y_ j(xi)为营养素摄入量，例如各类型维生素、胆固醇和蛋白质等。

S502：对用户的运动情况进行记录，根据运动记录计算用户的热量消耗；

S503：根据热量和营养素摄入及热量消耗得到用户当前营养状态及评分，其中，营养状态主要包含营养良好、营养中等和营养不良，营养状态评分包括0-100分

S504：根据更新后的综合信息和年龄标签推荐营养标准；

根据用户当前综合信息及人群划分进行每日（或每餐、每数日）的营养标准进行推荐，推荐营养标准内容主要包括：热量摄入推荐、营养素摄入推荐。

S505：根据推荐的营养标准和用户的营养目标对用户当前营养状态进行评估分析，得到营养分析结果；

系统根据检测分析结果、综合信息及营养状态判断当前用户所需营养管理方向并给出营养目标设定建议，用户可以参考营养目标设定建议并根据自身主观意向设定营养目标。

营养分析结果将结合用户当前综合信息、用户的营养目标及推荐营养标准进行对比分析，对用户当前营养状态进行评估分析。其中，营养摄入量计算结果及营养推荐摄入量内容参考表4所示，包含各类型热量、营养摄入量及推荐摄入量。包括宏量营养素摄入情况，如碳水化合物、蛋白质、脂肪；微量营养素摄入情况，如维生素、胆固醇、铁、锌、钙和膳食纤维；膳食种类摄入情况，如谷薯类、动物性食物、蔬菜水果类等以及每餐能量摄入。

其中，其中营养分析及营养计算参考标准包括但不限于：

1、《中国居民膳食指南2022版》（中国营养学会）

2、《中国居民膳食营养素参考摄入量》（中国营养学会）

表4：营养摄入量及营养推荐摄入量表

S6：根据营养分析结果从预先构建的膳食建议库和食谱库中匹配合适的膳食建议和食谱建议，并根据更新后的综合信息给出运动建议；

请参阅图3，针对用户当前综合信息进行膳食、食谱、运动和营养素等进行建议。其中，营养分析结果展示了用户当前营养状态与目标营养状态之间的差距、营养状态变化情况等信息。其中，膳食方面的建议主要根据营养分析结果从膳食建议库和食谱库中匹配合适的膳食建议和食谱建议。

其中，膳食建议库根据人群分类进行不同时间段膳食结构建议，膳食结构建议主要包含时间点，时间点包括但不限于早餐、中餐、晚餐、加餐、全天等时间段；膳食结构建议内容包括但不限于：各类食物摄入量、食物多样性建议、油脂和盐等的摄入量建议、不建议食用食物等；膳食结构建议内容同时包含但不限于各类建议或不建议食物特性、不良效果、建议原因、不建议原因、营养价值等信息。

运动建议根据用户综合信息给出，遵循FITTVP原则。FITTVP原则即包含6项核心要素frequency频率、Intensity强度、Time时间、Type of exercise运动方式、Volume总量、Progression进度的运动方案制定标准；同时运动建议着重参考使用者身体/心理已知疾病情况，根据运动心率检测、主观评价等反馈信息进行实际调整。

本实施例提供的一种全人群人体营养评估管理方法，还包括：调用并分析各时间段的营养评估结果及综合信息进行综合时间段的营养追踪，对比分析各时间段营养变化，给出营养评估变化、营养目标、营养干预效果、前期营养建议完成度等并可视化显示；同时进行实时反馈，将当前营养管理效果量化并作为参考指导整个流程的调整。

本实施例提供的一种全人群人体营养评估管理方法，能够给全年龄层属性和携带不同慢病的人群提出膳食方案和建议，兼容营养健康检测及持续监测设备采集的数据，可以匹配各类型数据及报告；数据结构包含各类型营养健康数据及膳食营养与运动营养消耗数据，更加全面；对于人群分类库、膳食结构库、膳食建议库、食谱库的构建更注重相互关联，对于各知识库的细分做到不同人群、不同管理目标、不同膳食爱好给出个性化建议；对于各时间段数据对比分析更加完善，将各类实时反馈用于营养评估及干预的及时调整以制定更加合理的营养管理方案。

实施例二

本实施例提供了一种全人群人体营养评估管理装置，包括：

个人基本信息分级分类模块，用于从移动终端获取用户的个人基本信息，并将个人基本信息进行分类和分级；

年龄标签生成模块，用于根据个人基本信息计算用户年龄，根据用户年龄进行分类和分级得到年龄标签；

综合信息计算模块，用于根据个人基本信息计算用户的身体质量指数、体脂率、标准体重、能量系数和每日能量供给量，并得到用户的综合信息；

综合信息更新模块，用于从人体营养健康检测终端获取用户的自我检测分析结果，并更新综合信息；

营养分析模块，用于从移动终端获取用户的膳食记录和运动记录，根据膳食记录、运动记录、更新后的综合信息和年龄标签评估用户当前营养状态，并得到营养分析结果；

营养干预模块，用于根据营养分析结果从预先构建的膳食建议库和食谱库中匹配合适的膳食建议和食谱建议，并根据更新后的综合信息给出运动建议。

本实施例提供的一种全人群人体营养评估管理装置，还包括：

营养追踪模块，用于调用并分析各时间段营养评估结果及综合信息进行综合时间段的营养追踪，对比分析各时间段营养变化，给出营养评估变化、营养目标、营养干预效果、前期营养建议完成度等并可视化显示。同时营养追踪模块与各模块实时反馈，将当前营养管理效果量化并作为参考指导其他模块如营养干预模块的调整。

