面向精準營養管理的營養師智能輔助系統研究

關鍵詞：營養管理；健康干預；決策支持；標簽畫像；知識推薦

0 引言

隨著國民健康需求不斷升級，營養管理的重要性日益凸顯。然而，當前營養管理面臨諸多挑戰，包括從群體到個體、從單一維度到多維度的發展轉變。精準營養框架的提出為個體提供了更為精細化的營養管理方式，包括考量個體飲食習慣、膳食模式、健康狀況等多方面因素。然而，當前營養師資源緊缺，加之傳統的營養管理工作方式，導致個性化營養管理工作繁重，難以實現長期跟蹤指導個體的營養情況[1]。

基于此，建立面向精準營養管理的營養師智能輔助系統具有重要意義。系統可充分利用信息技術手段，從個體生活習慣、身體情況、飲食情況等多維度數據出發，對個體進行精準評估和個性化干預。例如，系統可結合用戶的體征信息、膳食攝入情況以及其他相關數據，進行綜合分析和評估，準確把握個體的營養狀況。同時，基于大數據技術，系統可為個體提供定制化的營養管理建議，包括飲食搭配、營養攝入量等方面的指導，從而實現更加精細化的營養管理和個性化的健康干預。

當前已有一些營養管理工具或系統，但它們往往存在一定局限性。例如，某些系統只是簡單地根據用戶的膳食攝入情況進行評價，缺乏對個體身體情況、健康狀況等因素的綜合考量；而另一些系統雖然采用了大數據計算等技術手段，但在營養干預方案的推薦上缺乏個性化和多樣性。因此，建設面向精準營養管理的營養師智能輔助系統，不僅需要充分利用先進的信息技術手段，更需要結合營養學專業知識，從而實現對個體營養需求的全面理解和精準把握，為個體提供更加有效的營養管理服務，促進其健康發展。

1 總體設計

營養師智能輔助系統以用戶為中心，通過用戶信息采集引擎、用戶標簽畫像生成引擎、知識推薦引擎和營養師輔助決策引擎等核心功能，為用戶和營養師提供個性化、科學化的營養管理服務。系統通過收集用戶數據、分析用戶畫像、推薦個性化方案，并為營養師提供專業決策支持，實現了從個人到專業的全方位服務。系統整體流程圖如圖1所示。

2 關鍵技術

2.1 用戶信息采集引擎

用戶信息采集引擎旨在收集用戶的基本信息、健康狀況、飲食習慣等數據。這些數據是個性化服務的基礎，通過對用戶的個人特征進行分析，系統可以更好地了解用戶的營養需求和健康狀態。采集的信息包括個體的性別、年齡、身高、體重、運動情況、慢性病史、飲食偏好、食物過敏等。

用戶信息采集引擎的功能包括：

1） 數據模型設計：定義用戶信息結構。

2） 表單生成器：創建靈活的用戶界面收集數據。

3） 數據驗證與清洗：確保數據準確性與一致性。

4） 數據存儲與管理：選擇合適的數據庫存儲和管理用戶信息。

5） 用戶權限與安全：保障用戶數據隱私與安全。

2.2 用戶標簽生成引擎

基于用戶信息采集引擎獲取的數據，用戶標簽生成引擎對用戶進行深度分析，形成用戶的營養健康360度視圖。通過機器學習和大數據分析技術，系統可以識別用戶的特征、偏好和潛在風險，進而為用戶提供更精準的營養管理建議。用戶標簽涵蓋了用戶的營養需求、飲食習慣、生活方式、慢性病風險等方面的信息，為后續的個性化服務提供了重要參考[2]。

2.3 知識推薦引擎

知識推薦引擎基于營養知識庫和規則計算，為用戶提供個性化的營養建議和分析。首先，它建立了龐大的營養知識庫，包括食物成分、營養含量、健康效果等信息。其次，引擎采用先進的算法和規則，根據用戶的個人信息（如年齡、性別、身體狀況）、飲食偏好、飲食習慣等，結合營養學原理進行計算和分析。通過數據挖掘和機器學習技術，引擎可以不斷優化個性化推薦，并提供針對性的營養建議，如飲食搭配、食物替換等。同時，它能夠識別用戶可能存在的營養缺乏或過剩問題，并提供相應的改善建議。為了保證準確性和可靠性，引擎還會不斷更新營養知識庫，并根據最新的科學研究和臨床實踐更新規則。營養知識計算引擎為用戶提供了科學、便捷的營養管理工具，有助于改善飲食結構，提升健康水平[3-4]。

2.4 營養師輔助決策引擎

營養師輔助決策引擎是系統為營養師提供的重要工具，旨在幫助營養師更好地為用戶制定個性化的營養管理方案。該引擎基于用戶的個人特征、健康狀態和營養需求，為營養師提供科學依據和專業建議，幫助其制定符合用戶實際情況的營養計劃。同時，引擎還可以對用戶的營養管理效果進行跟蹤和評估，為營養師提供反饋和優化建議，確保服務質量和持續改進。

