ca88登录基于智能设备的膳食营养健康调查评估系统及其实现方法

发布时间：2024-03-30 16:37:55 来源：ca88平台 作者：ca88官方

　　随着人们生活水平提高，饮食结构、营养状况均发生巨大变化。亚健康、营养相关疾病，如超重肥胖、糖尿病、肾病等慢性病逐年流行，目前已成为影响人类健康的世界性的公共卫生问题。

　　目前我国国民营养健康知识欠缺，医院营养师配比低，社区等基层单位基本没有营养健康服务，因此，准确地收集和评估居民的营养健康情况对于营养健康知识的传播是非常重要的，对于慢性病的防治也是非常必要的。

　　现有的膳食营养健康调查和评估方法主要有两类，一是传统的膳食调查法，二是结合互联网、计算机、传感技术等新兴技术的新型膳食调查法。

　　膳食调查：膳食调查是调查个体或群体在一定时间内摄入的食物种类、数量和频次等，根据食物成分表计算出每人每天能量和营养素的摄入量，并与推荐的膳食营养素参考摄入量进行比较，从而评定被调查对象的正常营养素和能量是否满足需要。

　　传统的膳食调查方法主要有称重法、记账法、称重记账法、24小时回顾法、膳食史回顾法、食物频率法和化学分析法。其中，24小时回顾法和食物频率法因其适用于个体，且操作性、可行性较强，是目前比较常用的传统膳食调查方法。

　　24小时回顾法，是询问被调查对象在调查前24小时内的进餐情况，并借助家用量具、食物模型或食物图谱等计算和评价被调查对象的食物摄人情况的调查方法。食物频率法是以问卷形式获得被调查对象在一定时期内经常消费的食物的种类和频率，然后根据食物成分表推算出其摄入的能量及营养素的种类和数量，进而评价其膳食营养状况。

　　新型的膳食调查法，主要有图像记录类、软件类、网络类、智能卡类、传感类膳食调查法。目前比较常见是基于移动电子设备的图像记录法和网络膳食调查法。

　　基于移动电子设备的图像记录法要求调查对象在进餐前后将食物与参照物摆放在一起拍摄照片，并通过网络传输给至设备终端，由设备内置的食物图像数据库自动估计食物摄人量并运用食物成分数据库计算能量和各营养素摄人情况，并进行营养评估与反馈，以指导用户进行简单的健康饮食指导。网络膳食调查是调查对象通过线上膳食调查平台自主记录膳食情况的一种方法。调查对象登录调查所用网页，即可按照网页提示进行膳食记录，网页后台可通过网络远程收集数据。

　　24小时回顾法是目前传统方法中获得可靠膳食资料最容易的方法，适用于个体或群体范围人群的调查，但被调查者的回顾依赖于个人的短期记忆，会产生较大的回忆偏倚，且需要对调查员进行严格培训，否则调查结果差异较大。食物频率法经济方便，被调查者负担轻、应答率高，但食物份额量化的准确度不高，造成准确性较差，不能用于计量调查。24小时回顾法和食物频率法都是传统的膳食调查方法，都需要经过培训的专业调查人员在调查现场通过纸质问卷收集信息并作记录，再根据记录核实并手动计算能量及营养素摄入量，再将评估数据录入数据库，评估调查对象的膳食营养状况。这个过程要求被调查者频繁往返于调查现场与计算机之间，比对时间长，重复输入数据，造成时间和成本提高、效率低下、出错概率增加，容易产生偏倚，影响结果的准确性；另一方面，调查对象和调查员需在食物模具展柜或图谱前，因此受空间、硬件设施的限制较为明显，难以推广。

　　图像记录法是一种即时性膳食调查方法，通过食物图像进行食物量估计，有效减少了回忆偏倚和提高食物量估计的准确性。但我国膳食烹调方式复杂多样，仅通过图片不能有效反映食物烹调方法及调味料的使用量。此外，目前食物图像数据库中食物种类不够齐全、图像拍摄标准未完全统一，会出现测量偏倚。图像记录法为了进一步提高食物摄入量的准确性，还提供了有网格的餐布作为拍摄食物图像时的参照物，并要求调查对象从正上方、前、后侧偏45等三个角度拍摄进食前后的影像。另外，正因为图像记录法的即时性，若调查对象在进餐前遗忘拍摄食物照片，将无补救措施。因此，此法的复杂性和即时性必然导致调查对象的依从性低下，失访率高，可行性较低，难以大面积实施和推广。