关于一种全人群人体营养评估管理装置的具体限定可以参见上文中对于一种全人群人体营养评估管理方法的限定，在此不再赘述。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合（只要这些技术特征的组合不存在矛盾），为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述；这些未明确写出的实施例，也都应当认为是本说明书记载的范围。

上文中通过一般性说明及具体实施例对本申请作了较为具体和详细的描述。应当理解，基于本申请的技术构思，还可以对这些具体实施例作出若干常规的调整或进一步的创新；但只要未脱离本申请的技术构思，这些常规的调整或进一步的创新得到的技术方案也同样落入本申请的权利要求保护范围。

Claims (9)

1.一种全人群人体营养评估管理方法，其特征在于，包括：

从移动终端获取用户的个人基本信息，并将所述个人基本信息进行分类和分级；

根据所述个人基本信息计算用户年龄，根据用户年龄进行分类和分级得到年龄标签；

根据所述个人基本信息计算用户的身体质量指数、体脂率、标准体重、能量系数和每日能量供给量，并得到用户的综合信息；

从人体营养健康检测终端获取用户的自我检测分析结果，并更新所述综合信息；

从移动终端获取用户的膳食记录和运动记录，根据所述膳食记录、所述运动记录、更新后的所述综合信息和所述年龄标签评估用户当前营养状态，并得到营养分析结果；

根据所述营养分析结果从预先构建的膳食建议库和食谱库中匹配合适的膳食建议和食谱建议，并根据更新后的所述综合信息给出运动建议。

2.根据权利要求1所述的全人群人体营养评估管理方法，其特征在于，还包括：

获取各时间段的营养分析结果和综合信息，并进行分析；

根据分析结果进行综合时间段的营养追踪；

对比分析各时间段的营养变化，给出营养管理建议并可视化显示。

3.根据权利要求1所述的全人群人体营养评估管理方法，其特征在于，所述从移动终端获取用户的膳食记录和运动记录，根据所述膳食记录、所述运动记录、更新后的所述综合信息和所述年龄标签评估用户当前营养状态，并得到营养分析结果，具体包括：

根据膳食记录计算用户的热量和营养素摄入情况；

根据运动记录计算用户的热量消耗；

根据所述热量和营养素摄入及所述热量消耗得到用户当前营养状态；

根据更新后的所述综合信息和所述年龄标签推荐营养标准；

根据推荐的营养标准和用户的营养目标对用户当前营养状态进行评估分析，得到营养分析结果。

4.根据权利要求1所述的全人群人体营养评估管理方法，其特征在于，所述个人基本信息包括姓名、性别、出生日期、身高、体重、身体活动水平、是否处于以下特殊阶段以及身体/心理已知疾病。

5.根据权利要求1所述的全人群人体营养评估管理方法，其特征在于，所述膳食记录包括各时间段的食物名称及重量。

6.根据权利要求1所述的全人群人体营养评估管理方法，其特征在于，所述膳食建议库中的膳食建议是根据年龄标签和不同的时间段生成的。

7.根据权利要求1所述的全人群人体营养评估管理方法，其特征在于，所述膳食建议包括各类食物摄入量建议、食物多样性建议、油脂和盐的摄入量建议以及不建议食用的食物。

8.根据权利要求1所述的全人群人体营养评估管理方法，其特征在于，所述运动建议遵循FITTVP原则。

9.一种全人群人体营养评估管理装置，其特征在于，包括：

个人基本信息分级分类模块，用于从移动终端获取用户的个人基本信息，并将所述个人基本信息进行分类和分级；

年龄标签生成模块，用于根据所述个人基本信息计算用户年龄，根据用户年龄进行分类和分级得到年龄标签；

综合信息计算模块，用于根据所述个人基本信息计算用户的身体质量指数、体脂率、标准体重、能量系数和每日能量供给量，并得到用户的综合信息；

综合信息更新模块，用于从人体营养健康检测终端获取用户的自我检测分析结果，并更新所述综合信息；

营养分析模块，用于从移动终端获取用户的膳食记录和运动记录，根据所述膳食记录、所述运动记录、更新后的所述综合信息和所述年龄标签评估用户当前营养状态，并得到营养分析结果；

营养干预模块，用于根据所述营养分析结果从预先构建的膳食建议库和食谱库中匹配合适的膳食建议和食谱建议，并根据更新后的所述综合信息给出运动建议。

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