3 系統實現

本研究采用B/S架構，以MVC[5]設計思想為指導原則。系統主要包括3個層面：表示層、業務邏輯層和數據層。表示層旨在為用戶提供交互界面，利用ElementUI 來改善用戶體驗，提升功能的可擴展性。通過API接口，表示層將用戶的數據請求傳遞到業務邏輯層。業務邏輯層負責處理請求，然后將響應結果返回給表示層進行前端界面展示。業務邏輯層主要采用SpringBoot和Hibernate技術實現。SpringBoot用于控制前端請求的分配，并對前端傳來的數據進行JSON解析。利用依賴注入技術@Autowired進行業務邏輯處理，最后通過Hibernate 框架與數據層的MySQL數據庫或文件進行交互。系統技術架構如圖2 所示。

3.1 功能模塊

根據業務場景需求，本研究劃分為5個功能模塊，包括營養健康問卷管理模塊、營養健康360度視圖模塊、營養健康評價模塊和評價報告輸出模塊。

3.1.1 營養健康問卷管理模塊

營養健康問卷管理模塊用于采集和存儲用戶的健康信息。用戶通過便捷、易用的操作界面，根據自身實際情況，完成營養健康問卷上各分類問題的填選，系統記錄保存用戶問卷的選項標簽。

本模塊的主要功能包括營養健康問卷設計、問卷發放和標簽提取。營養健康問卷設計采用靈活的組件布局方式，通過拖拽組件在頁面進行問卷的表單設計，除用戶的基本信息外，問卷內容還包括飲食習慣、運動習慣、體征情況等。問卷發放可自定義設置發放方式，如一次性發放、周期性發放，發送給指定用戶群組，供用戶進行問卷填寫。標簽提取根據用戶的問卷內容選擇自動生成對應的標簽[6]。營養健康問卷管理模塊如圖3所示。

3.1.2 營養健康360度視圖模塊

基于營養健康問卷管理模塊采集的數據，解析和提取問卷的選項標簽，智能化形成千人千面的用戶營養健康360度視圖。

本模塊的主要功能包括營養健康360度視圖標簽體系的建設和標簽的生成。標簽體系分為三層結構：第一層定義了營養健康屬性標簽，如用戶的基本信息、主訴、運動情況、睡眠情況、飲食情況等；第二層定義了上層屬性標簽的分類標簽，如用戶的基本信息屬性標簽可以包括年齡標簽、BMI標簽等，主訴屬性標簽可以包括癥狀標簽、疾病標簽等，運動情況的屬性標簽可以包括工作活動標簽、鍛煉情況標簽等；第三層定義了標簽的屬性值[7]。標簽的生成方法是基于營養健康問卷的數據采集獲取問卷標簽，根據營養健康屬性標簽的類型，進行分類智能計算，形成用戶的營養健康360度視圖。營養健康360度視圖模塊如圖4 所示。

3.1.3 營養健康評價模塊

營養健康評價模塊通過輸入營養健康360度視圖標簽，基于營養知識庫，利用大數據、人工智能算法，對個體營養健康情況進行綜合分析，形成用戶的靶點信息和靶點分析文案。根據靶點信息，生成健康干預建議，根據個體差異，干預建議可包括調理建議、鍛煉建議、營養攝入建議等。

本模塊的主要功能包括營養知識庫和健康評價。營養知識庫用于采集和匯總大量的營養素、營養干預建議等相關知識。營養素知識包含了營養素名稱、類型、配方、含量、每日攝入量、營養素作用等信息。通過醫學文獻采集收錄海量的營養干預文章，營養知識庫為營養綜合評估提供數據支撐，根據營養健康360度視圖標簽智能生成健康干預建議，同時結合用戶問卷的標簽生成營養素配方的推薦方案[8-9]。健康評價利用知識推薦引擎，通過用戶營養健康360度視圖標簽生成個性化的健康評價，評價包含靶點分析，并按需輸出多種類型的建議方案。其中結合營養知識庫和用戶真實情況，推薦營養素的使用方案[10]。營養健康評價模塊如圖5所示。

3.1.4 評價報告輸出模塊

評價報告輸出模塊將用戶營養健康評價的內容結構化生成用戶的營養評價報告，報告內容包括用戶的基本信息、健康狀況分析、健康干預建議和營養配方推薦。

用戶的基本信息內容不僅包括用戶姓名、年齡、身高、體重等屬性信息，還包括營養健康360度視圖的標簽信息，多維度展示用戶健康信息的全貌。健康狀況分析的內容基于用戶的標簽信息，結合營養知識庫，為用戶生成營養健康問題的成因以及健康風險提示。健康干預建議的內容展示根據營養健康評價生成的體現個體特征的建議清單，建議涉及的分類包括調理建議、鍛煉建議、營養攝入建議等。營養配方推薦通過營養師決策輔助引擎，結合用戶身體特征、健康標簽、營養狀態等信息，通過分析計算用戶的營養需求，形成營養推薦方案，提供所需的營養素配方，包括營養素名稱、用量、作用，以及食品/水果推薦。評價報告輸出模塊如圖6所示。

4 結論

通過系統的實現和應用，發現該系統能夠有效解決當前營養管理領域面臨的資源不足、工作繁重等問題，為個體提供更加個性化、精準的營養管理服務。系統能夠幫助用戶更好地了解自身的營養需求，改善飲食習慣，提高健康水平。同時，系統也能為營養師提供更有效的決策支持，提高工作效率，減輕工作負擔。

然而，本系統仍存在一些不足之處，如數據采集的完整性、標簽畫像生成的準確性等方面有待進一步改進。未來，將繼續優化系統的功能和性能，進一步提升系統的用戶體驗和營養管理效果，為精準營養管理的發展做出更大貢獻。