　　网络膳食调查法所使用的调查问卷主要为24小时回顾法和食物频率法，基于这两种方法的网络法仅仅是将线下的询问转换到了线上，并没有实际规避这两种方法本身的弊端。

　　目前基于改善营养健康的实施方法大多是采用上述膳食调查方法进行膳食营养状况的调查与评估的，却在调查后仅给出一个粗略的膳食营养建议，没有深入地个性化地考虑调查对象真实的营养健康需求以及与健康相关的行为问题。

　　本发明要解决的技术问题是：提供基于智能设备的膳食营养健康调查评估系统及其实现方法，解决现有技术调查数据结果不精准，导致评估用户的总体膳食营养和健康情况与用户实际不符的问题。

　　基于智能设备的膳食营养健康调查评估系统，包括智能设备，与所述智能设备通过网络连接的核心处理器，以及分别与所述核心处理器连接的膳食评估模块和健康习惯评分模块，所述智能设备用于采集用户膳食营养及健康调查数据并将所采集的用户膳食营养及健康调查数据通过网络传送至所述核心处理器，所述核心处理器用于对所接收到的用户膳食营养及健康调查数据进行处理，所述健康习惯评分模块用于根据所述核心处理器处理后的用户健康调查数据来评估用户的健康习惯，所述膳食评估模块用于根据所述核心处理器处理后的用户膳食营养调查数据来评估用户的食物种类、能量及营养素摄入情况并将评估结果反馈至所述核心处理器，同时所述核心处理器通过网络将该评估结果传送至所述智能设备进行显示。

　　进一步地，所述膳食评估模块包括与所述核心处理器连接用于对所述核心处理器处理后的用户膳食营养调查数据进行食物摄入量汇总的食物摄入量汇总模块，与所述食物摄入量汇总模块连接用于对所述食物摄入量汇总模块汇总后的用户膳食营养调查数据进行食物能量及营养素摄入自动分析计算的食物能量及营养素摄入自动分析计算模块，以及与所述食物能量及营养素摄入自动分析计算模块连接用于对所述食物能量及营养素摄入自动分析计算模块的计算结果进行评估并反馈的食物能量及营养素摄入评估反馈模块，所述食物能量及营养素摄入评估反馈模块与所述核心处理器连接，用于将评估结果反馈至所述核心处理器。

　　进一步地，所述智能设备设有输入模块和显示模块(10)，所述输入模块用于实现用户与所述智能设备之间的人机交互，所述显示模块(10)用于显示用户膳食营养和健康调查的项目、以及所述核心处理器传送的评估结果。

　　步骤s1、通过智能设备采集用户膳食营养及健康调查数据并将所采集的用户膳食营养及健康调查数据通过网络传送至核心处理器；

　　步骤s2、核心处理器将所采集的用户膳食营养及健康调查数据传送至食物摄入量汇总模块进行汇总，汇总后传送至食物能量及营养素摄入自动分析计算模块进行自动分析计算；食物能量及营养素摄入自动分析计算模块分析计算完成后将分析计算结果传送至食物能量及营养素摄入评估反馈模块进行评估并将评估结果反馈至核心处理器，核心处理器再将反馈的评估结果通过网络传送至智能设备进行显示；

　　具体地说，在所述步骤s1中，通过改良食物频率法采用问卷调查的方式采集用户膳食营养调查数据，同时通过问卷调查的方式采集用户健康调查数据；所述改良版食物频率法具体为：(1)设定调查食物种类，调查食物种类包括蔬菜、水果、粗粮、精粮、奶制品、蛋类、红肉、白肉、鱼肉、坚果、豆制品、食用油和酒；(2)问卷方式调查用户对于(1)中所设定每种食物的食用频率，可供用户选择的食用频率为：a每周少于1次，b每周1-2次，c每周3-6次，d每天1次，e每天2次，f每天3次及以上；(3)问卷方式调查用户对于(1)中每种食物每频率的食用量，：25g、50g、75g、100g、125g、150g、175g、200g、225g、250g、275g、300g、325g、350g、375g、400g；用户通过智能设备进行问卷调查，智能设备将调查结果通过网络传送至核心处理器；用户健康调查数据问卷调查内容包括：饮食困扰、暴饮暴食、熬夜、食物喜好、喝水和监测体重，每项内容设定扣分标准，用户根据实际情况进行扣分。

