本发明涉及体重管理系统，并且更特别地涉及用于协助个人设定和/或遵循饮食目标的自动化系统。
背景技术：
肥胖在美国是最大健康风险中的一个。疾病控制中心估计约67%的美国成年人口超重。减肥计划中的个人对于遵循规定的饮食可能有困难。在至少一项研究中，对饮食的遵循被确定是获得减肥目的中的最关键因素，并且不是饮食的类型——例如，Atkins、Ornish、减肥中心和区域减肥法。经验表明，对个人常见的是，设定减肥目的，并且如果他们没有获得这些目的，则气馁并甚至可能停止节食。在这些情况下，个人很多时候不理解为什么他们没有获得他们的减肥目的。
通常，在热量摄入小于热量消耗时可以达到减肥。该想法遵从热力学第一定律，并且可以通过下面的能量平衡方程来描述，其中EI是热量摄入（千卡），EE是热量消耗（千卡）并且ES是以脂肪组织(FM)和非脂肪组织(FFM)的形式储存的能量（千卡）：
(1)EI–EE=ES
能量消耗（或热量消耗）可以被大体分成通过体育锻炼消耗的热量、通过静止代谢率(“RMR”)消耗的热量和通过饮食诱导生热（“DIT”）消耗的热量。
存在目标在于帮助用户理解他们的活动水平和能量消耗的多种多样的可穿戴设备。很多时候将这些设备作为有助于减肥目的的工具来销售。许多这些设备与允许人们以跟踪热量消耗的目标而手动输入他们消耗的食物的移动应用程序同步。经过一周的过程，个人可以忘记、忽视或仅仅不想输入他们消耗的食物或饮料中的一些到这些手动输入食物日志中。数据输入中的该不一致性很多时候导致一段时间的热量消耗的低估。
如果个人正在用可穿戴设备准确地跟踪EE并且低估EI，则他们可能认为他们应该正减肥(ES)，但实际上他们维持其当前的体重或甚至增加体重。该现象可以导致用户受挫，并且很多时候使他们停止节食和试图达到作为目标的减肥目的。
体重管理不限于简单地管理体重。在许多情况下，所期望的是，控制身体质量指标(“BMI”)或脂肪组织（即“FM”）与非脂肪组织（“FFM”）的比率，其可以由公式FM/FFM表示。存在用于建立解决身体组成或减肥和身体组成的组合的饮食和锻炼养生法的各种现有方法。
已知的是，提供一种健康和信息网络，其配置成协助用户改善用户的健康和福祉。这些类型的网络可以包括：各种设备，能够测量或以其他方式获得可能与用户的健康或福祉相关的信息以及用于存储信息的数据库；以及处理器，能够分析信息并且提供建议用于改善健康和福祉。网络设备可以实质上包括能够测量与健康和福祉相关的特性的任何设备，诸如电子秤、身体组成传感器、血压袖带、心率监控器、汗水传感器、锻炼设备和睡眠传感器。示例健康和信息网络被描述在DavidW.Baarman等人在2012年12月7日提交的题为BehaviorTrackingandModificationSystem的WO/2013/086363和Baarman等人在2013年11月22日提交的题为SystemsandMethodsforDeterminingCaloricIntakeUsingaPersonalCorrelationFactor的WO/2014/099255中，这些专利的公开内容通过引用整体地并入于此。
技术实现要素：
本发明提供一种自动化系统，其可选地在不手动输入消耗的食物的情况下协助用户饮食遵循。系统可以配置为协助满足减肥目标，诸如在一段时间内获得定义量的减肥或体重增加和/或身体组成目标，诸如在一段时间内使身体组成变化以达到期望身体质量指标（“BMI”）。在一个实施例中，该系统包括在饮食的长度（诸如，每天）内预测不同时间点处的减肥的处理器、测量在这些点处的实际体重的体重测量设备和基于实际减肥与预测减肥的比较建议用户继续遵循饮食或修改饮食的处理器。例如，如果用户未在给定的时间段内达到预期的减肥或身体组成变化，则系统可以引导用户在下一步基础上修改用户的饮食或锻炼养生法以弥补任何缺点。
