面向精准营养管理的营养师智能辅助系统研究

关键词：营养管理；健康干预；决策支持；标签画像；知识推荐

0 引言

随着国民健康需求不断升级，营养管理的重要性日益凸显。然而，当前营养管理面临诸多挑战，包括从群体到个体、从单一维度到多维度的发展转变。精准营养框架的提出为个体提供了更为精细化的营养管理方式，包括考量个体饮食习惯、膳食模式、健康状况等多方面因素。然而，当前营养师资源紧缺，加之传统的营养管理工作方式，导致个性化营养管理工作繁重，难以实现长期跟踪指导个体的营养情况[1]。

基于此，建立面向精准营养管理的营养师智能辅助系统具有重要意义。系统可充分利用信息技术手段，从个体生活习惯、身体情况、饮食情况等多维度数据出发，对个体进行精准评估和个性化干预。例如，系统可结合用户的体征信息、膳食摄入情况以及其他相关数据，进行综合分析和评估，准确把握个体的营养状况。同时，基于大数据技术，系统可为个体提供定制化的营养管理建议，包括饮食搭配、营养摄入量等方面的指导，从而实现更加精细化的营养管理和个性化的健康干预。

当前已有一些营养管理工具或系统，但它们往往存在一定局限性。例如，某些系统只是简单地根据用户的膳食摄入情况进行评价，缺乏对个体身体情况、健康状况等因素的综合考量；而另一些系统虽然采用了大数据计算等技术手段，但在营养干预方案的推荐上缺乏个性化和多样性。因此，建设面向精准营养管理的营养师智能辅助系统，不仅需要充分利用先进的信息技术手段，更需要结合营养学专业知识，从而实现对个体营养需求的全面理解和精准把握，为个体提供更加有效的营养管理服务，促进其健康发展。

1 总体设计

营养师智能辅助系统以用户为中心，通过用户信息采集引擎、用户标签画像生成引擎、知识推荐引擎和营养师辅助决策引擎等核心功能，为用户和营养师提供个性化、科学化的营养管理服务。系统通过收集用户数据、分析用户画像、推荐个性化方案，并为营养师提供专业决策支持，实现了从个人到专业的全方位服务。系统整体流程图如图1所示。

2 关键技术

2.1 用户信息采集引擎

用户信息采集引擎旨在收集用户的基本信息、健康状况、饮食习惯等数据。这些数据是个性化服务的基础，通过对用户的个人特征进行分析，系统可以更好地了解用户的营养需求和健康状态。采集的信息包括个体的性别、年龄、身高、体重、运动情况、慢性病史、饮食偏好、食物过敏等。

用户信息采集引擎的功能包括：

1） 数据模型设计：定义用户信息结构。

2） 表单生成器：创建灵活的用户界面收集数据。

3） 数据验证与清洗：确保数据准确性与一致性。

4） 数据存储与管理：选择合适的数据库存储和管理用户信息。

5） 用户权限与安全：保障用户数据隐私与安全。

2.2 用户标签生成引擎

基于用户信息采集引擎获取的数据，用户标签生成引擎对用户进行深度分析，形成用户的营养健康360度视图。通过机器学习和大数据分析技术，系统可以识别用户的特征、偏好和潜在风险，进而为用户提供更精准的营养管理建议。用户标签涵盖了用户的营养需求、饮食习惯、生活方式、慢性病风险等方面的信息，为后续的个性化服务提供了重要参考[2]。

2.3 知识推荐引擎

知识推荐引擎基于营养知识库和规则计算，为用户提供个性化的营养建议和分析。首先，它建立了庞大的营养知识库，包括食物成分、营养含量、健康效果等信息。其次，引擎采用先进的算法和规则，根据用户的个人信息（如年龄、性别、身体状况）、饮食偏好、饮食习惯等，结合营养学原理进行计算和分析。通过数据挖掘和机器学习技术，引擎可以不断优化个性化推荐，并提供针对性的营养建议，如饮食搭配、食物替换等。同时，它能够识别用户可能存在的营养缺乏或过剩问题，并提供相应的改善建议。为了保证准确性和可靠性，引擎还会不断更新营养知识库，并根据最新的科学研究和临床实践更新规则。营养知识计算引擎为用户提供了科学、便捷的营养管理工具，有助于改善饮食结构，提升健康水平[3-4]。

2.4 营养师辅助决策引擎

营养师辅助决策引擎是系统为营养师提供的重要工具，旨在帮助营养师更好地为用户制定个性化的营养管理方案。该引擎基于用户的个人特征、健康状态和营养需求，为营养师提供科学依据和专业建议，帮助其制定符合用户实际情况的营养计划。同时，引擎还可以对用户的营养管理效果进行跟踪和评估，为营养师提供反馈和优化建议，确保服务质量和持续改进。

