JP6725619B2 - 栄養摂取量のユーザ特異的な調整のためのシステムおよび方法 - Google Patents
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Description
本願は、2012年2月17日に出願された、米国仮出願第61/600,448号の利益を主張するものであり、該米国仮出願の全体は、参照により本明細書中に援用される。
本発明は、例えば、以下を提供する。
(項目1)
人の食事療法を査定するための方法であって、
通信ポートと、少なくとも1つの電子データベースを記憶する、少なくとも1つの非一過性コンピュータ可読媒体と通信する、少なくとも1つのコンピュータプロセッサとを含む、コンピュータシステムによって、第1の所定の時間周期の間、前記人によって消費された第1の栄養素量を表すデータを受信するステップと、
前記少なくとも1つの電子データベースから、前記第1の栄養素の標的レベルを受信するステップと、
前記コンピュータシステムによって、前記第1の栄養素の量と、前記第1の栄養素の標的レベルとの間の比較に基づいて、第1の数値加重を前記第1の栄養素に割り当てるステップと、
前記通信ポートを介して、前記第1の栄養素の量、前記第1の栄養素の標的レベル、および前記第1の数値加重に基づいて、前記人の食事療法の査定を提供するステップと
を含む、方法。
(項目2)
複数の食事療法プログラムから選択されたユーザ選択食事療法プログラムを受信するステップをさらに含み、前記標的レベルは、前記ユーザ選択食事療法プログラムに基づいて判定される、項目1に記載の方法。
(項目3)
前記ユーザ選択食事療法プログラムは、前記人に関する体重目標および栄養目標のそれぞれのうちの少なくとも1つを含む、項目2に記載の方法。
(項目4)
前記第1の数値加重を割り当てるステップは、前記体重目標または前記栄養目標に基づいて判定された前記第1の栄養素に関する複数の栄養素特異的加重を選択するステップを含む、項目3に記載の方法。
(項目5)
第2の栄養素の標的レベルを受信するステップと、
前記人によって消費された前記第2の栄養素の量を受信するステップと、
前記第2の栄養素の消費された量と、前記第2の栄養素の標的レベルとの間の比較に基づいて、第2の数値加重を前記第2の栄養素に割り当てるステップと
をさらに含み、前記人の食事療法の査定を提供するステップは、前記第1および第2の数値加重に基づいて、前記査定を提供するステップを含む、項目1−4のいずれかに記載の方法。
(項目6)
前記人の食事療法の査定を提供するステップは、
前記第1の栄養素の標的レベルと、前記第1の栄養素の消費された量との間の整合の第1のインジケータを提供するステップと、
前記第2の栄養素の標的レベルと、前記第2の栄養素の消費された量との間の整合の第2のインジケータを提供するステップと、
前記第1および第2の栄養素の個別の整合に基づいて、前記ユーザ選択食事療法プログラムと、前記人の食事療法との間の総合的整合を表す栄養指数を提供するステップと
を含む、項目5に記載の方法。
(項目7)
前記第1および第2のインジケータは、グラフィカルインジケータであり、各グラフィカルインジケータは、前記個別の栄養素の前記人の消費が、前記個別の標的レベルに不足している、またはそれを超過しているかどうかを示す、項目6に記載の方法。
(項目8)
前記栄養指数の予測される変化に基づいて、1つ以上の食品から選択された推奨される食品を消費するために、前記人に関する推奨を提供するステップをさらに含む、項目6または7のいずれかに記載の方法。
(項目9)
前記推奨される食品は、前記第1のインジケータを変化させ、同時に、前記第2の栄養素の整合に及ぼす負の影響を低減させるように選択される、項目8に記載の方法。
(項目10)
前記査定を提供するステップは、前記第1および第2の栄養素を含む、3つ以上の栄養素の個別の消費された量および標的レベルに基づいて、前記査定を提供するステップを含む、項目5から9のいずれかに記載の方法。
(項目11)
前記栄養指数を提供するステップは、前記3つ以上の栄養素毎に、前記個別の栄養素の消費された量および前記個別の栄養素の標的レベルに基づいて、前記栄養素に関する逸脱を計算するステップを含む、項目10に記載の方法。
(項目12)
前記推奨される食品は、同時に、前記3つ以上の栄養素のうちの少なくとも2つのそれぞれに関する逸脱を低減させるように選択される、項目11に記載の方法。
(項目13)
前記推奨される食品は、前記人によって以前に消費された1つ以上の食品から選択される、項目8から12のいずれかに記載の方法。
(項目14)
前記推奨を提供するステップは、前記推奨される食品の推奨される量および前記人が前記推奨される食品を消費するために推奨されるカレンダ日付を提供するステップを含み、前記推奨される量は、前記推奨される食品の以前に消費された量と異なる、項目13に記載の方法。
(項目15)
前記推奨される食品は、前記人によって以前に消費されていない1つ以上の食品から選択される、項目8から12のいずれかに記載の方法。
(項目16)
前記人によって以前に消費された1つ以上の食品からの選択が、前記栄養指数に実質的改善を提供しないことの判定に応答して、前記人によって以前に消費されていない1つ以上の食品から推奨される食品を選択するステップをさらに含む、項目15に記載の方法。
(項目17)
前記人の病状を表すデータを受信するステップと、
前記病状と関連付けられた1つ以上の食事療法制限に基づいて、前記第1の栄養素の標的レベルまたは前記第1の数値加重を修正するステップと
をさらに含む、項目1から16のいずれかに記載の方法。
(項目18)
前記1つ以上の食事療法制限は、前記第1の所定の時間周期の間の複数の栄養素の所望の分布を含む、項目17に記載の方法。
(項目19)
前記所望の分布は、カロリー、炭水化物、タンパク質、脂肪、および食物繊維から成る群から選択された、2つ以上の栄養素に対応する、項目18に記載の方法。
(項目20)
前記第1の所定の時間周期の間、前記人によって行なわれる実際または推定される運動量に基づいて、前記第1の栄養素の標的レベルを生成するステップをさらに含む、項目1から19のいずれかに記載の方法。
(項目21)
コンピュータ実行可能命令を記憶する非一過性コンピュータ可読媒体であって、前記命令は、少なくとも1つのコンピュータプロセッサによって実行されると、コンピュータシステムに、人の食事療法を査定するための方法を実行させ、前記方法は、
前記人に関する選択された食事療法プログラムを表す第1のデータ入力と、各食品が消費された1つ以上のカレンダ日付を含む、前記人によって消費された1つ以上の食品を表す第2のデータ入力とを受信するステップであって、前記選択された食事療法プログラムは、前記少なくとも1つのプロセッサと通信する電子データベース内に記憶された複数の食事療法プログラムから選択される、ステップと、
前記1つ以上の食品および前記カレンダ日付に基づいて、第1の時間周期の間に消費された第1の栄養素量を判定するステップと、
前記1つ以上の食品および前記カレンダ日付に基づいて、第2の時間周期の間に消費された第2の栄養素量を判定するステップと、
前記第1の栄養素および前記第2の栄養素のための標的量を表すユーザプロファイルデータを受信するステップであって、前記標的量は、前記選択された食事療法プログラム、前記人に特異的栄養目標、および前記人と関連付けられた健康情報に基づいて判定される、ステップと、
前記第1の栄養素の消費された量および前記第1の栄養素の標的量を比較して、第1の結果を求めるステップと、
前記第2の栄養素の消費された量および前記第2の栄養素の標的量を比較して、第2の結果を求めるステップと、
前記第1および第2の結果の加重関数に基づいて、前記人の食事療法と、前記選択された食事療法プログラムとの間の整合のインジケータを出力するステップと、
を含む、非一過性コンピュータ可読媒体。
(項目22)
前記第1の時間周期は、前記第2の時間周期と異なる、項目21に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
(項目23)
前記インジケータを生成するステップは、前記個別の栄養素の量と、前記個別の栄養素の標的量との間の比較に基づいて、前記第1および第2の栄養素毎の加重を選択するステップを含む、項目21から22のいずれかに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
(項目24)
前記インジケータは、前記加重関数に基づいて、前記第1および第2の時間周期のそれぞれと等しい、またはそれを上回る持続時間を有する、第3の時間周期にわたって、前記人の食事療法と、前記選択された食事療法プログラムとの間の整合の定量的測定値を提供する、総合的栄養スコアを含む、項目21から23のいずれかに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
(項目25)
前記加重関数は、以下に従って計算される、栄養素(n)毎の加重寄与率を含み、
式中、
wnは、栄養素nに適用される加重であり、
gnは、栄養素nに関する標的レベルであり、
cnは、栄養素nの消費された量である、
項目21から24のいずれかに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
(項目26)
前記インジケータは、以下に従って計算される、数値指数であり、
式中、
Nは、前記選択された食事療法プログラムが標的レベルを含む、栄養素の総数である、項目21から25のいずれかに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
(項目27)
前記整合における予測される変化に基づいて、前記人が推奨される食品を消費するための推奨を提供するステップをさらに含む、項目21から26のいずれかに記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
(項目28)
前記推奨を提供するステップは、
前記推奨される食品を前記人によって以前に消費された1つ以上の食品から選択するステップと、
前記推奨される食品の推奨される量を提供するステップと、
前記ユーザが前記推奨される食品を消費するための推奨される日付を提供するステップと
を含む、項目27に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
(項目29)
前記推奨を提供するステップは、
前記推奨される食品を前記人によって以前に消費されていない複数の食品から選択するステップと、
前記推奨される食品の推奨される量を提供するステップと、
前記ユーザが前記推奨される食品を消費するための推奨される日付を提供するステップと
を含む、項目27に記載の非一過性コンピュータ可読媒体。
(項目30)
人の食事療法を具体的食事療法目標と整合させるためのシステムであって、
1つ以上のコンピュータプロセッサと、1つ以上の電子データベースを記憶する少なくとも1つの非一過性コンピュータ可読媒体と、1つ以上の通信ポートとを含む、処理システムであって、
前記人によって消費される1つ以上の食事を表すデータを受信することであって、各食事は、1つ以上の食品の規定された分量を含む、ことと、
前記人と関連付けられた標的栄養プロファイルを判定することであって、前記標的栄養プロファイルは、第1および第2の栄養素に関する標的レベルを含む、ことと、
前記1つ以上の食事からの選択された食事に基づいて、食事推奨を生成することであって、前記食事推奨は、前記食事推奨が、同時に、前記選択された食事における前記第1および第2の栄養素の栄養素レベルと、前記標的栄養プロファイルとの間の整合を改善するように、前記1つ以上の食品のうちの少なくとも1つに関する修正された分量サイズを含む、ことと、
前記1つ以上の通信ポートのうちの少なくとも1つを介して、前記食事推奨を表すデータを出力することと
を行うように構成される、処理システム
を備える、システム。
(項目31)
前記処理システムはさらに、ユーザデバイスまたは前記1つ以上の電子データベースから、複数の食事療法プログラムから選択されたユーザ選択食事療法プログラムを表すデータを受信するように構成される、項目30に記載のシステム。
(項目32)
前記処理システムはさらに、前記人の食事療法と、前記標的栄養プロファイルとの間の整合を示す栄養指数を出力するように構成される、項目30または31のいずれかに記載のシステム。
(項目33)
前記処理システムはさらに、前記食事推奨に基づいて、前記栄養指数における予測される変化を表すデータを出力するように構成される、項目32に記載のシステム。
(項目34)
前記処理システムは、前記1つ以上の食事毎に、前記食事における前記1つ以上の食品のそれぞれの推奨されるサービング数を選択することによって、前記食事推奨を生成するように構成され、前記推奨されるサービング数は、前記選択された食事の栄養素レベルと、前記標的栄養プロファイルとの間の逸脱を低減させるような修正された分量サイズとして選択される、項目30から33のいずれかに記載のシステム。
(項目35)
前記修正された分量サイズは、所定の時間周期にわたる、または前記選択された食事内の前記第1および第2の栄養素の所望の分布と関連付けられた制約に基づく、項目30から34のいずれかに記載のシステム。
(項目36)
前記所望の分布は、前記第1および第2の栄養素を含む、複数の栄養素毎の食事あたりの制約を含む、項目35に記載のシステム。
(項目37)
前記第1および第2の栄養素はそれぞれ、炭水化物、脂肪、タンパク質、ビタミン、および食物繊維から成る群から選択された、項目30から36のいずれかに記載のシステム。
(項目38)
前記所望の分布は、所定の時間周期の間に食された前記1つ以上の食事にわたる前記第1および第2の栄養素の分布の履歴に基づく、項目35から37のいずれかに記載のシステム。
(項目39)
前記制約は、ある食品の推奨されるサービング数が、前記人に以前に消費された食品の最大サービング数の所定の倍数以下であるという要件を含む、項目35に記載のシステム。
(項目40)
前記処理システムはさらに、前記第1および第2の栄養素毎の具体的加重を加重関数に適用することによって、前記栄養指数を生成するように構成され、前記具体的加重は、前記選択された食事における前記栄養素の量と、前記個別の栄養素の標的レベルとの間の比較に基づく、項目32から39のいずれかに記載のシステム。
(項目41)
前記1つ以上の食事はそれぞれ、朝食、朝食を兼ねた昼食、昼食、夕食、および間食から成る群から選択された分類に対応する、項目30から40のいずれかに記載のシステム。
(項目42)
前記処理システムはさらに、前記選択された食事の分類と関連付けられたカロリー割当量に基づいて、前記選択された食事を修正することによって、前記食事推奨を生成するように構成される、項目41に記載のシステム。
(項目43)
前記1つ以上の食事はそれぞれ、同一の分類に対応する、項目41または42のいずれかに記載のシステム。
(項目44)
前記処理システムはさらに、前記人に関する消費プロファイルを出力するように構成され、前記消費プロファイルは、前記第1の栄養素に関する第1の消費された栄養素インジケータおよび前記第2の栄養素に関する第2の消費された栄養素インジケータを含み、前記第1および第2の消費された栄養素インジケータはそれぞれ、前記第1および第2の栄養素の標的レベルおよび前記1つ以上の食事に基づいて導出された超過または不足を示す、項目30から43のいずれかに記載のシステム。
(項目45)
人の食事療法を具体的食事療法目標と整合させるためのシステムであって、
前記人に関する食事療法プログラムを表す第1の入力データと、複数日を含む、第1の時間周期の間に前記人によって消費された複数の食品を表す第2の入力データとを受信するように構成された第1のデータポートであって、前記1つ以上の食品はそれぞれ、前記第1の時間周期内のカレンダ日付と関連付けられる、第1のデータポートと、
処理システムと通信するように構成された第2のデータポートであって、前記処理システムは、サーバと、1つ以上の食事療法プログラムのそれぞれにおける第1および第2の栄養素の標的レベルを表すデータを記憶するように構成される、1つ以上の電子データベースと、前記複数の食品のそれぞれにおける前記第1および第2の栄養素の量を表すデータとを含む、第2のデータポートと、
前記第1および第2のデータポートと通信する、処理回路であって、
通信ネットワークを経由して、前記第1および第2の入力データを前記処理システムに出力することと、
前記処理システムから、前記第1の時間周期の間の前記人の食事療法と、前記サーバによって、前記第1の入力データに基づいて、複数の食事療法プログラムから識別される食事療法プログラムとの間の整合を表す栄養指数を受信することであって、前記栄養指数は、前記複数の食品内の前記第1および第2の栄養素量と、前記食事療法プログラムにおける前記第1および第2の栄養素の標的レベルとに基づく、ことと、
前記サーバから、前記栄養指数および前記食事療法プログラムに基づいて、第2の時間周期の間に消費されるべき食品および前記食品の推奨される量に関する推奨を受信することと、
前記第1のデータポートを介して、前記栄養指数および前記推奨を前記ユーザインターフェースデバイスに出力することと
を行うように構成される、処理回路と
を備える、システム。
(項目46)
前記処理システムはさらに、前記人に関する栄養目標、体重目標、運動目標、または病状のうちの2つ以上に基づいて、前記選択された食事療法プログラムを修正するように構成される、項目45に記載のシステム。
(項目47)
前記1つ以上の電子データベースは、前記人によって以前に消費された食事を示す情報を記憶するように構成され、各食事は、前記複数の食品の組み合わせを含み、前記処理システムは、前記食事のうちの1つを選択することによって、前記推奨を提供するように構成される、項目45から46のいずれかに記載のシステム。
(項目48)
前記処理システムはさらに、前記人に関するグラフィカル栄養プロファイルを表すデータを提供するように構成され、前記グラフィカル栄養プロファイルは、前記第1および第2の栄養素毎のグラフィカルインジケータを含み、各グラフィカルインジケータは、前記第1の時間周期の間の前記個別の栄養素の前記人の消費が、前記個別の標的レベルに不足している、またはそれを超過しているかどうかを示す、項目45から47のいずれかに記載のシステム。
(項目49)
前記1つ以上の電子データベースは、
前記複数の食事療法プログラムのそれぞれにおける第1および第2の栄養素の標的レベルを表すデータを記憶するように構成される、第1の電子データベースと、
前記複数の食品のそれぞれにおける前記第1および第2の栄養素の量を表すデータを記憶するように構成される、第2の電子データベースと、
前記人によって以前に消費された食事を表すデータを記憶するように構成された第3の電子データベースであって、各食事は、前記1つ以上の食品の組み合わせを含む、第3の電子データベースと
を含む、分散されたデータベースの一部である、項目45から48のいずれかに記載のシステム。
(項目50)
前記処理回路、前記第1のデータポートおよび前記第2のデータポートは、ユーザインターフェースデバイス内に格納される、項目45から49のいずれかに記載のシステム。
(項目51)
前記ユーザインターフェースデバイスは、GPS対応モバイルデバイスを含み、前記第1のデータポートは、所定の時間周期にわたって、前記GPSを使用して検出される1つ以上の場所を表す第3の入力データを受信するように構成される、項目50に記載のシステム。
(項目52)
前記第1のデータポートは、前記ユーザに提供されたプロンプトに応答して、前記第2の入力データを受信し、前記1つ以上の場所において消費された1つ以上の食品を識別するように構成される、項目51に記載のシステム。
(項目53)
メニュー推奨をレストランの訪問者に提供するための方法であって、
通信ポートと、少なくとも1つの電子データベースを記憶する少なくとも1つの非一過性コンピュータ可読媒体と通信する少なくとも1つのコンピュータプロセッサとを含む、コンピュータシステムによって、前記レストラン用の複数のメニュー選択肢を受信するステップであって、前記メニュー選択肢は、複数の選択肢タイプに特徴付けられる、ステップと、
前記複数の選択肢タイプから選択された1つ以上の選択肢タイプを含む、前記訪問者の所望の食事構成を示すデータを受信するステップと、