在一个实施例中，提供一种方法。所述方法包括：a）接收针对用户的减肥计划的选择，减肥程序包括膳食养生法；b）测量在用户参与减肥计划期间的用户的热量消耗和身体组成或身体质量的变化；c）基于测量的热量消耗和测量的身体组成或身体质量的变化确定对减肥计划的遵循；d）识别膳食养生法的修改；以及e)通知个人修改。修改膳食养生法可以包括建议具有被定制以协助个人满足他或她的减肥目的的营养和/或热量含量的一个或多个营养补充、用餐或食谱。
在另一个实施例中，提供一种系统。该系统包括：第一传感器，适配于测量热量消耗；第二传感器，适配于测量身体组成或身体质量；以及计算机，适配于基于测量的热量消耗和测量的身体组成或身体质量执行以下步骤：a）确定预期的身体组成或身体质量；b）将测量的身体组成或身体质量与预期的身体组成或身体质量进行比较；以及c)基于测量的身体组成或身体质量与预期的身体组成或身体质量的偏差，建议对规定的膳食养生法的修改。第一设备可以包括可穿戴设备，第二设备可以包括体重秤，并且计算机可以包括是关于第一设备和第二设备的两者远程定位的云服务器。
在一个实施例中，该系统开始使用通过身体活动、静止代谢率(“RMR”)和饮食诱导生热(“DIT”)消耗的能量的估计来预测减肥预测在饮食的长度内的减肥。在一个实施例中，该系统包括一个或多个设备，其用于跟踪能量用户在初始跟踪时期（例如，一个星期）消耗的能量，以协助预测通过身体活动消耗的能量。例如，系统可以包括可穿戴设备，该可穿戴设备包括用于跟踪在跟踪时期通过身体活动消耗的能量的传感器。基于在初始跟踪时期期间的测量的身体活动，系统可以确定要用在做出减肥预测的通过身体活动的消耗的平均日常能量。在一个实施例中，系统可以继续在饮食期间跟踪身体活动。如果通过体育锻炼消耗的实际能量并未充分匹配通过在创建减肥预测中使用的体育锻炼消耗的估计能量，则系统可以修正减肥模型，以考虑差异。
在一个实施例中，该系统收集或以其他方式获得可能与能量消耗相关的并且因此有助于做出准确减肥预测的附加信息。例如，用户的性别、年龄、身高、体重、脂肪组织与非脂肪组织的比率可以与RMR相关。该信息可以由用户输入到系统中。为了减少错误的风险，可以通过能够与系统直接通信的秤来获得并提供体重。类似地，可以通过能够与系统直接通信的身高测量设备来获得并提供身高。系统可以通过使用以下公式通过身高和体重测量结果确定身体质量指标(“BMI”):BMI=身高/体重2。此外或者可替代地，系统可以使用生物阻抗传感器或能够提供这种信息的其他设备确定脂肪组织（“FM”）与非脂肪组织（“FFM”）的比率。系统可以收集或以其他方式获得附加信息，该附加信息可能与做出减肥或身体组成的变化的准确预测相关，该准确预测可能有用在设定针对用户的健康和现实饮食目标，诸如用户的平均静止心率、用户的平均血压、日常睡眠的平均量、用户的汗水平均盐量和平均水化水平。例如，系统可以包括可以用来做出更准确的能量消耗测量的心率监视器或可以用来做出更准确的身体组成测量的水化传感器。
在一个实施例中，系统配置为提供针对用户的健康和现实饮食目标，诸如建议的减肥目标或建议的身体组成目标。可以基于以事先临床确定为基础的针对用户的理想体重和身体组成数选择饮食目标。