3 系统实现

本研究采用B/S架构，以MVC[5]设计思想为指导原则。系统主要包括3个层面：表示层、业务逻辑层和数据层。表示层旨在为用户提供交互界面，利用ElementUI 来改善用户体验，提升功能的可扩展性。通过API接口，表示层将用户的数据请求传递到业务逻辑层。业务逻辑层负责处理请求，然后将响应结果返回给表示层进行前端界面展示。业务逻辑层主要采用SpringBoot和Hibernate技术实现。SpringBoot用于控制前端请求的分配，并对前端传来的数据进行JSON解析。利用依赖注入技术@Autowired进行业务逻辑处理，最后通过Hibernate 框架与数据层的MySQL数据库或文件进行交互。系统技术架构如图2 所示。

3.1 功能模块

根据业务场景需求，本研究划分为5个功能模块，包括营养健康问卷管理模块、营养健康360度视图模块、营养健康评价模块和评价报告输出模块。

3.1.1 营养健康问卷管理模块

营养健康问卷管理模块用于采集和存储用户的健康信息。用户通过便捷、易用的操作界面，根据自身实际情况，完成营养健康问卷上各分类问题的填选，系统记录保存用户问卷的选项标签。

本模块的主要功能包括营养健康问卷设计、问卷发放和标签提取。营养健康问卷设计采用灵活的组件布局方式，通过拖拽组件在页面进行问卷的表单设计，除用户的基本信息外，问卷内容还包括饮食习惯、运动习惯、体征情况等。问卷发放可自定义设置发放方式，如一次性发放、周期性发放，发送给指定用户群组，供用户进行问卷填写。标签提取根据用户的问卷内容选择自动生成对应的标签[6]。营养健康问卷管理模块如图3所示。

3.1.2 营养健康360度视图模块

基于营养健康问卷管理模块采集的数据，解析和提取问卷的选项标签，智能化形成千人千面的用户营养健康360度视图。

本模块的主要功能包括营养健康360度视图标签体系的建设和标签的生成。标签体系分为三层结构：第一层定义了营养健康属性标签，如用户的基本信息、主诉、运动情况、睡眠情况、饮食情况等；第二层定义了上层属性标签的分类标签，如用户的基本信息属性标签可以包括年龄标签、BMI标签等，主诉属性标签可以包括症状标签、疾病标签等，运动情况的属性标签可以包括工作活动标签、锻炼情况标签等；第三层定义了标签的属性值[7]。标签的生成方法是基于营养健康问卷的数据采集获取问卷标签，根据营养健康属性标签的类型，进行分类智能计算，形成用户的营养健康360度视图。营养健康360度视图模块如图4 所示。

3.1.3 营养健康评价模块

营养健康评价模块通过输入营养健康360度视图标签，基于营养知识库，利用大数据、人工智能算法，对个体营养健康情况进行综合分析，形成用户的靶点信息和靶点分析文案。根据靶点信息，生成健康干预建议，根据个体差异，干预建议可包括调理建议、锻炼建议、营养摄入建议等。

本模块的主要功能包括营养知识库和健康评价。营养知识库用于采集和汇总大量的营养素、营养干预建议等相关知识。营养素知识包含了营养素名称、类型、配方、含量、每日摄入量、营养素作用等信息。通过医学文献采集收录海量的营养干预文章，营养知识库为营养综合评估提供数据支撑，根据营养健康360度视图标签智能生成健康干预建议，同时结合用户问卷的标签生成营养素配方的推荐方案[8-9]。健康评价利用知识推荐引擎，通过用户营养健康360度视图标签生成个性化的健康评价，评价包含靶点分析，并按需输出多种类型的建议方案。其中结合营养知识库和用户真实情况，推荐营养素的使用方案[10]。营养健康评价模块如图5所示。

3.1.4 评价报告输出模块

评价报告输出模块将用户营养健康评价的内容结构化生成用户的营养评价报告，报告内容包括用户的基本信息、健康状况分析、健康干预建议和营养配方推荐。

用户的基本信息内容不仅包括用户姓名、年龄、身高、体重等属性信息，还包括营养健康360度视图的标签信息，多维度展示用户健康信息的全貌。健康状况分析的内容基于用户的标签信息，结合营养知识库，为用户生成营养健康问题的成因以及健康风险提示。健康干预建议的内容展示根据营养健康评价生成的体现个体特征的建议清单，建议涉及的分类包括调理建议、锻炼建议、营养摄入建议等。营养配方推荐通过营养师决策辅助引擎，结合用户身体特征、健康标签、营养状态等信息，通过分析计算用户的营养需求，形成营养推荐方案，提供所需的营养素配方，包括营养素名称、用量、作用，以及食品/水果推荐。评价报告输出模块如图6所示。

4 结论

通过系统的实现和应用，发现该系统能够有效解决当前营养管理领域面临的资源不足、工作繁重等问题，为个体提供更加个性化、精准的营养管理服务。系统能够帮助用户更好地了解自身的营养需求，改善饮食习惯，提高健康水平。同时，系统也能为营养师提供更有效的决策支持，提高工作效率，减轻工作负担。

然而，本系统仍存在一些不足之处，如数据采集的完整性、标签画像生成的准确性等方面有待进一步改进。未来，将继续优化系统的功能和性能，进一步提升系统的用户体验和营养管理效果，为精准营养管理的发展做出更大贡献。