前記通信ポートに、前記所望の食事構成に基づいて生成されたメニュー選択肢の1つ以上の組み合わせを提供するステップであって、各組み合わせは、前記所望の食事構成内の前記1つ以上の選択肢タイプに対応する少なくとも1つのメニュー選択肢を含む、ステップと、
前記1つ以上の組み合わせのそれぞれと同時に、前記訪問者に関する栄養指数に及ぼす前記個別の組み合わせの予測される指数影響を提供するステップであって、前記栄養指数は、第1の時間周期にわたる前記訪問者の食事療法、ユーザ選択食事療法プログラム、および前記訪問者に関する目標または状態間の総合的整合に対応する、ステップと
を含む、方法。
(項目54)
前記1つ以上の組み合わせおよび前記個別の予測される指数影響と同時に、前記栄養指数を提供するステップをさらに含む、項目53に記載の方法。
(項目55)
前記メニュー選択肢の組み合わせのうちの1つの選択を受信するステップと、
前記選択された組み合わせを前記少なくとも1つの電子データベース内に記憶するステップと、
前記栄養指数を更新し、消費された食事として、前記選択された組み合わせを反映するステップと
をさらに含む、項目53から54のいずれかに記載の方法。
(項目56)
前記訪問者に対して、第1の栄養素および第2の栄養素の標的レベルと、前記ユーザ選択食事療法プログラムに基づいて判定される標的レベルと、前記目標または状態とを含む、標的栄養プロファイルを受信するステップと、
前記第1の時間周期の間の前記第1および第2の栄養素の消費された量を受信するステップと、
前記消費された量と、前記第1および第2の栄養素毎の標的レベルとの間の逸脱に基づいて、前記栄養指数を生成するステップと
をさらに含む、項目53から55のいずれかに記載の方法。
(項目57)
前記1つ以上の組み合わせを提供するステップは、
前記メニュー選択肢内の前記第1および第2の栄養素のそれぞれの量を含む、前記複数のメニュー選択肢に関する栄養素情報を受信するステップと、
複数の候補組み合わせを生成するステップであって、各候補組み合わせは、前記所望の食事構成における前記選択肢タイプに基づく複数の候補メニュー選択肢を含む、ステップと、
候補組み合わせ毎に、
前記候補メニュー選択肢内の前記第1および第2の栄養素のそれぞれの総候補量と、
前記消費された量と、前記総候補量と、前記個別の第1および第2の栄養素に関する標的レベルとに基づいて、第1および第2の栄養素毎の前記標的レベルからの候補逸脱と、
前記栄養指数に及ぼす候補指数影響であって、前記候補逸脱の加重関数に基づく、候補指数影響と
を判定するステップと
を含む、項目56に記載の方法。
(項目58)
前記1つ以上の組み合わせを提供するステップは、
前記候補組み合わせから、それぞれ、閾値以上の指数影響に対応する、組み合わせのセットを選択するステップと、
前記通信ポートに、前記指数影響に対応する順序において、前記組み合わせのセットを提供するステップと
を含む、項目57に記載の方法。
(項目59)
前記候補組み合わせを生成するステップは、前記レストランによって提供されるサービングサイズからの修正された分量サイズを有する少なくとも1つのメニュー選択肢を含む、少なくとも1つの候補組み合わせを生成するステップを含む、項目57から58のいずれかに記載の方法。
(項目60)
前記1つ以上の組み合わせと同時に、前記修正された分量サイズのインジケータを提供するステップをさらに含む、項目59に記載の方法。
(項目61)
前記複数の選択肢タイプは、前菜、主菜、サラダ、飲料、デザート、付け合わせ料理から成る群から選択された2つ以上の選択肢タイプを含む、項目53から60のいずれかに記載の方法。
(項目62)
前記コンピュータシステムは、複数のレストランに関する場所ベースの情報を提供する処理システムと通信する、GPS対応モバイルデバイスを含み、前記方法はさらに、
自動的に、前記モバイルデバイスの場所に基づいて、前記訪問者がレストランに入ったことを検出するステップと、
前記検出に応答して、前記訪問者に、前記所望の食事構成を提供するよう促すステップと
を含む、項目53に記載の方法。
(項目63)
人の運動ルーチンを査定するための方法であって、
通信ポートと、少なくとも1つの電子データベースを記憶する少なくとも1つの非一過性コンピュータ可読媒体と通信する少なくとも1つのコンピュータプロセッサとを含む、コンピュータシステムによって、第1の時間周期にわたって、前記人によって行なわれた運動量を示す第1のデータ入力を受信するステップであって、前記運動は、複数の運動タイプを含む、ステップと、
前記少なくとも1つの電子データベースから、前記人に関する1つ以上の健康関連目標に基づいて選択された運動プログラムを示す第2のデータ入力を受信し、前記複数の運動タイプの標的量を規定するステップであって、前記運動プログラムは、前記複数の運動タイプに対して、経時的な所望の分布を含み、
前記複数の運動タイプ毎に、
(1)前記運動タイプの量と、前記運動タイプと関連付けられた標的量との比較および前記所望の分布に基づいて、前記運動タイプに関する逸脱を生成するステップと、
(2)前記運動タイプと関連付けられた数値加重を判定するステップと、
前記通信ポートに、前記運動タイプ毎の個別の逸脱および数値加重に基づいて、前記行なわれた運動と、前記運動プログラムとの間の整合を示す出力データを出力するステップと
を含む、方法。
(項目64)
前記出力データは、前記逸脱および数値加重の加重関数に基づいて生成される、総合的運動指数を含む、項目63に記載の方法。
(項目65)
運動タイプ毎の数値加重を判定するステップは、
前記運動タイプの量が前記標的量を超える場合、前記運動タイプに、第1の数値加重を割り当てるステップと、
前記運動タイプの量が前記標的量を超えない場合、前記運動タイプに、第2の数値加重を割り当てるステップと
を含む、項目63から64のいずれかに記載の方法。
(項目66)
前記第1のデータ入力を受信するステップは、前記人と関連付けられた運動監視デバイスから前記第1のデータ入力を受信するステップを含む、項目63から65のいずれかに記載の方法。
(項目67)
前記運動監視デバイスは、モバイルデバイス、活動レベルトラッカ、または生理学的監視デバイスを含む、項目66に記載の方法。
(項目68)
前記整合を変化させるために、前記人によって行なわれるべき推奨される運動を提供するステップをさらに含む、項目63から67のいずれかに記載の方法。
(項目69)
前記推奨される運動は、前記複数の運動タイプのうちの少なくとも2つのそれぞれに関する逸脱を低減させるように選択される、項目68に記載の方法。
(項目70)
前記推奨される運動は、前記人によって以前に行なわれた複数の運動から選択される、項目68から69のいずれかに記載の方法。
(項目71)
前記推奨される運動は前記人によって以前に行なわれた複数の運動から選択されない、項目68から69のいずれかに記載の方法。
(項目72)
前記複数の運動タイプに関する標的量は、持続時間、強度、頻度、解剖学的焦点、および任意の好適なそれらの組み合わせから成る群から選択されたパラメータを含む、項目63から71のいずれかに記載の方法。
(項目73)
前記複数の運動タイプは、筋力強化運動、柔軟運動、有酸素運動、持久運動、バランス運動、および任意の好適なそれらの組み合わせのうちの少なくとも2つを含む、項目63から72のいずれかに記載の方法。
(項目74)
前記通信ポートに、第1の時間周期の間の前記人によって消費された複数の栄養素の量と、標的栄養プロファイルとの間の整合を示す栄養指数を出力するステップをさらに含み、前記標的栄養プロファイルは、前記複数の栄養素に関する複数の標的量を含む、項目63から73のいずれかに記載の方法。
(項目75)
前記人に、前記運動指数および前記栄養指数と同時に、前記運動指数および前記栄養指数に基づいて生成されたウェルネス指数を提供するステップをさらに含む、項目74に記載の方法。
(項目76)
前記人に関する前記1つ以上の健康関連目標に基づいて、前記栄養指数に関する数値栄養加重および前記運動指数に関する数値運動加重を選択することによって、前記栄養指数および前記運動指数の加重関数として、前記ウェルネス指数を生成するステップをさらに含む、項目75に記載の方法。
(項目77)
人の食事療法を査定するためのシステムであって、
第1の所定の時間周期の間の前記人によって消費された第1の栄養素量を表すデータを受信するための手段と、
前記第1の栄養素の標的レベルを受信するための手段と、
前記第1の栄養素の量と、前記第1の栄養素の標的レベルとの間の比較に基づいて、第1の数値加重を前記第1の栄養素に割り当てるための手段と、
前記第1の栄養素の量、前記第1の栄養素の標的レベル、および前記第1の数値加重に基づいて、前記人の食事療法の査定を提供するための手段と
を備える、システム。
(項目78)
複数の食事療法プログラムから選択されたユーザ選択食事療法プログラムを受信するための手段をさらに備え、前記標的レベルは、前記ユーザ選択食事療法プログラムに基づいて判定される、項目77に記載のシステム。
(項目79)
前記ユーザ選択食事療法プログラムは、前記人に関する体重目標および栄養目標のそれぞれのうちの少なくとも1つを含む、項目78に記載のシステム。
(項目80)
前記第1の数値加重を割り当てるための手段は、前記体重目標または前記栄養目標に基づいて判定された前記第1の栄養素に関する複数の栄養素特異的加重を選択するための手段を備える、項目79に記載のシステム。
(項目81)
第2の栄養素の標的レベルを受信するための手段と、
前記人によって消費された前記第2の栄養素の量を受信するための手段と、
前記第2の栄養素の消費された量と、前記第2の栄養素の標的レベルとの間の比較に基づいて、第2の数値加重を前記第2の栄養素に割り当てるための手段と
をさらに備え、前記人の食事療法の査定を提供するステップは、前記第1および第2の数値加重に基づいて、前記査定を提供するステップを含む、
項目77から80のいずれかに記載のシステム。
(項目82)
前記人の食事療法の査定を提供するための手段は、
前記第1の栄養素の標的レベルと、前記第1の栄養素の消費された量との間の整合の第1のインジケータを提供するための手段と、
前記第2の栄養素の標的レベルと、前記第2の栄養素の消費された量との間の整合の第2のインジケータを提供するための手段と、
前記第1および第2の栄養素の個別の整合に基づいて、前記ユーザ選択食事療法プログラムと前記人の食事療法との間の総合的整合を表す栄養指数を提供するための手段と
を備える、項目81に記載のシステム。
(項目83)
前記第1および第2のインジケータは、グラフィカルインジケータであり、各グラフィカルインジケータは、前記個別の栄養素の前記人の消費が、前記個別の標的レベルに不足している、またはそれを超過しているかどうかを示す、項目82に記載のシステム。
(項目84)
前記栄養指数の予測される変化に基づいて、1つ以上の食品から選択された推奨される食品を消費するために、前記人に関する推奨を提供するための手段をさらに備える、項目82から83のいずれかに記載のシステム。
(項目85)
前記推奨される食品は、前記第1のインジケータを変化させ、同時に、前記第2の栄養素の整合に及ぼす負の影響を低減させるように選択される、項目84に記載のシステム。
(項目86)
前記査定を提供するための手段は、前記第1および第2の栄養素を含む、3つ以上の栄養素の個別の消費された量および標的レベルに基づいて、前記査定を提供するための手段を備える、項目81から85のいずれかに記載のシステム。
(項目87)
前記栄養指数を提供するための手段は、前記3つ以上の栄養素毎に、前記個別の栄養素の消費された量および前記個別の栄養素の標的レベルに基づいて、前記栄養素に関する逸脱を計算するための手段を備える、項目86に記載のシステム。
(項目88)
前記推奨される食品は、同時に、前記3つ以上の栄養素のうちの少なくとも2つのそれぞれに関する逸脱を低減させるように選択される、項目87に記載のシステム。
(項目89)
前記推奨される食品は、前記人によって以前に消費された1つ以上の食品から選択される、項目84から88のいずれかに記載のシステム。
(項目90)
前記推奨を提供するための手段は、前記推奨される食品の推奨される量および前記人が前記推奨される食品を消費するために推奨されるカレンダ日付を提供するための手段を備え、前記推奨される量は、前記推奨される食品の以前に消費された量と異なる、項目89に記載のシステム。
(項目91)
前記推奨される食品は、前記人によって以前に消費されていない1つ以上の食品から選択される、項目84から88のいずれかに記載のシステム。
(項目92)
前記人によって以前に消費された1つ以上の食品からの選択が、前記栄養指数に実質的改善を提供しないことの判定に応答して、前記人によって以前に消費されていない1つ以上の食品から推奨される食品を選択するための手段をさらに備える、項目91に記載のシステム。
(項目93)
前記人の病状を表すデータを受信するための手段と、
前記病状と関連付けられた1つ以上の食事療法制限に基づいて、前記第1の栄養素の標的レベルまたは前記第1の数値加重を修正するための手段と
をさらに備える、項目77から92のいずれかに記載のシステム。
(項目94)
前記1つ以上の食事療法制限は、前記第1の所定の時間周期の間の複数の栄養素の所望の分布を含む、項目93に記載のシステム。
(項目95)
前記所望の分布は、カロリー、炭水化物、タンパク質、脂肪、ビタミン、および食物繊維から成る群から選択された2つ以上の栄養素に対応する、項目94に記載のシステム。
(項目96)
前記第1の所定の時間周期の間、前記人によって行なわれる実際または推定される運動量に基づいて、前記第1の栄養素の標的レベルを生成するための手段をさらに備える、項目77から95のいずれかに記載のシステム。
(項目97)
メニュー推奨をレストランの訪問者に提供するためのシステムであって、
前記レストランに関する複数のメニュー選択肢を受信するための手段であって、前記メニュー選択肢は、複数の選択肢タイプに特徴付けられる、手段と、
前記複数の選択肢タイプから選択された1つ以上の選択肢タイプを含む、前記訪問者の所望の食事構成を示すデータを受信するための手段と、
前記所望の食事構成に基づいて生成されたメニュー選択肢の1つ以上の組み合わせを提供するための手段であって、各組み合わせは、前記所望の食事構成内の前記1つ以上の選択肢タイプに対応する少なくとも1つのメニュー選択肢を含む、手段と、
前記1つ以上の組み合わせのそれぞれと同時に、前記訪問者に関する栄養指数に及ぼす前記個別の組み合わせの予測される指数影響を提供する手段であって、前記栄養指数は、第1の時間周期にわたる前記訪問者の食事療法、ユーザ選択食事療法プログラム、および前記訪問者に関する目標または状態間の総合的整合に対応する、手段と
を備える、システム。
(項目98)
前記1つ以上の組み合わせおよび前記個別の予測される指数影響と同時に、前記栄養指数を提供するための手段をさらに備える、項目97に記載のシステム。
(項目99)
前記メニュー選択肢の組み合わせのうちの1つの選択を受信するための手段と、
前記選択された組み合わせを前記1つ以上のコンピュータと通信する少なくとも1つの電子データベース内に記憶するための手段と、
前記栄養指数を更新し、消費された食事として、前記選択された組み合わせを反映するための手段と
をさらに備える、項目97から98のいずれかに記載のシステム。
(項目100)
前記訪問者に対して、第1の栄養素および第2の栄養素の標的レベルと、前記ユーザ選択食事療法プログラムに基づいて判定される標的レベルと、前記目標または状態とを含む、標的栄養プロファイルを受信するための手段と、
前記第1の時間周期の間の前記第1および第2の栄養素の消費された量を受信するための手段と、
前記消費された量と、前記第1および第2の栄養素毎の標的レベルとの間の逸脱に基づいて、前記栄養指数を生成するための手段と
をさらに備える、項目97から99のいずれかに記載のシステム。
(項目101)
前記1つ以上の組み合わせを提供するための手段は、
前記メニュー選択肢内の前記第1および第2の栄養素のそれぞれの量を含む、前記複数のメニュー選択肢に関する栄養素情報を受信するための手段と、
複数の候補組み合わせを生成するための手段であって、各候補組み合わせは、前記所望の食事構成における前記選択肢タイプに基づく複数の候補メニュー選択肢を含む、手段と、
候補組み合わせ毎に、
前記候補メニュー選択肢内の前記第1および第2の栄養素のそれぞれの総候補量と、
前記消費された量と、前記総候補量と、前記個別の第1および第2の栄養素に関する標的レベルとに基づいて、第1および第2の栄養素毎の前記標的レベルからの候補逸脱と、
前記栄養指数に及ぼす候補指数影響であって、前記候補逸脱の加重関数に基づく、候補指数影響と
を判定するための手段と
を備える、項目100に記載のシステム。
(項目102)
前記1つ以上の組み合わせを提供するための手段は、
前記候補組み合わせから、それぞれ、閾値以上の指数影響に対応する、組み合わせのセットを選択するための手段と、
前記指数影響に対応する順序において、前記組み合わせのセットを提供するための手段と
を備える、項目101に記載のシステム。
(項目103)
前記候補組み合わせを生成するための手段は、前記レストランによって提供されるサービングサイズからの修正された分量サイズを有する少なくとも1つのメニュー選択肢を含む、少なくとも1つの候補組み合わせを生成するための手段を備える、項目101から102のいずれかに記載のシステム。
(項目104)
前記1つ以上の組み合わせと同時に、前記修正された分量サイズのインジケータを提供するための手段をさらに備える、項目103に記載のシステム。
(項目105)
前記複数の選択肢タイプは、前菜、主菜、サラダ、飲料、デザート、付け合わせ料理から成る群から選択された2つ以上の選択肢タイプを含む、項目97から104のいずれかに記載のシステム。
(項目106)
複数のレストランに関する場所ベースの情報を提供する、GPS対応モバイルデバイスと、
自動的に、前記モバイルデバイスの場所に基づいて、前記訪問者がレストランに入ったことを検出するための手段と、
前記検出に応答して、前記訪問者に、前記所望の食事構成を提供するよう促すための手段と
をさらに備える、項目96に記載のシステム。
(項目107)
システムであって、
第1の時間周期にわたって、前記人によって行なわれた運動量を示す第1のデータ入力を受信するための手段と、前記運動は、複数の運動タイプを含む、手段と、
前記人に関する1つ以上の健康関連目標に基づいて選択された運動プログラムを示す第2のデータ入力を受信し、前記複数の運動タイプに関する標的量を規定するための手段であって、前記運動プログラムは、前記複数の運動タイプに関する経時的な所望の分布を含む、手段と、
前記複数の運動タイプ毎に、
(1)前記運動タイプの量と、前記運動タイプと関連付けられた標的量との比較および前記所望の分布に基づいて、前記運動タイプに関する逸脱を生成するための手段と、
(2)前記運動タイプと関連付けられた数値加重を判定するための手段と、
前記運動タイプ毎の個別の逸脱および数値加重に基づいて、前記行なわれた運動と前記運動プログラムとの間の整合を示すデータを出力するための手段と
を備える、システム。
(項目108)
前記出力データは、前記逸脱および数値加重の加重関数に基づいて生成される、総合的運動指数を含む、項目107に記載のシステム。
(項目109)
運動タイプ毎の数値加重を判定するための手段は、
前記運動タイプの量が前記標的量を超える場合、前記運動タイプに、第1の数値加重を割り当てるための手段と、
前記運動タイプの量が前記標的量を超えない場合、前記運動タイプに、第2の数値加重を割り当てるための手段と
を備える、項目107から108のいずれかに記載のシステム。
(項目110)
前記第1のデータ入力を受信するための手段は、前記人と関連付けられた運動監視デバイスから前記第1のデータ入力を受信するための手段を備える、項目107から109のいずれかに記載のシステム。
(項目111)
前記運動監視デバイスは、モバイルデバイス、活動レベルトラッカ、または生理学的監視デバイスを含む、項目110に記載のシステム。
(項目112)
前記整合を変化させるために、前記人によって行なわれるべき推奨される運動を提供するための手段をさらに備える、項目107から111のいずれかに記載のシステム。
(項目113)
前記推奨される運動は、前記複数の運動タイプのうちの少なくとも2つのそれぞれに関する逸脱を低減させるように選択される、項目112に記載のシステム。
(項目114)
前記推奨される運動は、前記人によって以前に行なわれた複数の運動から選択される、項目112から113のいずれかに記載のシステム。