在一个实施例中，系统被连接到更大网络的设备，其收集和存储可能与用户的健康和福祉的相关的用户信息。在该实施例中，系统可以配置为从网络内的一个或多个设备获得附加信息，该附加信息可以与制订针对用户的健康和现实目标相关。可以经由因特网或其他联网技术来连接设备的网络。系统可以与网络中的设备直接或间接地通信，以传输和/或接收来自其他设备的信息。设备的网络可以包括包含与用户的健康和福祉相关的信息的数据库以及跟踪设备，其配置为收集可以与用户的健康和福祉相关的信息。数据库可以包括特定于用户的信息或与个人的收集相关的一般信息。跟踪设备可以本质上包括任何类型的设备，其能够测量或以其他方式获得健康和福祉的潜在相关信息，诸如锻炼设备、营养补充分配器、睡眠监视设备、压力监视设备和配置为收集涉及食物消耗的信息的设备。在使用时，食物消耗信息可以实质上包括消耗的食物的任何特性，其对健康和福祉有潜在影响，诸如热量摄入和/或营养含量。例如，与消耗食物中的脂肪和/或蛋白质的量相关的信息可能在满足身体组成目标中特别有用。
在一个实施例中，系统配置为给用户提供不特定于饮食遵循的建议，其可以协助达到减肥或身体组成目标或可以协助改善总体健康和福祉。在这种实施例中，系统可以监视平均静止心率、平均血压、平均水化水平或可能与健康和福祉相关的其他因素。在这些实施例中，系统可以分析所有可用的信息，并做出特定于用户的建议。例如，系统可以建议消耗的食物的类型的变化，诸如建议低钠饮食或者高蛋白质的饮食。系统甚至可以建议特定食谱或提议如何修改现有食谱来实施建议的饮食变化。作为其他示例，系统可以建议锻炼养生法，可以建议增加的睡眠量或可以建议增加的水消耗。
本发明提供了简单和有效的系统，该系统能够在不需要用户输入关于食物消耗的信息的情况下协助用户饮食遵循。这有助于消除由食物消耗信息的不准确或不完整输入造成的误差。在提供建议的饮食目标的那些实施例中，系统还协助设定健康和现实的目标来避免可能由不适当的目标产生的健康风险和失望。系统可以配置为收集以自动方式提供建议以促进使用系统所需的信息。在一些实施例中，系统可能能够与包括配置为协助用户改善健康和福祉的多个健康和保健设备的健康和保健网络通信。在这种实施例中，系统可能能够利用健康和保健网络内可用的资源。此外，系统可以配置为贡献其信息和其他资源到设备的网络，协助这些设备执行其功能。
通过参考本实施例和附图的描述将更充分理解和领会本发明的这些和其他目标、优势和特征。
在详细解释本发明的实施例之前，要理解的是，本发明不限于在以下描述中阐述或附图中图示的操作细节或构建细节和部件布置。本发明可以在各种其他实施例中被实施并且以本文中未确切地公开的可替代方式被实践或执行。而且，要理解的是，本文中使用的措辞和术语为了描述的目标，并且不应被视为限制性。“包括”和“包含”及其变型的使用意在涵盖其后列出的项目及其等同物，以及附加项目及其等同物。另外，可以在各种实施例的描述中使用枚举。除非另有确切地陈述，枚举的使用不应被解释为限制本发明到部件的任何特定顺序或数目。也不应将枚举的使用视为从本发明的范围排除任何附加步骤或部件，其可能与枚举的步骤或部件组合或组合成枚举的步骤或部件。
附图说明
图1是实际身体质量与预测身体质量的绘图，其中预测身体质量根据本文中的现有技术方程(2)被确定。
图2包括在连续两周的时间间隔内关联能量消耗和减肥的两个绘图。
图3A是描绘用于建议饮食修改作为减肥计划的一部分的方法的流程图。
图3B是描绘用于建议健康规划修改作为减肥计划的一部分的方法的流程图。
图4是用于确定饮食遵循作为健康规划的一部分的本发明的系统的示意表示。
图5图示用于被适配成确定饮食遵循作为健康规划的一部分的系统的设备网络。
图6图示用于包括与对用户指定的健康规划的遵循相关的信息的移动设备的第一图形应用程序。
图7图示用于包括与对用户指定的健康规划的遵循相关的信息的移动设备的第二图形应用程序。
图8是根据本发明的一个实施例的营养管理系统图。
图9描绘配置成供本发明的一个实施例使用的各种设备。
图10描绘配置成结合基于web的云计算而供本发明的一个实施例中使用的各种设备。