　　步骤1、通过食物能量及营养素摄入自动分析计算模块的内置算法和数据库对收集到的用户食用食物信息自动计算和评估每种食物每天的摄入量；

　　步骤3、通过食物能量及营养素摄入自动分析计算模块的内置食物成分表和收集到的每种食物摄入量信息自动计算能量及营养素的摄入量；

　　(3)将食物摄入量与内置的数据库进行一一比对，准确评估用户的食物摄入量，并给出摄入量高/低/足够的评价。

　　蔬菜/水果/粗粮/奶/大豆的赋分方法：小于下限×10％g为1分；下限×(10％-25％)为3分；下限×(25％-50％)为5分；下限×(50％-75％)为7分；下限×(75％-90％)为8分；下限×90％-下限为9分；≥下限为10分；

　　精粮/红肉/白肉/鱼肉/坚果/油/蛋的赋分方法：小于下限×10％g、或者大于上限×190％为1分；下限×(10％-25％)、或者上限×(175％-190％)为3分；下限×(25％-50％)、或者上限×(150％-175％)为5分；下限×(50％-75％)、或者上限×(125％-150％)为7分；下限×(75％-1)、或者上限×(1-125％)为9分；推荐值范围内为10分。

　　根据每种食物每天摄入量的赋分，所有分值相加＝膳食质量总分，如果总分在0-25分，表示膳食质量差；如果总分在25-50分，表示膳食质量较差；如果总分在50-75分，表示膳食质量合格；如果总分在75-100分，表示膳食质量良好；如果总分在100-120分，表示膳食质量优秀。

　　(一)计算和评估的内容包括：能量、碳水化合物、脂肪、蛋白质、维生素、矿物质、饱和脂肪酸、膳食纤维、酒精的摄入量，以及碳水化合物供能比、脂肪供能比、蛋白质供能比、饱和脂肪酸供能比、酒精供能比；其中，维生素包括a、b1、b2、烟酸、b6、b12、c、d、e和k，矿物质包括钙、铁、磷、钾、镁和锌；

　　碳水化合物摄入量(克数/天)＝[蔬菜摄入量×8.36+水果摄入量×14.24+(粗粮+精粮)摄入量×62.2+酒精摄入量×2.12+奶制品摄入量×4.72+蛋类摄入量×1.17+红肉摄入量×0+白肉摄入量×0+豆制品摄入量×30.16+鱼肉摄入量×0+坚果摄入量×29.78+食用油摄入量×0]/100；

　　碳水化合物供能比(％)＝碳水化合物摄入量×4/(碳水化合物摄入量×4+蛋白质摄入量×4+脂肪摄入量×9+酒精摄入量×6)×100；

　　(三)将能量及营养素摄入量与内置的数据库进行一一比对，准确评估用户的能量及营养素摄入量，并给出摄入量超量/不足/足够的评价；

　　(四)将碳水化合物、脂肪、蛋白质、酒精供能比与内置的数据可进行一一比对，准确评价用户的膳食模式。

　　用户进行健康调查数据问卷调查所扣的所有分值+100＝健康习惯总分，如果总分在0-25分，表示健康习惯差；如果总分在25-50分，表示健康习惯较差；如果总分在50-75分，表示健康习惯合格；如果总分在75-90分，表示健康习惯良好；如果总分在90-100分，表示健康习惯优秀。

　　本发明设计科学合理，使用方便，通过改良版的食物频率法进行网络膳食调查。改良版的食物频率调查问卷以app的方式内置到移动智能设备中，问卷内容包括主要食物种类细分到每天的频率和食用量，且每个量度的标准食物份量都有具象化的度量尺和图像以帮助用户正确选择每种食物食用量，从而提高用户的依从性与食物信息收集的准确性。

　　本发明通过内置算法对收集到后台的食物信息自动计算每种食物每天的摄入量，并根据内置的数据库自动评估食物种类摄入量。同时根据内置赋分系统，对用户的膳食质量进行自动评。

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