(項目115)
前記推奨される運動は前記人によって以前に行なわれた複数の運動から選択されない、項目112から113のいずれかに記載のシステム。
(項目116)
前記複数の運動タイプに関する標的量は、持続時間、強度、頻度、解剖学的焦点、および任意の好適なそれらの組み合わせから成る群から選択されたパラメータを含む、項目107から115のいずれかに記載のシステム。
(項目117)
前記複数の運動タイプは、筋力強化運動、柔軟運動、有酸素運動、持久運動、バランス運動、および任意の好適なそれらの組み合わせのうちの少なくとも2つを含む、項目107から116のいずれかに記載のシステム。
(項目118)
前記第1の時間周期の間の前記人によって消費された複数の栄養素の量と、標的栄養プロファイルとの間の整合を示す栄養指数を出力するための手段をさらに備え、前記標的栄養プロファイルは、前記複数の栄養素に関する複数の標的量を含む、項目107から117のいずれかに記載のシステム。
(項目119)
前記人に、前記運動指数および前記栄養指数と同時に、前記運動指数および前記栄養指数に基づいて生成されたウェルネス指数を提供するための手段をさらに備える、項目118に記載のシステム。
(項目120)
前記人に関する前記1つ以上の健康関連目標に基づいて、前記栄養指数に関する数値栄養加重および前記運動指数に関する数値運動加重を選択することによって、前記栄養指数および前記運動指数の加重関数として、前記ウェルネス指数を生成するための手段をさらに備える、項目119に記載のシステム。
(項目121)
人の食事療法を査定するための方法であって、
通信ポートと、少なくとも1つの電子データベースを記憶する少なくとも1つの非一過性コンピュータ可読媒体と通信する少なくとも1つのコンピュータプロセッサとを含む、コンピュータシステムによって、前記人によって消費された3つ以上の栄養素のそれぞれの量を表すデータを受信するステップと、
前記少なくとも1つの電子データベースから、前記3つ以上の栄養素毎の標的レベルを受信するステップと、
前記コンピュータシステムによって、前記栄養素のそれぞれに、前記個別の栄養素の量と、前記個別の栄養素の標的レベルとの間の比較に基づいて判定された数値加重が割り当てられるように、複数の数値加重を前記3つ以上の栄養素に割り当てるステップと、
前記3つ以上の栄養素の量、前記3つ以上の栄養素の標的レベル、および前記複数の数値加重に基づいて、前記通信ポートを介して、前記人の食事療法の査定を提供するステップと
を含む、方法。
(項目122)
前記コンピュータシステムによって、複数の食事療法プログラムから選択されたユーザ選択食事療法プログラムを受信するステップをさらに含み、前記3つ以上の栄養素毎の標的レベルは、前記ユーザ選択食事療法プログラムに基づいて判定される、項目121に記載の方法。
(項目123)
前記複数の数値加重を割り当てるステップはさらに、前記人と関連付けられた1つ以上の目標に基づいて判定された数値加重の栄養素特異的セットから前記栄養素毎の数値加重を割り当てるステップを含む、項目121から122のいずれかに記載の方法。
(項目124)
前記3つ以上の栄養素は、第1の栄養素および第2の栄養素を含み、前記人の食事療法の査定を提供するステップは、
前記第1の栄養素の量と、前記第1の栄養素の標的レベルとの間の整合の第1のインジケータを提供するステップと、
前記第2の栄養素の量と、前記第2の栄養素の標的レベルとの間の整合の第2のインジケータを提供するステップと、
前記第1および第2の栄養素の個別の整合に基づいて、前記ユーザ選択食事療法プログラムと、前記人の食事療法との間の総合的整合を表す、栄養指数を提供するステップと
を含む、項目121から123のいずれかに記載の方法。
(項目125)
前記通信ポートを介して、前記栄養指数における予測される変化に基づいて、前記人が1つ以上の食品から選択された推奨される食品を消費するための推奨を提供するステップをさらに含む、項目124に記載の方法。
(項目126)
前記推奨される食品は、前記第1のインジケータを変化させ、同時に、前記第2の栄養素の整合に及ぼす負の影響を低減させるように選択される、項目125に記載の方法。
(項目127)
前記栄養指数を提供するステップは、前記3つ以上の栄養素毎に、前記栄養素の消費された量および前記栄養素の標的レベルに基づいて、前記栄養素に関する逸脱を計算するステップを含む、項目124から126のいずれかに記載の方法。
(項目128)
前記推奨される食品は、同時に、前記3つ以上の栄養素のうちの少なくとも2つのそれぞれに関する逸脱を低減させるように選択される、項目127に記載の方法。
(項目129)
所定の時間周期にわたる前記3つ以上の栄養素の所望の消費分布に基づいて、前記推奨される食品を選択するステップをさらに含む、項目125から128のいずれかに記載の方法。
(項目130)
前記推奨される食品は、前記人によって以前に消費された1つ以上の食品から選択される、項目125から129のいずれかに記載の方法。
(項目131)
前記推奨を提供するステップは、前記推奨される食品の推奨される量および前記人が前記推奨される食品を消費するために推奨されるカレンダ日付を提供するステップを含み、前記推奨される量は、前記推奨される食品の以前に消費された量と異なる、項目130に記載の方法。
(項目132)
前記推奨される食品は、前記人によって以前に消費されていない1つ以上の食品から選択される、項目125から129のいずれかに記載の方法。
(項目133)
少なくとも部分的に、所定の時間周期の間に前記人によって行なわれた実際のまたは推定される運動量に基づいて、前記3つ以上の栄養素のうちの少なくとも1つの標的レベルを生成するステップをさらに含む、項目121から132のいずれかに記載の方法。
(項目134)
前記少なくとも1つの電子データベースは、前記3つ以上の栄養素毎に、栄養素特異的加重セットを記憶するように構成され、各栄養素特異的加重は、前記栄養素に関する異なる時間周期に対応し、前記方法はさらに、前記査定が提供される第1の所定の時間周期に基づいて、前記複数の数値加重を前記栄養素特異的加重から選択するステップを含む、項目121から133のいずれかに記載の方法。
(項目135)
人の食事療法を具体的食事療法目標と整合させるためのシステムであって、
前記人に関する食事療法プログラムを表す第1の入力データと、前記人によって消費された1つ以上の食品を表す第2の入力データとを受信するように構成される、第1のデータポートと、
処理システムと通信するように構成された第2のデータポートであって、前記処理システムは、サーバと、第1および第2の栄養素の標的レベルを表すデータを1つ以上の食事療法プログラムのそれぞれ内に記憶するように構成される、1つ以上の電子データベースと、複数の食品のそれぞれ内の前記第1および第2の栄養素の量を表すデータとを備える、第2のデータポートと、
前記第1および第2のデータポートと通信する、プロセッサであって、
通信ネットワークを経由して、前記第1および第2の入力データを前記処理システムに出力することと、
前記処理システムから、前記人の食事療法と、前記サーバによって、前記第1の入力データを使用して、前記1つ以上の食事療法プログラムから識別される食事療法プログラムとの間の整合を表す指数を受信することであって、前記指数は、前記第1および第2の栄養素の量と、前記食事療法プログラムにおける前記第1および第2の栄養素の標的レベルとに基づく、ことと、
前記サーバから、前記指数に基づいて、消費されるべき食品に関する推奨を受信することと、
前記第1のデータポートを介して、前記指数および前記推奨を前記ユーザインターフェースデバイスに出力することと
を行うように構成される、プロセッサと
を備える、システム。
(項目136)
前記第1の入力データは、栄養目標、体重目標、運動目標、および病状から成る群から選択されたユーザ特異的パラメータを含み、前記食事療法プログラムは、前記ユーザ特異的パラメータに基づいて識別される、項目135に記載のシステム。
(項目137)
前記1つ以上のデータベースは、前記人によって以前に消費された食事を示す情報を記憶するように構成され、各食事は、食品の組み合わせを含み、前記処理システムは、前記人によって以前に消費された食事から食事を選択することによって、前記推奨を判定するように構成される、項目135から136のいずれかに記載のシステム。
(項目138)
前記プロセッサはさらに、前記人に関するグラフィカル栄養プロファイルを表すデータを提供するように構成され、前記グラフィカル栄養プロファイルは、前記選択された食事療法プログラムにおける複数の栄養素毎のグラフィカルインジケータを含み、各グラフィカルインジケータは、前記栄養素の前記人の消費が、前記標的レベルに不足している、またはそれを超過しているかどうかを示す、項目135から137のいずれかに記載のシステム。
(項目139)
前記指数は、前記人の食事療法と、3日〜10日の所定の時間周期にわたる、前記食事療法プログラムとの間の整合を表す、項目135から138のいずれかに記載のシステム。
(項目140)
前記プロセッサ、前記第1のデータポート、および前記第2のデータポートは、ユーザインターフェースデバイス内に格納される、項目135から139のいずれかに記載のシステム。
(項目141)
前記ユーザインターフェースデバイスは、GPS対応モバイルデバイスを含み、前記第1のデータポートは、所定の時間周期にわたって、前記GPSを使用して検出される1つ以上の場所を表す第3の入力データを受信するように構成される、項目140に記載のシステム。
(項目142)
前記第1のデータポートは、前記ユーザに提供されたプロンプトに応答して、前記第2の入力データを受信し、前記1つ以上の場所において消費された1つ以上の食品を識別するように構成される、項目141に記載のシステム。
(項目143)
人の食事療法を査定するためのシステムであって、
前記人によって消費された3つ以上の栄養素毎の量を表すデータを受信するための手段と、
前記3つ以上の栄養素毎の標的レベルを受信するための手段と、
前記栄養素のそれぞれに、前記個別の栄養素の量と、前記個別の栄養素の標的レベルとの間の比較に基づいて判定された数値加重が割り当てられるように、複数の数値加重を前記3つ以上の栄養素に割り当てるための手段と、
前記3つ以上の栄養素の量、前記3つ以上の栄養素の標的レベル、および前記複数の数値加重に基づいて、前記人の食事療法の査定を提供するための手段と
を備える、システム。
(項目144)
複数の食事療法プログラムから選択されたユーザ選択食事療法プログラムを受信するための手段をさらに備え、前記3つ以上の栄養素毎の標的レベルは、前記ユーザ選択食事療法プログラムに基づいて判定される、項目143に記載のシステム。
(項目145)
前記複数の数値加重を割り当てるための手段は、前記人と関連付けられた1つ以上の目標に基づいて判定された数値加重の栄養素特異的セットから前記栄養素毎の数値加重を割り当てるための手段を備える、項目143から144のいずれかに記載のシステム。
(項目146)
前記3つ以上の栄養素は、第1の栄養素および第2の栄養素を含み、前記人の食事療法の査定を提供するための手段は、
前記第1の栄養素の量と、前記第1の栄養素の標的レベルとの間の整合の第1のインジケータを提供するための手段と、
前記第2の栄養素の量と、前記第2の栄養素の標的レベルとの間の整合の第2のインジケータを提供するための手段と、
前記第1および第2の栄養素の個別の整合に基づいて、前記ユーザ選択食事療法プログラムと、前記人の食事療法との間の総合的整合を表す、栄養指数を提供するための手段と
を備える、項目143から145のいずれかに記載のシステム。
(項目147)
前記栄養指数の予測される変化に基づいて、1つ以上の食品から選択された推奨される食品を消費するために、前記人に関する推奨を提供するための手段をさらに備える、項目146に記載のシステム。
(項目148)
前記推奨される食品は、前記第1のインジケータを変化させ、同時に、前記第2の栄養素の整合に及ぼす負の影響を低減させるように選択される、項目147に記載のシステム。
(項目149)
前記栄養指数を提供するための手段は、前記3つ以上の栄養素毎に、前記栄養素の消費された量および前記栄養素の標的レベルに基づいて、前記栄養素に関する逸脱を計算するための手段を備える、項目146から148のいずれかに記載のシステム。
(項目150)
前記推奨される食品は、同時に、前記3つ以上の栄養素のうちの少なくとも2つのそれぞれに関する逸脱を低減させるように選択される、項目149に記載のシステム。
(項目151)
所定の時間周期にわたる前記3つ以上の栄養素の所望の消費分布に基づいて、前記推奨される食品を選択するための手段をさらに備える、項目147から150のいずれかに記載のシステム。
(項目152)
前記推奨される食品は、前記人によって以前に消費された1つ以上の食品から選択される、項目147から151のいずれかに記載のシステム。
(項目153)
前記推奨を提供するための手段は、前記推奨される食品の推奨される量および前記人が前記推奨される食品を消費するために推奨されるカレンダ日付を提供するための手段を備え、前記推奨される量は、前記推奨される食品の以前に消費された量と異なる、項目152に記載のシステム。
(項目154)
前記推奨される食品は、前記人によって以前に消費されていない1つ以上の食品から選択される、項目147から151のいずれかに記載のシステム。
(項目155)
少なくとも部分的に、所定の時間周期の間に前記人によって行なわれた実際のまたは推定される運動量に基づいて、前記3つ以上の栄養素のうちの少なくとも1つの標的レベルを生成するための手段をさらに備える、項目143から154のいずれかに記載のシステム。
(項目156)
前記3つ以上の栄養素毎に、栄養素特異的加重セットを記憶するための手段であって、各栄養素特異的加重は、前記栄養素に関する異なる時間周期に対応する、手段と、
前記査定が提供される第1の所定の時間周期に基づいて、前記複数の数値加重を前記栄養素特異的加重から選択するための手段と
をさらに備える、項目143から155のいずれかに記載のシステム。
(項目157)
食事推奨を2人以上の成員を含む集団に提供するための方法であって、
通信ポートと、少なくとも1つの電子データベースを記憶する少なくとも1つの非一過性コンピュータ可読媒体と通信する少なくとも1つのコンピュータプロセッサとを含む、コンピュータシステムによって、第1の栄養素を含む複数の栄養素を含む、複数の標的栄養プロファイルを示す第1のデータ入力を受信するステップであって、各標的栄養プロファイルは、前記集団の少なくとも1人の成員と関連付けられ、前記少なくとも1人の成員に関する1つ以上の選択された食事療法プログラムに基づいて判定された前記第1の栄養素の標的レベルを含む、ステップと、
前記コンピュータシステムによって、前記集団の成員毎の優先加重を含む、複数の優先加重を示す第2のデータ入力を受信するステップであって、前記優先加重は、前記集団の他の成員の目標と比較した前記成員の栄養目標の重要性を示す、ステップと、
前記集団の成員毎に、第1の栄養素特異的加重を前記第1の栄養素に割り当てるステップであって、前記第1の栄養素特異的加重は、(1)前記個別の成員の栄養目標と、(2)前記個別の成員によって消費された前記第1の栄養素の量と、前記個別の成員に関する前記第1の栄養素の標的レベルとの比較とに基づいて判定される、ステップと、
前記通信ポートを介して、前記集団によって消費されるべき少なくとも1つの推奨される食事を含む、推奨を提供するステップであって、前記推奨される食事は、前記第1の栄養素特異的加重および前記複数の優先加重に基づいて選択される、ステップと
を含む、方法。
(項目158)
前記コンピュータシステムによって、前記集団の成員毎の栄養素消費プロファイルを示す第3のデータ入力を受信するステップであって、各栄養素消費プロファイルは、所定の時間周期の間に前記成員によって消費された前記成員の標的プロファイルにおける栄養素のサブセット内の少なくとも1つの栄養素の量を含む、ステップをさらに含む、項目157に記載の方法。
(項目159)
前記推奨を提供するステップは、前記集団の第1の成員に関する前記栄養素消費プロファイルと、標的栄養プロファイルとの間の第1の整合を変化させるために、前記少なくとも1つの推奨される食事を選択するステップを含む、項目158に記載の方法。
(項目160)
前記推奨を提供するステップは、前記第1の成員に関する前記栄養素消費プロファイルと、標的栄養プロファイルとの間の第1の整合を改善し、同時に、前記集団の第2の成員に関する第2の整合を維持または改善するために、前記少なくとも1つの推奨される食事を選択するステップを含む、項目159に記載の方法。
(項目161)
各逸脱プロファイルが、前記成員に関する標的プロファイルにおける栄養素毎に、前記栄養素に関する超過または不足インジケータを含むように、前記成員に関する標的栄養プロファイルおよび前記成員に関する栄養素消費プロファイルの比較に基づいて、前記集団の成員毎に、逸脱プロファイルを生成するステップをさらに含む、項目158から160のいずれかに記載の方法。
(項目162)
総合的逸脱が、前記優先加重に従う前記逸脱プロファイルの相対的重要性を反映するように、各逸脱プロファイルと前記個別の成員に関する優先加重の加重組み合わせの関数として、総合的逸脱を生成するステップをさらに含み、前記推奨を提供するステップは、前記逸脱プロファイルの組み合わせに基づいて生成された前記総合的逸脱を最小限にするために、前記少なくとも1つの推奨される食事を選択するステップを含む、項目161に記載の方法。
(項目163)
成員毎の消費プロファイルと、前記個別の成員に関する標的栄養プロファイルとの間の集合的整合を表す集団栄養指数を提供するステップをさらに含む、項目158から162のいずれかに記載の方法。
(項目164)
前記集団指数を提供するステップは、
前記集団内の成員毎に、前記成員と関連付けられた優先加重を前記個別の成員に関する逸脱プロファイルに適用し、加重逸脱を求めるステップと、
前記加重逸脱を組み合わせ、前記集団栄養指数を求めるステップと、
を含む、項目163に記載の方法。
(項目165)
前記少なくとも1つの推奨される食事は、前記集団栄養指数を変化させる一方、同時に、成員毎の消費プロファイルと、前記個別の成員に関する標的栄養プロファイルとの間の整合に及ぼす負の影響を低減させるように選択される、項目163または164のいずれかに記載の方法。
(項目166)
前記推奨を提供するステップは、
前記複数の逸脱プロファイル間の不適合性を検出するステップと、
前記不適合性に基づいて、最小限の複数の異なる食事を判定し、前記少なくとも1つの推奨される食事として推奨するステップと
を含む、項目161から162のいずれかに記載の方法。
(項目167)
前記通信ポートを介して、前記集団の少なくとも1人の成員に関する栄養指数に及ぼす指数影響のインジケータを提供するステップをさらに含み、前記栄養指数は、前記少なくとも1人の成員に関する消費プロファイルと、前記個別の成員に関する標的栄養プロファイルとの間の整合を示し、前記指数影響は、成員が、前記少なくとも1つの推奨される食事を消費する場合の前記栄養指数への予測される変化を示す、項目157から166のいずれかに記載の方法。
(項目168)
前記指数影響のインジケータを提供するステップは、前記集団の成員毎に、少なくとも1つの指数影響を含む、前記指数影響の複数のインジケータを提供するステップを含む、項目167に記載の方法。
(項目169)
前記通信ポートを介して、前記少なくとも1人の成員に関する栄養指数のインジケータを提供するステップをさらに含む、項目167または168のいずれかに記載の方法。
(項目170)
複数の候補食事を生成するステップであって、各候補食事は、1つ以上の候補食品を含む、ステップと、
各候補食事内の前記第1の栄養素の量と、少なくとも1つの逸脱プロファイル内の前記第1の栄養素に関する逸脱との間の比較に基づいて、前記少なくとも1つの推奨される食事を前記複数の候補食事から選択するステップと
をさらに含む、項目161から169のいずれかに記載の方法。
(項目171)
前記少なくとも1つの推奨される食事はさらに、各候補食事と関連付けられたパラメータに基づいて選択され、前記パラメータは、料理の数、食品数、調理時間量、調理の複雑性のレベル、原料のコスト、および原料の可用性から成る群から選択される、項目170に記載の方法。
(項目172)
食事推奨を2人以上の成員を含む集団に提供するためのシステムであって、