图11是根据其中在一段时间内跟踪可归因于身体活动的能量消耗的一个实施例的图形。
图12是根据一个实施例的图表，在该图表中示出热量摄入和热量消耗。
图13是描绘二十四小时时期内的不同营养素的摄入的变化的根据一个实施例的图表。
图14是示出可被视为健康的身体质量指标范围的图表。
图15是示出通过本发明的一个实施例收集以确定平均日常能量消耗的数据的示例的图表和表格。
图16是根据本发明的一个实施例的模型减肥预测的绘图。
图17示出根据本发明的一个实施例并且表示在不同的遵循情境中的不同体重结果的图表。
图18是其中可以依据非脂肪组织相对于脂肪组织分析个人的减肥的根据一个实施例的图表。
图19包括作为理解遗传和微生物易感性的帮助的微生物和遗传分析的示意图。
图20包括用以提供反应指标用于测量饮食遵循的目标的一年微生物评估。
具体实施方式
根据本发明的实施例的系统和方法使得能够以自动化的方式跟踪用户对预定义的健康度量的遵循。在一个实施例中，系统和方法可以跟踪在一段时间内的用户的特性来开发用户配置文件。用户的特性例如可以包括以下中的一个或多个：体重、活动水平、心率、血压、平均脂肪组织(FM)、非脂肪组织(FFM)和水化水平。应该理解的是，本发明不限于这些特性，并且在开发用户配置文件中可以跟踪任何类型的用户特性。基于用户配置文件，系统和方法可以形成被选择以达到用户遵循一个或多个健康度量或目标，并且提供一个或多个建议用于达到目标。可以部分基于用户遵循的可能性选择一个或多个目标。一个或多个健康度量或目标也可以被选择为健康的或在特定于用户的健康参数内，诸如用户的年龄和体重。
如下文所讨论的，本发明的方法与系统可以包括一个或多个值的测量。这些值可以包括例如热量消耗、热量摄入、身体质量、身体组成、身体质量指标、脂肪组织与非脂肪组织的比率、心率、身高、体重、温度、和前述中的任何一个随着时间的变化。如本文中使用的术语那样，“测量”值表示直接或间接地确定实际值和估计值中的至少一个。例如，“测量”热量消耗包括可选地结合用于确定遵循减肥计划的方法直接或间接地确定实际的热量消耗或估计的热量消耗。如也在本文中使用的，“测量的”值包括实际值和估计值中的至少一个。例如，测量的热量消耗包括如可选地结合用于确定遵循减肥计划的方法直接或间接地确定的实际的热量消耗或估计的热量消耗。
在健康度量的选择或预定义框架内，系统和方法可以跟踪用户遵循健康度量或更特别的是具有膳食养生法和锻炼养生法中的一个或两个的健康规划。系统和方法可以继续跟踪用户的特性以自动确定用户是否遵循一个或多个健康度量或目标。在一个实施例中，可以在不手动输入用户所消耗的食物的情况下确定遵循，从而潜在地避免在手动输入过程中由用户错误或欺骗造成的差异。如果确定对一个或多个健康遵循的程度低，则可以提供建议来帮助用户现实地达到一个或多个健康度量。
如本文所述，根据本发明的实施例的方法和系统跟踪一个或多个用户特性。这些特性中的一些可以通过使用个人设备（诸如在图4和5中示出并且一般被指定为10的个人设备）被跟踪或与用户相关联。个人设备10可以被用户携带或穿戴，并且可以使用户和系统的其他部件之间能够关联。个人设备10可以包括各种传感器、数据存储、通信电路、用户接口和处理单元中的一个或多个。作为示例，个人设备10可以类似于DavidW.Baarman等人在2012年12月7日提交的题为BehaviorTrackingandModificationSystem的WO2013/086363中描述的个人设备10——该申请的公开内容通过引用整体地并入于此。
