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申请/专利权人：南通大学附属医院

摘要：本发明提供了一种基于食物成分的肾内科患者饮食监控报警方法及系统，涉及饮食监控报警技术领域，该基于食物成分的肾内科患者饮食监控报警方法包括以下步骤：获取肾内科患者预先制定的饮食计划，并确定肾内科患者每日摄入营养成分和营养含量的目标值；通过食物扫描技术识别肾内科患者摄入的食物，并基于食物成分数据库确定肾内科患者实际摄入的营养成分和营养含量；比较实际摄入的营养成分和营养含量与目标值之间的偏差，并基于营养树分析法确定报警级别；基于确定的报警级别，执行预设的多级报警措施。本发明可以根据偏差的严重程度采取不同的干预措施，提高了管理的灵活性和针对性。

主权项：1.一种基于食物成分的肾内科患者饮食监控报警方法，其特征在于，该基于食物成分的肾内科患者饮食监控报警方法包括以下步骤：S1、获取肾内科患者预先制定的饮食计划，并确定肾内科患者每日摄入营养成分和营养含量的目标值；S2、通过食物扫描技术识别肾内科患者摄入的食物，并基于食物成分数据库确定肾内科患者实际摄入的营养成分和营养含量；S3、比较实际摄入的营养成分和营养含量与目标值之间的偏差，并基于营养树分析法确定报警级别；S4、基于确定的报警级别，执行预设的多级报警措施；所述通过食物扫描技术识别肾内科患者摄入的食物，并基于食物成分数据库确定肾内科患者实际摄入的营养成分和营养含量包括以下步骤：S21、通过智能扫描设备采集肾内科患者摄入食物的图像信息；S22、利用图像识别算法对采集的图像信息进行分析和处理，并识别肾内科患者摄入食物的种类、大小及烹饪方法；S23、根据食物的种类和大小，通过查询食物成分数据库，确定肾内科患者摄入食物中每种营养成分含有的营养含量；S24、基于肾内科患者摄入食物的种类、大小及烹饪方法，对肾内科患者摄入食物中每种营养成分含有的营养含量进行波动分析，得到波动值；S25、基于肾内科患者摄入食物中每种营养成分含有的营养含量和得到的波动值确定肾内科患者实际摄入的营养成分和营养含量；所述基于肾内科患者摄入食物的种类、大小及烹饪方法，对肾内科患者摄入食物中每种营养成分含有的营养含量进行波动分析，得到波动值包括以下步骤：S241、收集各种食物的参数数据，所述参数数据包括食物类型、食物大小、食物烹饪方法及食物在烹饪前后营养成分的含量信息波动值；S242、根据食物的种类和大小，对收集到的食物的参数数据进行分类和整理，得到样本数据集；S243、利用FP-growth算法，分析食物类型、食物大小及食物烹饪方法与食物在烹饪前后营养成分的含量信息波动值的关联关系，并建立关联规则库；S244、基于肾内科患者摄入食物的种类、大小及烹饪方法，通过关联规则库确定肾内科患者摄入食物中每种营养成分含有的营养含量的波动值；所述利用FP-growth算法，分析食物类型、食物大小及食物烹饪方法与食物在烹饪前后营养成分的含量信息波动值的关联关系，并建立关联规则库包括以下步骤：S2431、将食物在烹饪前后营养成分的含量信息波动值作为目标项，并设定最小支持度和最小置信度；S2432、根据得到的样本数据集，统计样本数据集中各元素的出现频率并构建FP树；S2433、从FP树的根节点开始，递归地搜索并生成频繁项集，并确定每个频繁项集与目标项之间的关联规则置信度；S2434、根据设定的最小支持度和最小置信度阈值，筛选出与目标项相关的关联规则并构建关联规则库；所述从FP树的根节点开始，递归地搜索并生成频繁项集，并确定每个频繁项集与目标项之间的关联规则置信度包括以下步骤：S24331、创建用于存储频繁项集的空列表，并遍历FP树的根节点，以递归的方式搜索频繁项集；S24332、对于每个频繁项集，检查是否包含目标项，若包含，则执行步骤S24333；若不包含，则移除该频繁项集；S24333、对于包含目标项的频繁项集，计算频繁项集与目标项之间的关联规则置信度；所述计算频繁项集与目标项之间的关联规则置信度的计算公式为： ；式中，CA→B表示频繁项集A与目标项B的关联规则置信度；PA∣B表示在频繁项集A出现的前提下目标项B出现的概率；numAB表示频繁项集A和目标项B同时出现的样本数量；numA表示频繁项集A出现的样本数量；所述比较实际摄入的营养成分和营养含量与目标值之间的偏差，并基于营养树分析法确定报警级别包括以下步骤：S31、获取肾内科患者营养摄入偏差的风险因素，并构建营养风险树；S32、基于构建的营养风险树，分析不同风险因素对营养摄入偏差的影响程度和发生概率，并将风险因素划分为不同的风险等级；S33、根据划分的风险等级，设定报警级别及与报警级别对应的报警措施；S34、基于实际摄入的营养成分和营养含量与目标值之间的偏差值，通过风险评估确定报警级别；所述基于构建的营养风险树，分析不同风险因素对营养摄入偏差的影响程度和发生概率，并将风险因素划分为不同的风险等级包括以下步骤：S321、利用德尔菲法对营养风险树中风险因素的失效概率进行模糊评估，得到模糊概率数据；S322、利用三角模糊数方法计算营养摄入偏差的发生概率及各风险因素的概率重要度；S323、根据底事件的概率重要度及失效概率，将风险因素划分不同的风险等级；所述利用三角模糊数方法计算营养摄入偏差的发生概率及各风险因素的概率重要度包括以下步骤：S3221、利用三角模糊数的去模糊化方法将模糊概率转换为数值概率；S3222、根据营养风险树的结构和逻辑关系，结合各风险因素的数值概率，计算营养摄入偏差的发生概率；S3223、通过对营养摄入偏差的发生概率进行偏导数计算，得出各风险因素的概率重要度。

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