[发明专利]一种人工智能生成体重管理方法

摘要

本发明公开了一种人工智能生成体重管理方法。涉及人工智能技术领域，构建了一种新的体重管理方案生成的方法，它实现了更好的热量及营养素的阈值计算方法，及最终个体的阈值确定办法。同时它充分考虑中国人的代谢特征，不仅对热量进行控制，还对三大营养素供能比率，糖类GL值进行了标准控制及人工智能，大数据调定方案。同时数据库的存储中按照地域，GL值，单位热量及营养素数据，能够利用分类标快速完成多样化食谱自动生成，并且以人工智能推送算法，推送个体最容易坚持或喜欢的食物与运动。

主权项

1.一种人工智能生成体重管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：获取个人基本信息步骤2：根据该个人的年龄、体重、腰围、血糖、血压等数据建立数据库步骤3：根据该个人的数据，智能识别该个人是否属于某一分类，如果属于某一分类，则将该个人归入该人群库。如果没有找到现在已有的分类，则将该个人推送给专业营养师进行人工归类，并且利用机器学习技术，对系统进行训练，得出新方案，并最终验证该方案的有效性，若最终达到300个体超过95％有效性，则形成该人群库的方案库。步骤4：同步个体历史数据时间戳与体重变化曲线，得出所处阶段。具体办法为若个体数据为0或1条，则表示刚进入第一阶段：体重控制期；当个体数据时间为多条，并且体重变化已达控制目标的50～80％，则进入第二阶段：过渡期。当个体已达到体重控制目标100％，则进入第三阶段，平衡期。步骤5：根据变量：体重，目前所处阶段，人群分类，健康状况，遗传病史，及基础数据(18岁后最低体重数据，性别，出生年月等)，智能推算并具体调定个体体重控制阈值，碳水化合物控制阈值及其他营养素配值。具体方法为：按照体重与对应阶段所处阈值，进行计算出热量调定区间。按照不同的人群和健康状况分别对三大供能营养素进行二次调定：代谢型疾病按区间的下值进行匹配，其中低血糖，肝类疾病按区间上值匹配。按照个体年龄，性别，18岁后最低体重参照标准体重表与基础代谢参照表对比产生一个比值，作为整体热量，营养素阈值第三次调定，形成最终的阈值调定。步骤6：根据人群分类，所处阶段，阈值调取方案库中相应方案类库，方案类库与食谱，运动，菜谱进行数值关联，最终输出多样化的体重管理方案。1、将菜谱进行单位量计算热量，三大营养素，及其富含营养素，GL值库，并且按地区，口味偏好形成基础菜谱库。2、形成单位兑换热量的运动库，并且按照有氧运动，无氧运动，力量训练分类。3、通过阈值体系，进行人工智能自动判别各值，输入菜谱组合运动组合，输出阈值参考对比值，与阈值不超过10％的误差则可视为方案成功。4、根据人群特征，地域与口味偏好，每次请求增加输出1～3种组合，最终根据采纳率，优化出依从性高的方案作为高权重推送方案。