基于多模态交互的痛风饮食教育系统及智能教具技术方案

本发明专利技术公开一种基于多模态交互的痛风饮食教育系统及智能教具，该系统包括注册模块、智能推荐模块、多模态交互模块、饮食记录模块、健康监测模块及云端服务器。注册模块接收用户通过智能设备输入的个人信息；智能推荐模块基于个人信息，利用深度学习算法结合医学知识库与痛风饮食管理指南，生成初步个性化饮食方案；多模态交互模块多模态方式展示痛风饮食教育内容；饮食记录模块实时记录饮食数据，并依据饮食数据与初步方案提供即时反馈；健康监测模块通过可穿戴传感器采集生理指标，与饮食数据同步上传至云端服务器；云端服务器生成饮食与健康关联结果，传输至智能推荐模块以优化初步方案。本系统可为痛风患者提供准饮食管理支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医疗健康领域，具体涉及基于多模态交互的痛风饮食教育系统及智能教具。

技术介绍

1、痛风是一种常见的代谢性疾病，主要由高尿酸血症引发，导致尿酸盐结晶沉积在关节中，引起剧烈的疼痛和炎症。痛风患者的饮食控制对疾病的管理至关重要。近年来，痛风的治疗手段已经从传统的药物治疗逐渐转向药物与饮食相结合的综合治疗方式。然而，目前对于痛风饮食管理的教育手段仍较为单一，大多数依赖纸质资料和口头讲解，缺乏有效的互动性和个性化指导。

2、此外，随着数字化和智能化技术的发展，智能设备和系统在医疗领域的应用越来越广泛，尤其是在远程监控、健康管理、智能辅助等方面。然而，目前市场上缺乏能够基于多模态交互的综合痛风饮食教育系统及智能教具，能够为痛风患者提供精准、个性化的饮食指导，并以有效的方式提高患者的依从性和饮食自我管理能力。

技术实现思路

1、有鉴于此，本专利技术实施例提供一种基于多模态交互的痛风饮食教育系统及智能教具，通过结合先进的多模态交互技术、人工智能、大数据分析和传感器技术，实现个性化、智能化的痛风饮食教本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多模态交互的痛风饮食教育系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述深度学习算法包括卷积神经网络、长短时记忆网络、深度神经网络、自编码器或强化学习中的至少一种；所述智能推荐模块采用基于决策树的算法、基于协同过滤的算法或基于遗传的算法生成所述初步个性化饮食方案。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述深度学习算法通过以下方式生成初步个性化饮食方案：利用LSTM模型分析尿酸水平变化与饮食行为的关联，预测痛风发作风险，基于所述痛风发作风险生成初步个性化饮食方案；利用自编码器提取包括尿酸水平变化、体重波动、饮食偏好在内的目标...

【技术特征摘要】

1.一种基于多模态交互的痛风饮食教育系统，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述深度学习算法包括卷积神经网络、长短时记忆网络、深度神经网络、自编码器或强化学习中的至少一种；所述智能推荐模块采用基于决策树的算法、基于协同过滤的算法或基于遗传的算法生成所述初步个性化饮食方案。

3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述深度学习算法通过以下方式生成初步个性化饮食方案：利用lstm模型分析尿酸水平变化与饮食行为的关联，预测痛风发作风险，基于所述痛风发作风险生成初步个性化饮食方案；利用自编码器提取包括尿酸水平变化、体重波动、饮食偏好在内的目标特征，基于所述目标特征优化饮食建议。

4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘秋玉，赵征，赵伟，李晓兰，胡国英，杨金水，孙飞，廖思敏，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第一医学中心，
类型：发明
国别省市：