第1の栄養素を含む複数の栄養素を含む、複数の標的栄養プロファイルを示す第1のデータ入力を受信するための手段であって、各標的栄養プロファイルは、前記集団の少なくとも1人の成員と関連付けられ、前記少なくとも1人の成員に関する1つ以上の選択された食事療法プログラムに基づいて判定された前記第1の栄養素の標的レベルを含む、手段と、
前記集団の成員毎の優先加重を含む、複数の優先加重を示す第2のデータ入力を受信するための手段であって、前記優先加重は、前記集団の他の成員の目標と比較した前記成員の栄養目標の重要性を示す、手段と、
前記集団の成員毎に、第1の栄養素特異的加重を前記第1の栄養素に割り当てるための手段であって、前記第1の栄養素特異的加重は、(1)前記個別の成員の栄養目標と、(2)前記個別の成員によって消費された前記第1の栄養素の量と、前記個別の成員に関する前記第1の栄養素の標的レベルとの比較とに基づいて判定される、手段と、
前記集団によって消費されるべき少なくとも1つの推奨される食事を含む、推奨を提供するための手段であって、前記推奨される食事は、前記第1の栄養素特異的加重および前記複数の優先加重に基づいて選択される、手段と
を備える、システム。
(項目173)
前記集団の成員毎の栄養素消費プロファイルを示す第3のデータ入力を受信するための手段をさらに備え、各栄養素消費プロファイルは、所定の時間周期の間に前記成員によって消費された前記成員の標的プロファイルにおける栄養素のサブセット内の少なくとも1つの栄養素の量を含む、項目172に記載のシステム。
(項目174)
前記推奨を提供するための手段は、前記集団の第1の成員に関する前記栄養素消費プロファイルと、標的栄養プロファイルとの間の第1の整合を変化させるために、前記少なくとも1つの推奨される食事を選択するための手段を備える、項目173に記載のシステム。
(項目175)
前記推奨を提供するための手段は、前記第1の成員に関する前記栄養素消費プロファイルと、標的栄養プロファイルとの間の第1の整合を改善し、同時に、前記集団の第2の成員に関する第2の整合を維持または改善するために、前記少なくとも1つの推奨される食事を選択するための手段を備える、項目174に記載のシステム。
(項目176)
各逸脱プロファイルが、前記成員に関する標的プロファイルにおける栄養素毎に、前記栄養素に関する超過または不足インジケータを含むように、前記成員に関する標的栄養プロファイルおよび前記成員に関する栄養素消費プロファイルの比較に基づいて、前記集団の成員毎に、逸脱プロファイルを生成するための手段をさらに備える、項目173から175のいずれかに記載のシステム。
(項目177)
総合的逸脱が、前記優先加重に従う前記逸脱プロファイルの相対的重要性を反映するように、各逸脱プロファイルと前記個別の成員に関する優先加重の加重組み合わせの関数として、総合的逸脱を生成するための手段をさらに備え、前記推奨を提供するステップは、前記逸脱プロファイルの組み合わせに基づいて生成された前記総合的逸脱を最小限にするために、前記少なくとも1つの推奨される食事を選択するステップを含む、項目176に記載のシステム。
(項目178)
成員毎の消費プロファイルと、前記個別の成員に関する標的栄養プロファイルとの間の集合的整合を表す集団栄養指数を提供するための手段をさらに備える、項目173から177のいずれかに記載のシステム。
(項目179)
前記集団指数を提供するための手段は、
前記集団内の成員毎に、前記成員と関連付けられた優先加重を前記個別の成員に関する逸脱プロファイルに適用し、加重逸脱を求めるための手段と、
前記加重逸脱を組み合わせ、前記集団栄養指数を求めるための手段と
を備える、項目178に記載のシステム。
(項目180)
前記少なくとも1つの推奨される食事は、前記集団栄養指数を変化させる一方、同時に、成員毎の消費プロファイルと、前記個別の成員に関する標的栄養プロファイルとの間の整合に及ぼす負の影響を低減させるように選択される、項目178または179のいずれかに記載のシステム。
(項目181)
前記推奨を提供するための手段は、
前記複数の逸脱プロファイル間の不適合性を検出するための手段と、
前記不適合性に基づいて、最小限の複数の異なる食事を判定し、前記少なくとも1つの推奨される食事として推奨するための手段と
を備える、項目176から177のいずれかに記載のシステム。
(項目182)
前記集団の少なくとも1人の成員に関する栄養指数に及ぼす指数影響のインジケータを提供するための手段をさらに備え、前記栄養指数は、前記少なくとも1人の成員に関する消費プロファイルと、前記個別の成員に関する標的栄養プロファイルとの間の整合を示し、前記指数影響は、成員が、前記少なくとも1つの推奨される食事を消費する場合の前記栄養指数への予測される変化を示す、項目172から181のいずれかに記載のシステム。
(項目183)
前記指数影響のインジケータを提供するための手段は、前記集団の成員毎に、少なくとも1つの指数影響を含む、前記指数影響の複数のインジケータを提供するための手段を備える、項目182に記載のシステム。
(項目184)
前記少なくとも1人の成員に関する前記栄養指数のインジケータを提供するための手段をさらに備える、項目182または183のいずれかに記載のシステム。
(項目185)
複数の候補食事を生成するための手段であって、各候補食事は、1つ以上の候補食品を含む、手段と、
各候補食事内の前記第1の栄養素の量と、少なくとも1つの逸脱プロファイル内の前記第1の栄養素に関する逸脱との間の比較に基づいて、前記少なくとも1つの推奨される食事を前記複数の候補食事から選択するための手段と
をさらに備える、項目176から184のいずれかに記載のシステム。
(項目186)
前記少なくとも1つの推奨される食事はさらに、各候補食事と関連付けられたパラメータに基づいて選択され、前記パラメータは、料理の数、食品数、調理時間量、調理の複雑性のレベル、原料のコスト、および原料の可用性から成る群から選択される、項目185に記載のシステム。
(項目187)
食品推奨を格付けするための方法であって、
通信ポートと、少なくとも1つの電子データベースを記憶する少なくとも1つの非一過性コンピュータ可読媒体と通信する少なくとも1つのコンピュータプロセッサとを含む、コンピュータシステムによって、1つ以上の食品の組み合わせと、提案される分量サイズと、前記提案される分量サイズにおける第1および第2の栄養素毎の量とを含む、前記人への食品推奨を表す第1の入力データを受信するステップと、
前記コンピュータシステムによって、所定の時間周期にわたる前記第1および第2の栄養素に関する消費された量のインジケータを含む、前記人に関する栄養素消費プロファイルを表す第2の入力データを受信するステップと、
前記少なくとも1つの電子データベースから、前記人に関する標的栄養プロファイルを表す第3の入力データを受信するステップであって、前記標的栄養プロファイルは、前記第1および第2の栄養素の標的レベルを含み、栄養素毎の標的レベルは、前記所定の時間周期にわたって提案または要求される前記栄養素の量を示し、前記標的レベルは、ユーザ規定栄養目標に従って判定される、ステップと、
前記第1の栄養素に、(1)前記ユーザ規定栄養目標と、(2)前記第1の栄養素の消費された量と、前記第1の栄養素の標的レベルとの比較とに基づいて判定された第1の数値加重を割り当てるステップと、
前記第2の栄養素に、(1)前記ユーザ規定栄養目標と、(2)前記第2の栄養素の消費された量と、前記第2の栄養素の標的レベルとの比較とに基づいて判定された第2の数値加重を割り当てるステップと、
前記第1および第2の数値加重に基づいて、前記食品推奨と、前記栄養目標との間の整合を表す好適性格付けを生成するステップと、
前記通信ポートを介して、前記食品推奨に関する前記好適性格付けを提供するステップと
を含む、方法。
(項目188)
前記食品推奨を表す前記第1の入力データを受信するステップは、通信ネットワークを経由して、前記第1の入力データをユーザデバイスまたは遠隔コンピュータシステムから受信するステップを含む、項目187に記載の方法。
(項目189)
前記好適性格付けを生成するステップは、前記人と関連付けられた栄養指数に及ぼす前記食品推奨の指数影響を生成するステップを含み、前記栄養指数は、前記消費プロファイルと、前記標的栄養プロファイルとの間の整合を示し、前記指数影響は、前記食品推奨に従ったことからの前記栄養指数への予測される変化を示す、項目187または188のいずれかに記載の方法。
(項目190)
前記コンピュータシステムは、複数の閾値範囲を含むようにプログラムされ、前記好適性格付けを提供するステップは、前記通信ポートに、前記指数影響が及ぼす前記閾値範囲の選択された範囲を提供するステップを含む、項目187から189のいずれかに記載の方法。
(項目191)
前記好適性格付けを提供するステップは、前記選択された範囲に対応する色分けされたインジケータを提供するステップを含む、項目190に記載の方法。
(項目192)
前記好適性格付けを提供するステップは、前記色分けされたインジケータと同時に、前記指数影響を提供するステップを含む、項目191に記載の方法。
(項目193)
前記複数の閾値範囲は、注意範囲を含む、少なくとも3つの範囲を含む、項目190から192のいずれかに記載の方法。
(項目194)
前記第1および第2の栄養素毎に、前記栄養素の消費された量と、前記個別の栄養素に関する標的レベルとの比較に基づいて判定された前記栄養素に関する超過または不足インジケータを含む、逸脱プロファイルを生成するステップと、
前記逸脱プロファイルと、前記第1および第2の数値加重とに基づいて、前記好適性格付けを提供するステップと
をさらに含む、項目187から193のいずれかに記載の方法。
(項目195)
前記第1の数値加重を前記第1の栄養素に割り当てるステップは、前記第1の栄養素の超過の検出に応答して選択された1つ以上の数値加重と、前記第1の栄養素の不足の検出に応答して選択された1つ以上の数値加重とを含む、前記第1の栄養素と関連付けられた第1の複数の栄養素特異的加重から選択するステップを含む、項目187から194のいずれかに記載の方法。
(項目196)
前記第1の数値加重を前記第1の栄養素に割り当てるステップは、前記所定の時間周期に基づいて、前記第1の栄養素と関連付けられた第2の複数の栄養素特異的加重から選択するステップを含む、項目187から195のいずれかに記載の方法。
(項目197)
前記第2の複数の栄養素特異的加重は、前記第1の栄養素に関する食事あたりの加重、1週間あたりの加重、および1日あたりの加重を含む、項目196に記載の方法。
(項目198)
前記第1および第2の栄養素毎の標的レベルは、前記人と関連付けられた体重目標および病状のうちの付加的1つに従って判定される、項目187から197のいずれかに記載の方法。
(項目199)
前記少なくとも1つの電子データベース内に記憶された複数の食事療法プログラムから選択されたユーザ選択食事療法プログラムを受信するステップをさらに含み、前記第1および第2の栄養素毎の標的レベルは、前記選択された食事療法プログラムに基づいて判定される、項目187から198のいずれかに記載の方法。
(項目200)
前記好適性格付けに基づいて、代用食品推奨を提供するステップをさらに含む、項目187から199のいずれかに記載の方法。
(項目201)
前記代用食品推奨を提供するステップは、1つ以上の食品の組み合わせの修正されたバージョンを推奨するステップを含む、項目200に記載の方法。
(項目202)
前記組み合わせの修正されたバージョンは、修正された提案される分量サイズを含む、項目201に記載の方法。
(項目203)
前記組み合わせの修正されたバージョンは、前記組み合わせ内に含まれない付加的食品の含有を含む、項目200から202のいずれかに記載の方法。
(項目204)
前記組み合わせの修正されたバージョンは、前記1つ以上の食品のうちの少なくとも1つを前記組み合わせから除去するステップを含む、項目200から203のいずれかに記載の方法。
(項目205)
システムであって、
通信ポートと、
電子データベースを記憶する少なくとも1つの非一過性コンピュータ可読媒体と通信する、少なくとも1つのコンピュータプロセッサと
を備え、項目187から203のいずれかに記載の方法を行なうように適合される、システム。
(項目206)
食品推奨を格付けするためのシステムであって、
1つ以上の食品の組み合わせと、提案される分量サイズと、前記提案される分量サイズにおける第1および第2の栄養素毎の量とを含む、人への食品推奨を表す第1の入力データを受信するための手段と、
所定の時間周期にわたって、前記第1および第2の栄養素に関する消費された量のインジケータを含む、前記人に関する栄養素消費プロファイルを表す第2の入力データを受信するための手段と、
前記人に関する標的栄養プロファイルを表す第3の入力データを受信するための手段であって、前記標的栄養プロファイルは、前記第1および第2の栄養素の標的レベルを含み、栄養素毎の標的レベルは、前記所定の時間周期にわたって提案または要求される前記栄養素の量を示し、前記標的レベルは、ユーザ規定栄養目標に従って判定される、手段と、
前記第1の栄養素に、(1)前記ユーザ規定栄養目標と、(2)前記第1の栄養素の消費された量と、前記第1の栄養素の標的レベルとの比較とに基づいて判定された第1の数値加重を割り当てるための手段と、
前記第2の栄養素に、(1)前記ユーザ規定栄養目標と、(2)前記第2の栄養素の消費された量と、前記第2の栄養素の標的レベルとの比較とに基づいて判定された第2の数値加重を割り当てるための手段と、
前記第1および第2の数値加重に基づいて、前記食品推奨と、前記栄養目標との間の整合を表す好適性格付けを生成するための手段と、
前記食品推奨に関する前記好適性格付けを提供するための手段と、
を備える、システム。
(項目207)
前記食品推奨を表す前記第1の入力データを受信するための手段は、通信ネットワークを経由して、前記第1の入力データをユーザデバイスまたは遠隔コンピュータシステムから受信するための手段を備える、項目206に記載のシステム。
(項目208)
前記好適性格付けを生成するための手段は、前記人と関連付けられた栄養指数に及ぼす前記食品推奨の指数影響を生成するための手段を備え、前記栄養指数は、前記消費プロファイルと、前記標的栄養プロファイルとの間の整合を示し、前記指数影響は、前記食品推奨に従ったことからの前記栄養指数への予測される変化を示す、項目206または207のいずれかに記載のシステム。
(項目209)
前記好適性格付けを提供するための手段は、前記指数影響が及ぼす複数の閾値範囲の選択された範囲を提供するための手段を備える、項目206から208のいずれかに記載のシステム。
(項目210)
前記好適性格付けを提供するための手段は、前記選択された範囲に対応する色分けされたインジケータを提供するための手段を備える、項目209に記載のシステム。
(項目211)
前記好適性格付けを提供するための手段は、前記色分けされたインジケータと同時に、前記指数影響を提供するための手段を備える、項目210に記載のシステム。
(項目212)
前記複数の閾値範囲は、注意範囲を含む、少なくとも3つの範囲を含む、項目209から211のいずれかに記載のシステム。
(項目213)
前記第1および第2の栄養素毎に、前記栄養素の消費された量と、前記個別の栄養素に関する標的レベルとの比較に基づいて判定された前記栄養素に関する超過または不足インジケータを含む、逸脱プロファイルを生成するための手段と、
前記逸脱プロファイルと、前記第1および第2の数値加重とに基づいて、前記好適性格付けを提供するための手段と
をさらに備える、項目206から212のいずれかに記載のシステム。
(項目214)
前記第1の数値加重を前記第1の栄養素に割り当てるための手段は、前記第1の栄養素の超過の検出に応答して選択された1つ以上の数値加重と、前記第1の栄養素の不足の検出に応答して選択された1つ以上の数値加重とを含む、前記第1の栄養素と関連付けられた第1の複数の栄養素特異的加重から選択するための手段を備える、項目206から213のいずれかに記載のシステム。
(項目215)
前記第1の数値加重を前記第1の栄養素に割り当てるための手段は、前記所定の時間周期に基づいて、前記第1の栄養素と関連付けられた第2の複数の栄養素特異的加重から選択するための手段を備える、項目206から214のいずれかに記載のシステム。
(項目216)
前記第2の複数の栄養素特異的加重は、前記第1の栄養素に関する食事あたりの加重、1週間あたりの加重、および1日あたりの加重を含む、項目215に記載のシステム。
(項目217)
前記第1および第2の栄養素毎の標的レベルは、前記人と関連付けられた体重目標および病状のうちの付加的1つに従って判定される、項目206から216のいずれかに記載のシステム。
(項目218)
複数の食事療法プログラムから選択されたユーザ選択食事療法プログラムを受信するための手段をさらに備え、前記第1および第2の栄養素毎の標的レベルは、前記選択された食事療法プログラムに基づいて判定される、項目206から217のいずれかに記載のシステム。
(項目219)
前記好適性格付けに基づいて、代用食品推奨を提供するための手段をさらに備える、項目206から218のいずれかに記載のシステム。
(項目220)
前記代用食品推奨を提供するための手段は、1つ以上の食品の組み合わせの修正されたバージョンを推奨するための手段を備える、項目219に記載のシステム。
(項目221)
前記組み合わせの修正されたバージョンは、修正された提案される分量サイズを含む、項目220に記載のシステム。
(項目222)
前記組み合わせの修正されたバージョンは、前記組み合わせ内に含まれない付加的食品の含有を含む、項目220または221のいずれかに記載のシステム。
(項目223)
前記組み合わせの修正されたバージョンは、前記1つ以上の食品のうちの少なくとも1つを前記組み合わせから除去するステップを含む、項目220から222のいずれかに記載の方法。
ICnは、各栄養素nの指数寄与率であって、
wnは、栄養素nに適用される加重関数であって、
gnは、栄養素nに関する標的栄養素成分レベルであって、
cnは、栄養素nに関する消費された栄養素成分レベルであって、
Nは、栄養素のセット内の栄養素の数であって、
IRは、未加工指数であって、
Iは、指数である。
したがって、本実装では、指数Iは、0と1との間の数に対応する。指数が「1」に近いほど、消費された食品栄養素レベルは、ユーザの標的プロファイルに近い。代替として、0に近い指数は、消費された食品が標的プロファイルから離れた栄養素レベルを有することを意味する。任意の好適な範囲(非数値範囲または異なる数値範囲を含む)が、使用されることができ、指数Iは、任意の形式または範囲によって許容される値をとることができる。指数は、ユーザに関して判定された食事療法プログラムと、一式の複数の栄養素の個別の整合に基づくユーザの食事療法との間の総合的整合を表す。本明細書に説明される式は、単に、例証であって、ユーザの標的プロファイルと消費プロファイルとの間の全体的類似性と関連付けられた値を判定するための任意の好適な式または関数が使用されてよい(本明細書に説明される式と組み合わせて、またはその代わりに)ことを理解されるであろう。
Nは、栄養素のセット中の栄養素の数であって、
gnは、栄養素nに関する標的レベルであって、
cnは、栄養素nの消費されたレベルであって、
wnは、標的レベルgnおよび消費されたレベルcnの線形または非線形関数に基づいて、栄養素nに関する加重を生成する、加重関数である。
Nは、栄養素のセット中の栄養素の数であって、
gnは、栄養素nに関する標的レベルであって、
cnは、栄養素nの消費されたレベルであって、
fnは、標的レベルgnおよび消費されたレベルcnの線形または非線形関数に基づいて、栄養素nに関する寄与率を生成する、寄与率関数である。
寄与率関数fnは、任意の関数形式、例えば、加重関数wnを参照して前述され、図2Cに図示される関数形式のいずれかをとってもよい。
avgcallunch,30daysは、過去30日にわたって、昼食で消費された平均カロリー数に対応し、
avgcalday,30daysは、過去30日にわたって、1日に消費された平均カロリー数に対応し、
calday,targetは、ユーザに関する1日あたりの標的カロリー数に対応し、
callunch,targetは、推奨されるべき昼食に関する標的カロリー数に対応する。