如也在图5中示出的，个人设备10可以是收集关于用户活动的信息（诸如，饮食、锻炼和可能与健康和福祉相关的其他因素）的产品或部件的更大系统（或网络）的一部分。通过收集该信息，系统可能能够协助用户做出改善健康和福祉的选择。公知的是，通过跟踪食物、水和营养的消耗以及活动，我们可以得到我们健康需求的更好判断（picture）。个人设备10表示该系统的一个方面，但有助于建立个人健康规划的较大视图的一个元素。系统可以包括秤110、个人计算机120、智能手机130、连接集线器140和/或远程服务器150。个人设备10可以配置为使用诸如WiFi或低能量蓝牙的无线通信与因特网或其他系统部件110、120、130、140、150通信。通信能力可以允许个人设备10来传输和/或接收针对用户的个人健康信息。更大的系统可以包括各种部件，包括食物、补充或饮料分配器或其组合。例如，更大的系统可以包括食物补充分配器或饮料分配器，其被描述在Baarman等人在2012年4月25日提交的题为PillDispenser的美国专利申请公布2013/0110283中——该专利的公开内容通过引用整体地并入于此。
在图4的图示的实施例中，个人设备10可以包括功率管理电路12、活动跟踪电路14和生物识别跟踪电路16。应该理解的是，个人设备10在本文中设想的实施例中可以包括这些部件的子集、一个或多个附加部件或其组合。此外，个人设备10或其部分可以被集成到更大的系统的部件中。尽管未示出，但是个人设备10可以包括使用户能够提供个人设备10的输入和控制操作的用户接口。
活动跟踪电路14可以包括处理器28、通信电路24、存储器26和一个或多个传感器22。活动跟踪电路14的处理器28可能可操作地与通信电路24、存储器26和一个或多个传感器22耦合，以跟踪用户与个人设备10相关联的活动。处理器28可以从一个或多个传感器22获得信息，并且使用该信息作为基础用于执行根据本文中描述的实施例的一个或多个步骤。在一个实施例中，从一个或多个传感器22接收到的信息可以被存储在存储器26中。处理器28也可以与通信电路24对接来从外部源接收信息，诸如从图6中图示的设备110、120、130、140、150接收与个人设备10的用户相关的信息。例如，通信电路24可以是配置为在系统内接收和传输数据及信息并且使用户能够与系统交互的蓝牙接口。从外部源接收到的信息也可以被使用作为基础用于执行根据本文中描述的实施例的一个或多个步骤。此外或者可替代地，通信电路24可以使个人设备10能够传输与用户相关的信息（包括从一个或多个传感器22，从个人设备10获得的信息）到更大的系统中的部件。使用从个人设备10传达的信息，部件可以执行根据本文中描述的实施例的一个或多个步骤。
在图4的图示的实施例中，一个或多个传感器22可以包括加速度计，诸如3轴的加速度计。加速度计可以使个人设备10能够监视关联的用户的运动和活动水平。在一个实施例中，一个或多个传感器22可能能够实现对用户的活动水平的连续监视。然而，应该理解的是，本发明不限于连续监视，并且此外或者可替代地，一个或多个传感器22可配置为按照取决于应用的期望间歇地、定期地或基于事件或其组合来监视用户活动水平。
活动跟踪电路14也可以与生物识别跟踪电路16的一个或多个生物识别传感器对接。例如，处理器28可能可操作地耦合到生物识别跟踪电路16的扩展电路32，其允许处理器28与一个或多个附加的传感器诸如生物阻抗传感器对接。以这种方式，个人设备10可以获得或感测与用户相关的生物识别信息。处理器28可以与生物识别跟踪电路16对接来在期望时或基于事件获得生物识别信息，使得生物识别跟踪电路16的传感器可以潜在地避免来自功率管理电路12的功率的连续汲取。可替代地或者此外，生物识别跟踪电路或其部件可以配置为用于连续、间歇或定期监视用户。在可替代实施例中，与生物识别跟踪电路16结合描述的一个或多个传感器可以直接与活动跟踪电路14对接，或可操作地直接耦合到活动跟踪电路14。