本実施例では、推奨される昼食に許容される1日あたりのカロリー標的の分量は、昼食および1日あたりのカロリー摂取量に関する30日の平均を使用して計算される。任意の好適な平均時間周期が、使用されてよい。加えて、他の統計ベースのアプローチ、例えば、摂取量の中央値を求めること、およびパターン検出アプローチを含む、履歴カロリー摂取量パターンを求めるための他の方法も、使用されてよい。式8を使用して推奨される食事に関する標的カロリー数を算出することは、推奨される食事における食品の適切な分量サイズを判定することに役立つ。式8はまた、多くの場合、食事におけるカロリーの総数によって判定される、栄養素の近似内訳を判定するのにも有用である。例えば、いくつかの食事療法ガイドラインは、人のカロリーの30%は、脂肪から、15%は、タンパク質から、および55%は、炭水化物から得られるべきであると提案している。最初に、標的総カロリー数を識別することによって、これらまたは他の栄養素の適切な標的レベルが、次いで、候補食事と比較のために判定されてもよい。
Nは、栄養素のセット中の栄養素の数であって、
gnは、栄養素nに関する標的レベルであって、
rnは、推奨される食品中の栄養素nのレベルであって、
wnは、栄養素nに適用される加重である。
本最適化目的関数はまた、指数計算を利用する、本明細書に説明される技法のいずれかにおける指数として使用されてもよい。指数計算はまた、最適化目的関数として使用されてもよく、加重wnは、指数を計算するために使用される加重と異なってもよい。食事推奨を行なうとき、およびユーザの指数を計算するとき、異なる加重wnを使用することが望ましくあり得る。例えば、食事推奨を行なうとき、ある栄養素を他より重く加重することが望ましくあり得る。特に、夕食推奨が、朝食および昼食に関して栄養素の不足レベルを有していたユーザに生成される場合、最適化目的関数は、不足栄養素に重く加重してもよい。対照的に、指数を計算する際に使用されるときの加重は、必ずしも、同一の様式において、ユーザの最近の消費履歴に依存しない場合がある。このように、推奨加重は、ある栄養素標的(例えば、標的カロリー数)を達成する食事を優先的に推奨するように選定されることができるが、その標的からの逸脱は、推奨加重が指数計算において使用された場合に生じるであろう指数ほど厳しい「ペナルティ」をもたらす必要はない。加重は、ネットワーク102を経由して、サーバ104と通信する電子データベース上に記憶されてもよく、または電子データベースは、サーバ104と別様に通信してもよい。
Claims (28)
- 人の食事療法を栄養関連目標と整合させるためのシステムであって、前記システムは、
(1)前記人に関する栄養関連目標と、(2)定義された期間中に前記人によって以前に消費された栄養素の量を含む前記人に関する複数の栄養素の各々の量を表す第1の栄養プロファイルとを受信するように構成されている通信ポートと、
少なくとも1つのコンピュータプロセッサであって、前記少なくとも1つのコンピュータプロセッサは、
(a)前記栄養関連目標に基づいて、前記複数の栄養素の各々についての標的レベルを含む標的栄養プロファイルを生成することと、
(b)前記複数の栄養素の各々に関する複数の逸脱を得るために、前記複数の栄養素の各々の前記人によって消費された量を前記栄養素についての前記標的レベルと比較することによって、前記複数の栄養素の各々に関する逸脱を算出することであって、
前記複数の栄養素の各栄養素について、前記栄養素の消費された量が前記標的レベルを下回る場合に前記栄養素の逸脱が不足逸脱であり、前記栄養素の消費された量が前記標的レベルを上回る場合に前記栄養素の逸脱が超過逸脱である、ことと、
(c)各栄養素について、第1または第2の数値加重のうちの1つを関連付けることであって、(i)前記栄養素の不足逸脱が存在する場合に前記第1の数値加重が前記栄養素に関連付けられ、(ii)前記栄養素の超過逸脱が存在する場合に前記第2の数値加重が前記栄養素に関連付けられる、ことと、
(d)各栄養素について前記関連付けられた第1または第2の数値加重を前記栄養素に関する個別の逸脱に適用することによって、前記第1の栄養プロファイルと前記標的栄養プロファイルとの間の総合的整合を表す第1の栄養指数を算出することと、
(e)候補食品における複数の候補栄養素の量を受信することであって、各候補栄養素は、前記複数の栄養素のうちの1つに対応する、ことと、
(f)各候補栄養素についての合計された量を得るために、各候補栄養素について、ステップ(e)における個別の候補栄養素の量および前記第1の栄養プロファイルにおける対応する栄養素の量を加算することによって、第2の栄養プロファイルを生成することと、
(g)ステップ(f)における前記第2の栄養プロファイルとステップ(a)における前記標的栄養プロファイルとの間の総合的整合を表す第2の栄養指数を、
(g1)ステップ(f)における個別の候補栄養素の合計された量を前記栄養素についての前記標的レベルと比較することによって、前記候補栄養素の各々に関する逸脱を算出することであって、
各候補栄養素について、前記候補栄養素の合計された量が前記標的レベルを下回る場合に前記候補栄養素の逸脱が不足逸脱であり、前記候補栄養素の合計された量が前記標的レベルを上回る場合に前記候補栄養素の逸脱が超過逸脱であり、
前記候補食品を含めることは、別の候補栄養素の逸脱を増加させるのと比較して少なくとも1つの候補栄養素の逸脱をより多く減少させる、こと、および、
(g2)前記関連付けられた第1の数値加重をステップ(g1)における各不足逸脱に適用し、前記関連付けられた第2の数値加重をステップ(g1)における各超過逸脱に適用すること
によって、算出することと、
(h)ステップ(d)における前記第1の栄養指数をステップ(g)における前記第2の栄養指数と比較することと、
(i)前記第2の栄養指数が前記第1の栄養指数よりも標的指数に近い場合に推奨のために前記候補食品を選択することと
を行うように構成されている、少なくとも1つのコンピュータプロセッサと、
ユーザインターフェース上での表示のために、前記第1の栄養指数と、前記候補食品が推奨されるかを示すための前記候補食品の指数影響とを生成するように構成されている出力ポートと
を備える、システム。 - 前記標的レベルは、下限および上限標的を含む、請求項1に記載のシステム。
- ステップ(b)において、前記複数の栄養素の各々の前記人によって消費された量を前記標的レベルと比較することは、さらに、
前記消費された量を前記栄養素についての下限標的レベルおよび前記栄養素についての上限標的レベルの両方と比較することを含み、
前記複数の栄養素の各栄養素について、前記栄養素の消費された量が前記栄養素についての下限標的レベルを下回る場合に前記栄養素の逸脱が不足逸脱であり、前記栄養素の消費された量が前記栄養素についての上限標的レベルを上回る場合に前記栄養素の逸脱が超過逸脱であり、
ステップ(g1)において、前記候補栄養素の各々に関する逸脱を算出することは、さらに、ステップ(f)における個別の候補栄養素の合計された量を前記栄養素についての前記標的レベルについての下限および上限の両方と比較することを含む、請求項2に記載のシステム。 - 前記標的指数は、栄養プロファイルと前記標的栄養プロファイルとの間の完全な整合を表す、請求項1に記載のシステム。
- 前記完全な整合は、前記栄養素の消費された量と対応する標的レベルとの間の最小逸脱を表す、請求項4に記載のシステム。
- 前記候補食品が閾値に等しいまたは閾値よりも大きい前記第1の栄養指数に及ぼす指数影響を有するときに、前記候補食品が推奨される、請求項1に記載のシステム。
- 前記通信ポートは、前記複数の候補栄養素のうちの1つの選択を前記ユーザインターフェースのユーザから受信するように構成されており、前記1つまたは複数のコンピュータプロセッサは、前記選択の受信に応答して、前記ユーザインターフェース上での表示のために、前記選択された候補栄養素の量を含む複数の関連食品を選択するように構成されている、請求項1に記載のシステム。
- 前記少なくとも1つのコンピュータプロセッサは、
前記選択された候補栄養素に関する逸脱が不足を示すか超過を示すかを決定することと、
前記選択された候補栄養素が不足していることを決定したことに応答して、前記人によって以前に消費されていない複数の新しい食品から前記候補食品を選択することと、
前記選択された候補栄養素が超過していることを決定したことに応答して、複数の以前に消費された食品から前記候補食品を選択することと
を行うように構成されている、請求項5に記載のシステム。 - 前記人によって以前に消費されていない前記複数の新しい食品における各新しい食品は、前記選択された候補栄養素の少なくとも閾値量を含み、
前記ユーザインターフェースは、各新しい食品における前記選択された標的栄養素の量によって少なくとも部分的に決定される順序で前記複数の新しい食品を表示するように構成されている、請求項8に記載のシステム。 - 前記少なくとも1つのコンピュータプロセッサは、数字、アルファベットグレード、前記栄養指数の範囲を示す色勾配から選択された色、またはグラフィカルアイコンとして前記栄養指数を提供するように構成されている、請求項1に記載のシステム。
- 前記第1および第2の数値加重は、前記人にとっての個別の標的栄養素の他の標的栄養素に対する重要性を示す、請求項1に記載のシステム。
- 前記第1および第2の数値加重は、第2の栄養素と比べた第1の栄養素の相対的重要性を示す、請求項1に記載のシステム。
- 前記逸脱は、パーセンテージベースの逸脱である、請求項1に記載のシステム。
- 前記指数影響は、前記第1の栄養指数と前記第2の栄養指数との間の差異である、請求項1に記載のシステム。
- 人の食事療法を栄養関連目標と整合させるためのシステムであって、前記システムは、
(1)前記人に関する栄養関連目標と、(2)定義された期間中に前記人によって以前に消費された栄養素の量を含む前記人に関する複数の栄養素の各々の量を表す第1の栄養プロファイルとを受信するように構成されている通信ポートと、
少なくとも1つのコンピュータプロセッサであって、前記少なくとも1つのコンピュータプロセッサは、
(a)前記栄養関連目標に基づいて、前記複数の栄養素の各々についての標的レベルを含む標的栄養プロファイルを生成することと、
(b)前記複数の栄養素の各々に関する複数の逸脱を得るために、前記複数の栄養素の各々の前記人によって消費された量を前記栄養素についての前記標的レベルと比較することによって、前記複数の栄養素の各々に関する逸脱を算出することであって、
前記複数の栄養素の各栄養素について、前記栄養素の消費された量が前記標的レベルを下回る場合に前記栄養素の逸脱が不足逸脱であり、前記栄養素の消費された量が前記標的レベルを上回る場合に前記栄養素の逸脱が超過逸脱である、ことと、
(c)各栄養素について、第1または第2の数値加重のうちの1つを関連付けることであって、(i)前記栄養素の不足逸脱が存在する場合に前記第1の数値加重が前記栄養素に関連付けられ、(ii)前記栄養素の超過逸脱が存在する場合に前記第2の数値加重が前記栄養素に関連付けられる、ことと、
(d)各栄養素について前記関連付けられた第1または第2の数値加重を前記栄養素に関する個別の逸脱に適用することによって、前記第1の栄養プロファイルと前記標的栄養プロファイルとの間の総合的整合を表す第1の栄養指数を算出することと、
(e)候補食品における複数の候補栄養素の量を受信することであって、各候補栄養素は、前記複数の栄養素のうちの1つに対応する、ことと、
(f)各候補栄養素についての合計された量を得るために、各候補栄養素について、ステップ(e)における個別の候補栄養素の量および前記第1の栄養プロファイルにおける対応する栄養素の量を加算することによって、第2の栄養プロファイルを生成することと、
(g)ステップ(f)における前記第2の栄養プロファイルとステップ(a)における前記標的栄養プロファイルとの間の総合的整合を表す第2の栄養指数を、
(g1)ステップ(f)における個別の候補栄養素の合計された量を前記栄養素についての前記標的レベルと比較することによって、前記候補栄養素の各々に関する逸脱を算出することであって、
各候補栄養素について、前記候補栄養素の合計された量が前記標的レベルを下回る場合に前記候補栄養素の逸脱が不足逸脱であり、前記候補栄養素の合計された量が前記標的レベルを上回る場合に前記候補栄養素の逸脱が超過逸脱であり、
前記候補食品を含めることは、別の候補栄養素の逸脱を減少させるのと比較して少なくとも1つの候補栄養素の逸脱をより多く増加させる、こと、および、
(g2)前記関連付けられた第1の数値加重をステップ(g1)における各不足逸脱に適用し、前記関連付けられた第2の数値加重をステップ(g1)における各超過逸脱に適用すること
によって、算出することと、
(h)ステップ(d)における前記第1の栄養指数をステップ(g)における前記第2の栄養指数と比較することと、
(i)前記第2の栄養指数が前記第1の栄養指数よりも標的指数に近い場合に推奨のために前記候補食品を選択することと
を行うように構成されている、少なくとも1つのコンピュータプロセッサと、
ユーザインターフェース上での表示のために、前記第1の栄養指数と、前記候補食品が推奨されるかを示すための前記候補食品の指数影響とを生成するように構成されている出力ポートと
を備える、システム。 - 前記標的レベルは、下限および上限標的を含む、請求項15に記載のシステム。
- ステップ(b)において、前記複数の栄養素の各々の前記人によって消費された量を前記標的レベルと比較することは、さらに、
前記消費された量を前記栄養素についての下限標的レベルおよび前記栄養素についての上限標的レベルの両方と比較することを含み、
前記複数の栄養素の各栄養素について、前記栄養素の消費された量が前記栄養素についての下限標的レベルを下回る場合に前記栄養素の逸脱が不足逸脱であり、前記栄養素の消費された量が前記栄養素についての上限標的レベルを上回る場合に前記栄養素の逸脱が超過逸脱であり、
ステップ(g1)において、前記候補栄養素の各々に関する逸脱を算出することは、さらに、ステップ(f)における個別の候補栄養素の合計された量を前記栄養素についての前記標的レベルについての下限および上限の両方と比較することを含む、請求項16に記載のシステム。 - 前記標的指数は、栄養プロファイルと前記標的栄養プロファイルとの間の完全な整合を表す、請求項15に記載のシステム。
- 前記完全な整合は、前記栄養素の消費された量と対応する標的レベルとの間の最小逸脱を表す、請求項18に記載のシステム。
- 前記候補食品が閾値に等しいまたは閾値よりも大きい前記第1の栄養指数に及ぼす指数影響を有するときに、前記候補食品が推奨される、請求項15に記載のシステム。
- 前記通信ポートは、前記複数の候補栄養素のうちの1つの選択を前記ユーザインターフェースのユーザから受信するように構成されており、前記1つまたは複数のコンピュータプロセッサは、前記選択の受信に応答して、前記ユーザインターフェース上での表示のために、前記選択された候補栄養素の量を含む複数の関連食品を選択するように構成されている、請求項15に記載のシステム。
- 前記少なくとも1つのコンピュータプロセッサは、
前記選択された候補栄養素に関する逸脱が不足を示すか超過を示すかを決定することと、
前記選択された候補栄養素が不足していることを決定したことに応答して、前記人によって以前に消費されていない複数の新しい食品から前記候補食品を選択することと、
前記選択された候補栄養素が超過していることを決定したことに応答して、複数の以前に消費された食品から前記候補食品を選択することと
を行うように構成されている、請求項21に記載のシステム。 - 前記人によって以前に消費されていない前記複数の新しい食品における各新しい食品は、前記選択された候補栄養素の少なくとも閾値量を含み、
前記ユーザインターフェースは、各新しい食品における前記選択された標的栄養素の量によって少なくとも部分的に決定される順序で前記複数の新しい食品を表示するように構成されている、請求項22に記載のシステム。 - 前記少なくとも1つのコンピュータプロセッサは、数字、アルファベットグレード、前記栄養指数の範囲を示す色勾配から選択された色、またはグラフィカルアイコンとして前記栄養指数を提供するように構成されている、請求項15に記載のシステム。
- 前記第1および第2の数値加重は、前記人にとっての個別の標的栄養素の他の標的栄養素に対する重要性を示す、請求項15に記載のシステム。
- 前記第1および第2の数値加重は、第2の栄養素と比べた第1の栄養素の相対的重要性を示す、請求項15に記載のシステム。
- 前記逸脱は、パーセンテージベースの逸脱である、請求項15に記載のシステム。
- 前記指数影響は、前記第1の栄養指数と前記第2の栄養指数との間の差異である、請求項15に記載のシステム。
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US20120111936A1 (en) * | 2009-01-27 | 2012-05-10 | Brown Stephen J | Semantic Note Taking System |
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US20130273509A1 (en) * | 2012-04-16 | 2013-10-17 | Christopher M. MUTTI | Method of Monitoring Nutritional Intake by Image Processing |
US10772559B2 (en) | 2012-06-14 | 2020-09-15 | Medibotics Llc | Wearable food consumption monitor |
EP2954482A1 (en) * | 2013-02-08 | 2015-12-16 | Nestec S.A. | Assessment and advice on nutrition and endurance |
US9254409B2 (en) | 2013-03-14 | 2016-02-09 | Icon Health & Fitness, Inc. | Strength training apparatus with flywheel and related methods |
US9389117B2 (en) | 2013-06-03 | 2016-07-12 | The Orange Chef Company | Successive tare scale system and method |
US20140364702A1 (en) | 2013-06-06 | 2014-12-11 | Valeriy Nasedkin | Apparatus and method for functional state and/or performance assessment and training program adjustment |
US20150079551A1 (en) * | 2013-09-16 | 2015-03-19 | Mary Egan | System for planning meals |
WO2015060894A1 (en) * | 2013-10-21 | 2015-04-30 | Bodhi Technology Ventures Llc | Sensors and applications |
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US9992292B2 (en) * | 2014-04-01 | 2018-06-05 | Noom, Inc. | Wellness support groups for mobile devices |
US9728098B2 (en) * | 2014-04-18 | 2017-08-08 | Chef Koochooloo, Inc. | Interactive culinary game applications |
US9355096B1 (en) | 2014-05-16 | 2016-05-31 | The Orange Chef Company | Food storage container tag system and method |
US20160299000A1 (en) * | 2014-06-04 | 2016-10-13 | Aegle Health Llc | Dynamic System to Capture and Assess Calories and Nutrients Inputs to Provide Dietary Recommendations |
US10426989B2 (en) | 2014-06-09 | 2019-10-01 | Icon Health & Fitness, Inc. | Cable system incorporated into a treadmill |
US20150356886A1 (en) * | 2014-06-09 | 2015-12-10 | Electronics And Telecommunications Research Nstitute | Customized apparatus and method for managing an amount of meal or workout |
WO2015195965A1 (en) | 2014-06-20 | 2015-12-23 | Icon Health & Fitness, Inc. | Post workout massage device |
US20150371553A1 (en) * | 2014-06-23 | 2015-12-24 | MyFuelUp, LLC | System and method for personalized nutrition |
CN107076735A (zh) * | 2014-07-18 | 2017-08-18 | 杰诺瓦诊断公司 | 基于证据的转换算法特别用于评估生物标志物的用途 |
US20160074707A1 (en) * | 2014-09-17 | 2016-03-17 | Cambia Health Solutions, Inc. | Systems and methods for achieving and maintaining behavioral fitness |
US10453356B2 (en) * | 2014-09-22 | 2019-10-22 | Alexander Petrov | System and method to assist a user in achieving a goal |
US20160098942A1 (en) * | 2014-10-01 | 2016-04-07 | Richard Thomas Messier | Method for Generating Low-Waste Personalized Meal Plans within a Budget |
EP3201807A1 (en) * | 2014-10-03 | 2017-08-09 | Nestec S.A. | System and method for calculating, displaying, modifying, and using personalized nutritional health score |
US10671657B2 (en) * | 2014-10-13 | 2020-06-02 | Under Armour, Inc. | System and method for food categorization |
CA2966635C (en) | 2014-11-21 | 2023-06-20 | Christopher M. Mutti | Imaging system for object recognition and assessment |
US20170354351A1 (en) * | 2014-11-21 | 2017-12-14 | Koninklijke Philips N.V. | Nutrition coaching for children |
US11049591B2 (en) * | 2015-01-07 | 2021-06-29 | Societe Des Produits Nestle S.A. | System for monitoring and alerting users of DHA levels |
US9449530B1 (en) * | 2015-02-13 | 2016-09-20 | Genesant Technologies, Inc. | Automatic diet tracking system and method |
US10391361B2 (en) | 2015-02-27 | 2019-08-27 | Icon Health & Fitness, Inc. | Simulating real-world terrain on an exercise device |
US20160253922A1 (en) * | 2015-02-27 | 2016-09-01 | Food Friend, Inc. | Systems and Methods of Food Management |
CN106136924A (zh) * | 2015-04-10 | 2016-11-23 | 佛山市顺德区美的电热电器制造有限公司 | 烹饪设备的控制系统和方法 |
CN107533585A (zh) * | 2015-05-01 | 2018-01-02 | 皇家飞利浦有限公司 | 食物推荐 |
US10474661B2 (en) | 2015-05-15 | 2019-11-12 | Foogal, Inc. | Dish recommendation from personal food inventory |
US20160343266A1 (en) * | 2015-05-22 | 2016-11-24 | Toyota Motor Engineering & Manufacturing North America, Inc. | Location-based suggestions for attaining health goals |
IN2015CH02730A (ja) * | 2015-05-30 | 2015-07-10 | Wipro Ltd | |
US20200129808A1 (en) * | 2015-06-30 | 2020-04-30 | Roman Fomin | Predictive analytics method and system for positively adjusting fitness and/or well-being conditioning |
US9737759B2 (en) * | 2015-07-17 | 2017-08-22 | Genesant Technologies, Inc. | Automatic application-based exercise tracking system and method |
US10692396B2 (en) | 2015-08-06 | 2020-06-23 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Calculating calorie statistics based on purchases |
US20170091420A1 (en) * | 2015-09-24 | 2017-03-30 | Qualcomm Incorporated | Determination of nutritional factors |
WO2017062872A1 (en) * | 2015-10-07 | 2017-04-13 | Abdolreza Abdolhosseini Moghadam | Systems and methods for dynamic pricing of food items |
US20170103677A1 (en) * | 2015-10-12 | 2017-04-13 | Mastercard International Incorporated | Nutrition intake tracker |
US10614502B2 (en) * | 2015-10-16 | 2020-04-07 | International Business Machines Corporation | In-store real-time food item selection recommendations |
US10212994B2 (en) | 2015-11-02 | 2019-02-26 | Icon Health & Fitness, Inc. | Smart watch band |
WO2017085777A1 (ja) * | 2015-11-17 | 2017-05-26 | 株式会社日立製作所 | 食材提案装置、食材提案方法及び食材提案プログラム |
US10332418B2 (en) * | 2015-11-23 | 2019-06-25 | International Business Machines Corporation | Personalized vitamin supplement |
TWI603280B (zh) * | 2015-12-04 | 2017-10-21 | 財團法人工業技術研究院 | 飲食攝取異常分析系統和方法 |
WO2017138598A1 (ja) * | 2016-02-11 | 2017-08-17 | 糧三 齋藤 | がん予防・改善アドバイス装置 |
US10641547B2 (en) | 2016-02-18 | 2020-05-05 | Vejo Ip Ag | Pod-based smoothie maker |
WO2017143292A1 (en) * | 2016-02-18 | 2017-08-24 | John Cronin | Refrigerator with pod-based beverage dispenser |
US10625137B2 (en) | 2016-03-18 | 2020-04-21 | Icon Health & Fitness, Inc. | Coordinated displays in an exercise device |
US10493349B2 (en) | 2016-03-18 | 2019-12-03 | Icon Health & Fitness, Inc. | Display on exercise device |
US10272317B2 (en) | 2016-03-18 | 2019-04-30 | Icon Health & Fitness, Inc. | Lighted pace feature in a treadmill |
US10251597B2 (en) * | 2016-04-21 | 2019-04-09 | Viavi Solutions Inc. | Health tracking device |
EP3469359B1 (en) | 2016-06-14 | 2020-07-22 | Baze Labs AG | Personalised nutrient dosing with on-going feedback loop |
KR20170143256A (ko) * | 2016-06-21 | 2017-12-29 | 박주명 | 생체물리량 추적을 통한 식단 제공 방법 |
US11165722B2 (en) | 2016-06-29 | 2021-11-02 | International Business Machines Corporation | Cognitive messaging with dynamically changing inputs |
TW201822139A (zh) * | 2016-07-29 | 2018-06-16 | 嘉康利公司 | 用於動態產生個人的健康相關且客製化的建議之技術 |
US20180039759A1 (en) * | 2016-08-05 | 2018-02-08 | International Business Machines Corporation | Apparatuses, methods, and computer program products for providing dietary feedback |
US10679750B2 (en) | 2016-08-09 | 2020-06-09 | International Business Machines Corporation | System, method, and storage medium to generate predictive medical feedback |
EP3497601A1 (en) | 2016-08-12 | 2019-06-19 | Good Measures, LLC | Personalized nutritional recommendations using biomarker data |
US10431115B2 (en) * | 2016-08-18 | 2019-10-01 | Mastercard International Incorporation | Systems and methods for using a smart refrigerator to implement accountability measures associated with intake objectives |
US10650621B1 (en) | 2016-09-13 | 2020-05-12 | Iocurrents, Inc. | Interfacing with a vehicular controller area network |
US12001999B2 (en) | 2016-09-15 | 2024-06-04 | Circlesx Llc | Price based navigation |
US11810023B2 (en) | 2018-10-22 | 2023-11-07 | Circlesx Llc | System and method for a transportation or freight capacity exchange for one or more transportation or freight capacity units |
US11035682B2 (en) | 2016-09-15 | 2021-06-15 | Simpsx Technologies Llc | Navigation routes as community object virtual hub sequences to which users may subscribe |
US11880883B2 (en) | 2016-09-15 | 2024-01-23 | Circlesx Llc | Systems and methods for geolocation portfolio exchanges |
US12039585B2 (en) * | 2017-04-10 | 2024-07-16 | Circlesx Llc | System and method for blood and saliva optimized food consumption and delivery |
US11823090B2 (en) | 2016-09-15 | 2023-11-21 | Circlesx Llc | Transportation and freight and parking and tolling and curb capacity unit IPO method and system |
US11861527B2 (en) | 2018-11-07 | 2024-01-02 | Circlesx Llc | Financial swap payment structure method and system on transportation capacity unit assets |
US20190228351A1 (en) | 2018-01-23 | 2019-07-25 | Erik M. Simpson | Electronic forward market exchange for transportation seats and capacity in transportation spaces and vehicles |
US11215466B2 (en) | 2016-09-15 | 2022-01-04 | Circlesx Llc | Route community objects with price-time priority queues for transformed transportation units |
US11790382B2 (en) | 2016-09-15 | 2023-10-17 | Circlesx Llc | Method to transmit geolocation exchange based markets |
US10460520B2 (en) | 2017-01-13 | 2019-10-29 | Simpsx Technologies Llc | Computer ball device for mixed reality, virtual reality, or augmented reality |
US11138827B2 (en) | 2016-09-15 | 2021-10-05 | Simpsx Technologies Llc | Implementations of a computerized business transaction exchange for various users |
US11157852B2 (en) | 2016-09-15 | 2021-10-26 | Simpsx Technologies Llc | Tool appliance community objects with price-time priority queues for transformed tool appliance units |
US20190272589A1 (en) | 2016-09-15 | 2019-09-05 | Erik M. Simpson | Securitization of transportation units |
US11138661B2 (en) | 2016-09-15 | 2021-10-05 | Simpsx Technologies Llc | Agriculture community objects with price-time priority queues for transformed agriculture units |
US11740777B2 (en) | 2016-09-15 | 2023-08-29 | Circlesx Llc | Multi-dimension information service helmet method and system |
US10956539B2 (en) * | 2016-09-19 | 2021-03-23 | Under Armour, Inc. | Nutrition tracking system |
US20190259489A1 (en) * | 2016-09-21 | 2019-08-22 | Telecom Italia S.P.A. | Method and system for supporting a user in the selection of food |
CN106326683B (zh) * | 2016-09-27 | 2018-10-09 | 成都循因科技有限公司 | 一种食物营养成分定量和追踪方法及装置 |
US10492519B2 (en) * | 2016-09-28 | 2019-12-03 | Icon Health & Fitness, Inc. | Customizing nutritional supplement shake recommendations |
US10671705B2 (en) | 2016-09-28 | 2020-06-02 | Icon Health & Fitness, Inc. | Customizing recipe recommendations |
CN106650244A (zh) * | 2016-12-08 | 2017-05-10 | 华中科技大学 | 一种基于半定量食物频率法的营养调查分析方法及系统 |
TWI776878B (zh) | 2017-04-07 | 2022-09-11 | 美商通路實業集團國際公司 | 體重管理及活動追蹤系統 |