在图4的图示的实施例中，生物识别跟踪电路16可以包括生物阻抗测量电路34。除了我们对生物阻抗测量电路34的替代以外，生物识别跟踪电路16可以包括生物共振测量电路。生物阻抗测量电路34或生物共振测量电路或两者可以使设备能够感测与用户的身体组成相关的信息。基于该身体组成信息，处理器28或另一部件可以做出关于脂肪组织和非脂肪组织的确定。
生物识别跟踪电路16可以包括能够提供指示用户的心率的输出的心率监视器36。该心率信息可以结合与用户的活动水平相关的传感器输出来分析，以例如确定静止心率。虽然在图4的图示的实施例中结合心率监视器36和生物阻抗测量电路34进行描述，但是生物识别跟踪电路16可以不同地进行配置。例如，生物识别跟踪电路16可以包括一个或多个附加生物识别传感器，诸如温度传感器、血压传感器和水化水平传感器。而且，生物识别跟踪电路16可以不包括生物阻抗测量电路34或心率监视器36或两者。生物识别跟踪电路16可以另外包括电耦合在处理器28和传感器34，36之间的端口扩展器39。
个人设备10可以包括功率管理电路12，功率管理电路12控制或管理个人设备10的部件（诸如，活动跟踪电路14和生物识别跟踪电路16）的功率供应。功率管理电路12可以包括电池41和一个或多个调节器42，43。在一个实施例中，取决于个人设备10的部件的操作需要，功率测量电路12可以包括能够提供不同的功率输出的一个或多个调节器42，43。例如，功率测量电路12可以包括低功率3V供给42，其能够提供来自电池41调节的功率到处理器28、一个或多个传感器22、通信电路24、存储器26和扩展电路32。而且，功率测量电路12可以包括耦合到电池41并且计划用于供应功率到生物阻抗测量电路34的另一3V的调节器43。
个人设备10的电池41可以以各种方式来充电。在图示的实施例中，功率管理电路12可以包括无线功率电路45和电池充电电路44。无线功率电路45可以包括能够无线地或在没有直接电触点的情况下接收功率的次级电路或接收机。例如，无线功率电路45可以经由发射机的初级线圈和次级线圈的电感耦合从发射机接收功率。可替代地或者此外，功率管理电路12可以包括能够从供应经由直接电触点接收功率的充电接口。在功率测量电路12中接收到的功率可以被充电电路44利用来对电池41进行充电。
在图4的图示的实施例中的个人设备10可以包括允许个人设备10向用户提供反馈或信息的用户反馈电路38。例如，用户反馈电路38可以包括能够基于由个人设备10确定或在个人设备10中接收到的一个或多个参数被选择性地激活的一个或多个LED。作为另一示例，用户反馈电路38可以包括将信息传达给用户的视觉显示器。在图4的图示的实施例中，用户反馈电路38被包括在生物识别跟踪电路16中，但应该理解的是，用户反馈电路38可以被合并或与个人设备10的其他电路或部件对接。
现在转到图5的图示的实施例，个人设备10可以结合被指定为100系统的部件来使用，以达到用户跟踪或提供建议或两者。系统100可以包括各种设备，该各种设备配置用于各种用途，包括与个人设备10通信、向用户提供信息、将信息从一个设备转播到另一设备以及感测与用户相关的信息。例如，系统100可以包括计算机120或远程设备130（例如智能手机）或两者，其能够与个人设备10通信来接收和传输信息，并且能够向用户提供的信息，诸如一个或多个建议，以及获得用户反馈。通信集线器140可以将信息从100系统中的一个或多个设备转播到系统100中的一个或多个其他设备。例如，通信集线器140可以使计算机120或远程设备130或两者能够与外部服务器150（诸如，云存储或数据库或其组合）进行通信。作为另一示例，通信集线器140可以接收与用户相关的信息，诸如来自秤110的用户的体重，以及传递该信息到外部服务器150用于存储。此外或者可替代地，通信集线器140也可以转播信息到个人设备10和从个人设备10转播信息。