US10790053B2 (en) | 2017-04-18 | 2020-09-29 | International Business Machines Corporation | Appetite improvement system through memory association |
US10699247B2 (en) | 2017-05-16 | 2020-06-30 | Under Armour, Inc. | Systems and methods for providing health task notifications |
CN107480446A (zh) * | 2017-08-09 | 2017-12-15 | 华中农业大学 | 一种营养饮食方案制定系统及方法 |
JP6903523B2 (ja) * | 2017-08-30 | 2021-07-14 | 株式会社野村総合研究所 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
US11715553B2 (en) | 2017-08-31 | 2023-08-01 | Roche Diabetes Care, Inc. | Methods, devices and systems for estimating nutritional element content in foods |
US11080775B2 (en) * | 2017-09-01 | 2021-08-03 | International Business Machines Corporation | Recommending meals for a selected group |
US20190122164A1 (en) * | 2017-10-24 | 2019-04-25 | Uber Technologies, Inc. | On-demand coordinated comestible item delivery system |
WO2019082811A1 (ja) * | 2017-10-26 | 2019-05-02 | オムロンヘルスケア株式会社 | 目標管理システム、および、目標管理プログラム |
US20190130787A1 (en) * | 2017-11-02 | 2019-05-02 | Tony DiFruscio | Nutritional Aid |
CN109754864A (zh) * | 2017-11-02 | 2019-05-14 | 宁波方太厨具有限公司 | 一种基于饮食食材预言用户身体状况的方法 |
EP3721436A1 (en) * | 2017-12-06 | 2020-10-14 | Koninklijke Philips N.V. | An apparatus and method for personalized meal plan generation |
CN109994182B (zh) * | 2018-01-02 | 2023-03-21 | 佛山市顺德区美的电热电器制造有限公司 | 一种食谱的推荐方法、装置及存储介质 |
US11145006B2 (en) | 2018-01-04 | 2021-10-12 | Facebook, Inc. | Generating catalog-item recommendations based on social graph data |
US10810655B2 (en) * | 2018-01-04 | 2020-10-20 | Facebook, Inc. | Generating catalog-item recommendations based on social graph data |
US10942932B2 (en) | 2018-01-22 | 2021-03-09 | Everything Food, Inc. | System and method for grading and scoring food |
US20210209963A1 (en) * | 2018-01-24 | 2021-07-08 | The Engineered Non-Diet, Llc | System, Method, Process and Apparatus for Assisting in Formulating and Attaining Healthy Weight Management Goals |
US20210125701A1 (en) * | 2018-01-24 | 2021-04-29 | One Number, LLC | System, Method, Process and Apparatus for Assisting in Formulating and Attaining Healthy Weight Management Goals |
US11295860B2 (en) | 2018-02-12 | 2022-04-05 | Zoe Limited | Using at home measures to predict clinical state and improving the accuracy of at home measurements/predictions data associated with circadian rhythm and meal timing |
US11348479B2 (en) | 2018-05-23 | 2022-05-31 | Zoe Limited | Accuracy of measuring nutritional responses in a non-clinical setting |
US11183080B2 (en) | 2018-02-12 | 2021-11-23 | Zoe Limited | Generating predicted values of biomarkers for scoring food |
US20200066181A1 (en) * | 2018-08-27 | 2020-02-27 | Zoe Global Ltd. | Generating Personalized Food Recommendations from Different Food Sources |
US11915151B2 (en) | 2018-08-27 | 2024-02-27 | Zoe Limited | Accuracy of test data outside the clinic |
US11183291B2 (en) | 2018-02-12 | 2021-11-23 | Zoe Limited | Generating personalized nutritional recommendations using predicted values of biomarkers |
US20190281878A1 (en) * | 2018-03-19 | 2019-09-19 | Midea Group Co., Ltd. | Method and system for providing action recommendations associated with kitchen appliances |
US11672446B2 (en) | 2018-03-23 | 2023-06-13 | Medtronic Minimed, Inc. | Insulin delivery recommendations based on nutritional information |
CN108766526A (zh) * | 2018-04-11 | 2018-11-06 | 丽睿客信息科技(北京)有限公司 | 食品选取方法、装置、存储介质和处理器 |
US11887719B2 (en) | 2018-05-21 | 2024-01-30 | MyFitnessPal, Inc. | Food knowledge graph for a health tracking system |
WO2019229753A1 (en) * | 2018-05-30 | 2019-12-05 | Vsm 4 Me Ltd | Dietary management system for tracking, managing and control dietary balance of a person |
JP7217103B2 (ja) * | 2018-07-31 | 2023-02-02 | シスメックス株式会社 | 生活習慣の改善に関するアドバイス情報を生成する方法及び情報処理装置 |
KR20200021794A (ko) * | 2018-08-21 | 2020-03-02 | 삼성전자주식회사 | 전자 장치의 제어 방법 및 이를 수행하기 위한 프로그램을 저장하는 컴퓨터 판독 기록 매체 |
US11380215B2 (en) * | 2018-08-30 | 2022-07-05 | Kyndryl, Inc. | Reward-based ecosystem for tracking nutritional consumption |
CN110929141B (zh) * | 2018-09-20 | 2022-11-01 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 团伙挖掘方法、装置、设备及存储介质 |
WO2020076874A1 (en) * | 2018-10-08 | 2020-04-16 | Viome, Inc. | Methods for and compositions for determining food item recommendations |
JP7431234B2 (ja) * | 2018-11-23 | 2024-02-14 | サノフイ | カメラを有する医療用デバイス |
CA3126483A1 (en) * | 2019-01-14 | 2020-07-23 | Punchh Inc. | Encoding textual data for personalized inventory management |
WO2020163700A1 (en) * | 2019-02-07 | 2020-08-13 | Gian Corporation | System and method of managing grocery cart based on health information |
CN110101293A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-08-09 | 珠海格力电器股份有限公司 | 烹饪控制方法、装置和烹饪器具 |
US11903523B2 (en) | 2019-07-22 | 2024-02-20 | Vita-Mix Management Corporation | Food processor assembly |
EP3772738A1 (en) * | 2019-08-08 | 2021-02-10 | Koninklijke Philips N.V. | An apparatus and method for providing dietary recommendation |
WO2021044587A1 (ja) * | 2019-09-05 | 2021-03-11 | 日本電信電話株式会社 | 情報提示装置、情報提示方法、及び情報提示プログラム |
US11915605B2 (en) * | 2019-10-17 | 2024-02-27 | Nicolas Tzenios | Ketogenic diet recommendation to a user based on a blood low-density lipoprotein (LDL) level and a blood C-reactive protein level and/or a blood erythrocyte sedimentation rate (ESR) thereof |
CN110867239A (zh) * | 2019-11-07 | 2020-03-06 | 北京理工大学 | 一种饮食建议生成方法及装置、计算机装置及存储介质 |
US20220375569A1 (en) * | 2019-11-07 | 2022-11-24 | A10 Lab Inc. | Method for providing lifestyle improvement |
CN110910987A (zh) * | 2019-11-07 | 2020-03-24 | 北京理工大学 | 饮食建议生成方法及装置、计算机装置及存储介质 |
CN111312365A (zh) * | 2019-11-15 | 2020-06-19 | 北京酷蟹科技有限公司 | 一种个性化营养膳食方法及系统 |
CN111883230B (zh) * | 2019-12-18 | 2024-05-07 | 深圳数字生命研究院 | 饮食数据的生成方法及装置、存储介质和电子装置 |
US11877696B2 (en) | 2019-12-19 | 2024-01-23 | Vita-Mix Management Corporation | Food processor |
CN111009307A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-04-14 | 珠海格力电器股份有限公司 | 食谱数据推荐方法、系统和家电设备 |
US20210257079A1 (en) * | 2020-01-08 | 2021-08-19 | Yukashikado Inc. | Recommendation devices and methods for nutrition-related commodity |
WO2021157540A1 (ja) * | 2020-02-03 | 2021-08-12 | 株式会社Mizkan Holdings | プログラム、情報処理方法及び情報処理装置 |
CN114586026A (zh) * | 2020-02-21 | 2022-06-03 | 松下知识产权经营株式会社 | 食谱建议系统、建议方法、程序、信息处理方法及装置 |
US20210304868A1 (en) * | 2020-03-31 | 2021-09-30 | Kpn Innovations, Llc | Artificial intelligence methods and systems for multi-factor selection process |
US20220319666A1 (en) * | 2020-04-16 | 2022-10-06 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Electronic device for providing plan, and method of operating the same |
US10983674B1 (en) * | 2020-05-28 | 2021-04-20 | Kpn Innovations, Llc | Methods and systems for providing alimentary combinations in a packet-based graphical user interface generated using distance metrics |
EP4172995A1 (en) * | 2020-06-30 | 2023-05-03 | Koninklijke Philips N.V. | System and method for personalized treatment with artificial intelligence |
US11823785B2 (en) * | 2020-07-02 | 2023-11-21 | Kpn Innovations, Llc. | Methods and systems for calculating nutritional requirements in a display interface |
US11322241B2 (en) * | 2020-07-18 | 2022-05-03 | Nonstop Evolving Corp. | Electronic methods and systems for processing information related to intake of supplements by a user |
CN114550877A (zh) * | 2020-11-27 | 2022-05-27 | 佛山市顺德区美的电热电器制造有限公司 | 家庭饮食管理方法、系统、电子设备及存储介质 |
US11862322B2 (en) | 2020-11-30 | 2024-01-02 | Kpn Innovations, Llc. | System and method for generating a dynamic weighted combination |
US20220199222A1 (en) * | 2020-12-17 | 2022-06-23 | Milkman, Inc. | Method and apparatus to provide nutrition quality evaluation comprehension and selection |
WO2022133985A1 (zh) * | 2020-12-25 | 2022-06-30 | 京东方科技集团股份有限公司 | 食物推荐方法、装置、存储介质及电子设备 |
CN112786154A (zh) * | 2021-01-18 | 2021-05-11 | 京东方科技集团股份有限公司 | 食谱推荐方法、装置、电子设备和存储介质 |
EP4033494A1 (en) * | 2021-01-21 | 2022-07-27 | Koninklijke Philips N.V. | Processing of recipe information |
US20220310221A1 (en) * | 2021-03-26 | 2022-09-29 | Vydiant, Inc | Digital vaccine system, method and device |
CN115171778A (zh) * | 2021-04-07 | 2022-10-11 | 健科国际股份有限公司 | Gmdai个性化健康解决方案系统及计算机存储介质 |
US20220344057A1 (en) * | 2021-04-27 | 2022-10-27 | Oura Health Oy | Method and system for supplemental sleep detection |
US20220392610A1 (en) * | 2021-06-03 | 2022-12-08 | Cercacor Laboratories, Inc. | Individualized meal kit with real-time feedback and continuous adjustments based on lifestyle tracking |
EP4138090A4 (en) * | 2021-06-23 | 2024-09-11 | Nutritioncourt | PERSONALIZED HEALTHCARE SYSTEM AND ITS OPERATING METHOD |
US11600375B2 (en) * | 2021-07-30 | 2023-03-07 | Reviv Global Ltd | Genetically personalized food recommendation systems and methods |
US11894121B2 (en) | 2021-08-06 | 2024-02-06 | Reviv Global Ltd | Prescriptive nutrition-based IV and IM infusion treatment formula creation systems and methods |
US20230298729A1 (en) * | 2022-03-15 | 2023-09-21 | Eat This Much, Inc. | Meal Plan Creation Systems and Methods |
US11907652B2 (en) * | 2022-06-02 | 2024-02-20 | On Time Staffing, Inc. | User interface and systems for document creation |
WO2024149246A1 (en) * | 2023-01-10 | 2024-07-18 | Merck Patent Gmbh | System, method, and computer-readable medium for providing dietary recommendations using knowledge graphs |
JP7543590B1 (ja) | 2024-04-19 | 2024-09-02 | 株式会社ダイセル | 推奨量出力システム、推奨量出力方法及びプログラム |
CN118415599A (zh) * | 2024-05-29 | 2024-08-02 | 上海中医药大学附属曙光医院 | 一种基于腺样体肥大儿童患者的睡眠监测方法及系统 |
Family Cites Families (66)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5412560A (en) * | 1991-08-27 | 1995-05-02 | Dine Systems, Inc. | Method for evaluating and analyzing food choices |
AU1766201A (en) | 1992-11-17 | 2001-05-30 | Health Hero Network, Inc. | Method and system for improving adherence with a diet program or other medical regimen |
JPH0764963A (ja) * | 1993-08-31 | 1995-03-10 | Olympus Optical Co Ltd | 栄養相談システム |
US5704350A (en) * | 1994-03-25 | 1998-01-06 | Nutritec Corporation | Nutritional microcomputer and method |
US5640774A (en) | 1995-06-26 | 1997-06-24 | Goldman; Millicent F. | Diet aid device and method |
US5730654A (en) | 1995-12-18 | 1998-03-24 | Raya Systems, Inc. | Multi-player video game for health education |
US5954640A (en) | 1996-06-27 | 1999-09-21 | Szabo; Andrew J. | Nutritional optimization method |
US5819735A (en) | 1996-08-15 | 1998-10-13 | Mansfield; Elizabeth A. | Device and method for monitoring dietary intake of calories and nutrients |
US6370513B1 (en) | 1997-08-08 | 2002-04-09 | Parasoft Corporation | Method and apparatus for automated selection, organization, and recommendation of items |
CN1186284A (zh) * | 1997-09-11 | 1998-07-01 | 马正方 | 一种利用微处理器进行食物营养配餐的方法及装置 |
US6556963B1 (en) | 1997-09-24 | 2003-04-29 | International Business Machines Corporation | User state sensitive system and method for nutrient analysis using natural language interface |
US6341295B1 (en) | 1998-01-21 | 2002-01-22 | M. Gail Stotler | Virtual reality integrated caloric tabulator |
CN1198901A (zh) * | 1998-04-06 | 1998-11-18 | 马正方 | 一种营养膳食指导装置及方法 |
US6553386B1 (en) | 1998-12-14 | 2003-04-22 | Oliver Alabaster | System and method for computerized visual diet behavior analysis and training |
US6356940B1 (en) | 1999-05-26 | 2002-03-12 | Brian Robert Short | Method and system of electronically logging remote user dietary information, and generating and automatically sending suggested dietary modifications |
WO2001013317A2 (en) | 1999-08-13 | 2001-02-22 | Kocher Jean Pierre | Method and apparatus for scanning of food and medicine to provide outputs relative to a user profile |
US20020002554A1 (en) | 2000-03-09 | 2002-01-03 | Herdman Rachelle B. | Systems and methods for distributing personalized information over a communications system |
US7689437B1 (en) | 2000-06-16 | 2010-03-30 | Bodymedia, Inc. | System for monitoring health, wellness and fitness |
JP2002041669A (ja) * | 2000-07-24 | 2002-02-08 | Mitsunori Honma | インターネットの個人栄養素摂取量管理システム |
JP2002222263A (ja) * | 2001-01-24 | 2002-08-09 | Iscg Kk | 健康の自己管理用携帯端末、及び健康の自己管理支援システム |
US20030208409A1 (en) * | 2001-04-30 | 2003-11-06 | Mault James R. | Method and apparatus for diet control |
US6817863B2 (en) | 2001-06-11 | 2004-11-16 | Joseph J. Bisogno | Computer program, method, and system for monitoring nutrition content of consumables and for facilitating menu planning |
WO2003003267A1 (fr) | 2001-06-29 | 2003-01-09 | Nutrition Act.Co., Ltd. | Dispositif de calcul des besoins nutritionnels, dispositif proposant des ingredients de complements alimentaires, dispositif de melange d'ingredients de complements alimentaires et systeme de melange d'ingredients de complements alimentaires |
US6872077B2 (en) | 2001-09-06 | 2005-03-29 | John J. Yeager | System and method for generating personalized meal plans |
JP2003122854A (ja) * | 2001-10-17 | 2003-04-25 | Toshiba Corp | 調理情報提供システム、調理情報サーバ、疾病・健康情報サーバ、計算・分析サーバ、情報処理サーバ、調理情報提供方法および調理情報提供装置 |
US6585516B1 (en) | 2002-01-09 | 2003-07-01 | Oliver Alabaster | Method and system for computerized visual behavior analysis, training, and planning |
US7090638B2 (en) | 2002-06-03 | 2006-08-15 | Edward Vidgen | System and method for optimized dietary menu planning |
US20040081678A1 (en) | 2002-08-09 | 2004-04-29 | Anthony Cincotta | Therapeutic process for the treatment of obesity and associated metabolic disorders |
JP2004302967A (ja) * | 2003-03-31 | 2004-10-28 | Mitsubishi Electric Information Systems Corp | 食事内容に基づく処方支援システム及びこのシステムに用いるプログラム |
US20050075934A1 (en) * | 2003-08-04 | 2005-04-07 | Paul Knight | Nutritional assistant for kiosk |
US20050042582A1 (en) * | 2003-08-22 | 2005-02-24 | Graves Joseph Douglas | Iterative algorithm for creating nutritionally balanced food lists |
US20060058586A1 (en) * | 2004-09-13 | 2006-03-16 | Humble David R | Method and apparatus for transitioning a diet |
JP2006105655A (ja) * | 2004-10-01 | 2006-04-20 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 食品総カロリーチェッカーおよびチェック方法 |
US20060122468A1 (en) * | 2004-11-15 | 2006-06-08 | Mali Tavor Ltd. | Nutritional counseling method and server |
GB2420428A (en) * | 2004-11-19 | 2006-05-24 | Anthony Paul Yusuf | System for indicating food types to a user |
US7680690B1 (en) | 2005-05-09 | 2010-03-16 | Catalano Anthony B | Intelligent menu ordering system |
EP1758038A1 (en) * | 2005-08-22 | 2007-02-28 | InterComponentWare AG | Computer-implemented method, system, computer program product and data structure for drawing up a nutrition plan |
US7974856B2 (en) | 2005-11-30 | 2011-07-05 | The Invention Science Fund I, Llc | Computational systems and methods related to nutraceuticals |
WO2007081967A2 (en) * | 2006-01-10 | 2007-07-19 | Buzz Holdings, Inc. | Healthy city living guide and related functionality for managing health |
US20070218107A1 (en) * | 2006-03-14 | 2007-09-20 | Schnur Steven A | Method of dieting and tools for implementing same |
CN101059822A (zh) * | 2006-04-18 | 2007-10-24 | 刘智彪 | 个体运动、营养与体重控制的日志型管理方法 |
US20070269557A1 (en) | 2006-05-19 | 2007-11-22 | Hannaford Licensing Corp. | Method and system for assessing, scoring, grouping and presenting nutritional value information of food products |
EP1881449A1 (fr) * | 2006-05-30 | 2008-01-23 | Bio Intelligence Service | Procédé de caractérisation de la qualité nutritionnelle de produits alimentaires |
NZ548356A (en) * | 2006-07-06 | 2009-02-28 | Fonterra Co Operative Group | Method and apparatus for formulating individualised doses of nutrition |
US7788113B2 (en) | 2006-09-29 | 2010-08-31 | Nutritional Excellence, Llc | Methods for developing and conducting a nutritional treatment program |
US7853626B2 (en) | 2006-09-29 | 2010-12-14 | The Invention Science Fund I, Llc | Computational systems for biomedical data |
CN1967550A (zh) * | 2006-11-22 | 2007-05-23 | 中国疾病预防控制中心营养与食品安全所 | 便携式营养查询计算评价装置及其查询计算评价方法 |
US7957985B2 (en) | 2007-09-04 | 2011-06-07 | Dynamic Health Innovations, Llc | Personalized information discovery and presentation system |
US20090075242A1 (en) * | 2007-09-18 | 2009-03-19 | Sensei, Inc. | System and method for automatically defining, creating, and managing meals |
US20090144081A1 (en) * | 2007-10-08 | 2009-06-04 | Harlan Timothy S | Methods and systems for dynamic meal plan generation |
TWI353555B (en) * | 2007-12-11 | 2011-12-01 | Inst Information Industry | Personalized meal planning method and system there |
US7882150B2 (en) * | 2007-12-24 | 2011-02-01 | Accenture Global Services Ltd. | Health advisor |
JP5343375B2 (ja) * | 2008-03-13 | 2013-11-13 | 富士通株式会社 | 健康管理支援装置、健康管理支援方法及びコンピュータプログラム |
US20090275002A1 (en) | 2008-04-30 | 2009-11-05 | Lindsey Hoggle | Nutrition informatics method |
CN101271490A (zh) * | 2008-04-30 | 2008-09-24 | 中山大学 | 一种基于数字家庭的智能健康饮食咨询系统 |
US8036912B2 (en) | 2008-04-30 | 2011-10-11 | Ethicon Endo-Surgery, Inc. | Interactive web based system in support of bariatric procedures |
CN101276383A (zh) * | 2008-05-16 | 2008-10-01 | 上海健业文化传播有限公司 | 交互式营养配餐系统及其方法 |
US8510127B2 (en) * | 2008-06-04 | 2013-08-13 | Therapease Cuisine, Inc. | Method and system for developing and delivering a therapeutic meal plan program |
WO2010025290A2 (en) * | 2008-08-29 | 2010-03-04 | Weight Watchers International, Inc. | Processes and systems based on metabolic conversion efficiency |
WO2010082074A1 (en) * | 2009-01-14 | 2010-07-22 | C & K Capital S.A. | System and method for computing the nutritional value of a food |
JP2010191860A (ja) * | 2009-02-20 | 2010-09-02 | Nec Corp | サーバ、サーバの制御方法、およびプログラム |
CN101964014A (zh) * | 2009-07-23 | 2011-02-02 | 上海谷风网络科技有限公司 | 针对用户日配餐进行营养评价的方法及系统 |
CN101661534A (zh) * | 2009-10-16 | 2010-03-03 | 王萍 | 个体膳食营养定量分析方法和装置 |
CN102054117A (zh) * | 2009-11-03 | 2011-05-11 | 财团法人工业技术研究院 | 电子装置及藉助其进行个人餐饮推荐的方法 |
US8053007B2 (en) | 2010-04-13 | 2011-11-08 | Mark Innocenzi | Compositions and methods for fortifying a base food to contain the complete nutritional value of a standard equivalent unit of the nutritional value of one serving of fruits and vegetables (“SFV”) for human consumption |
JP2011258080A (ja) * | 2010-06-10 | 2011-12-22 | Sharp Corp | 健康情報分析装置、健康支援システム、制御プログラム及び記録媒体 |
-
2013
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