在图5的图示的实施例中，系统100中的设备中的一个是秤110，秤110能够称用户的体重并且将用户的体重传达到系统100的另一设备，诸如个人设备10或远程设备130或两者。该体重信息可以结合根据本文中描述的实施例的方法来使用，以跟踪对一个或多个目标的遵循，包括例如预测用户的体重或饮食度量。
现在将关于图3A的图示的实施例描述开发减肥目标和协助用户达到减肥目标的方法。如示出的，被指定为300的方法可以在跟踪与用户相关的信息或用户的特性以开发减肥目标的系统中被实施。系统可以继续跟踪关于用户的信息来确定对减肥目标的遵循，并且提供一个或多个建议来帮助用户达到减肥目标。
以步骤310开始，用户可以在包括个人设备10的系统100的框架内启动根据方法300的减肥计划。虽然结合图5的系统进行描述，但是应该理解的是，方法300或方法300的一个或多个步骤可以以本文中描述的任何系统或部件来实施。对于初始时间段（例如，星期），在定期的基础上（诸如在日常的基础上）确定用户的体重，并且用户穿戴个人设备10。可以使用秤（诸如，秤110）确定用户的体重，该秤自动向系统100内的部件（诸如，个人设备10或外部服务器150）报告用户的体重。可替代地，用户可以手动输入他们的体重到系统中——尽管，如上文提到的，关于用手动输入可能存在用户错误的可能性。因此，经由秤110的用户的体重的自动报告可以帮助系统100在没有针对该用户错误的可能性的情况下跟踪用户的体重。
除了在初始时段期间监视用户的体重以外，系统100也可以基于来自个人设备10的一个或多个传感器的输出（诸如，用户穿戴个人设备10时获得的加速度计信息）跟踪与能量消耗相关的活动水平。系统100也可以跟踪各种附加特性或在初始时段期间获得与用户相关的附加信息，包括跟踪一个或多个身体组成（例如，FM/FFM比率）、BMI（身体质量指标）、年龄、性别、血压、水化、静止心率、压力和睡眠。如上概述的个人设备10可以包括能够跟踪该信息的一个或多个传感器。在初始时段期间获得的信息还可以包括指示潜在的医学问题或朝着医疗状况的易感性（诸如高血压）的家族史或DNA分析。
基于关于用户收集的信息和数据，系统100可以开发一个或多个目标，来达到健康目标体重，包括热量限制建议（膳食养生法）和/或增加的活动建议（锻炼养生法）或两者。步骤312。例如，目标可以是基于理想体重选择的饮食目标。此外或者可替代地，目标可以与达到目标BMI和目标脂肪组织或身体组成中的一个或多个相关。作为示例，系统100可以基于与用户相关的因素或特性（包括平均日常的能量消耗、年龄、性别、BMI、和身体组成）建议健康减肥目标，诸如在4个月中减少20磅。并且，基于健康减肥目标，系统100可以提供200较少日常热量的热量限制建议或每天锻炼20分钟的增加的活动建议。健康减肥目标、热量限制的建议或增加的活动的建议或其组合，可以通过输入用户相关因素到信息的表格或数据库中被确定。换句话说，信息的表格或数据库可以将与用户的相关因素关联到健康减肥目标、热量限制建议或增加的活动建议或两者结合。信息的表格或数据库还可以考虑用户遵循的可能性，使得例如系统100可以避免提供不可实现或不健康的建议或用户将认为不合理的建议。例如，数据库可以利用基于针对给定身高和体重的健康BMI（诸如，在图14中识别的那些）的信息。建议（诸如热量限制）可以基于事先临床确定。例如，热量限制建议可以不导致针对女人的少于1200千卡或针对男人的少于1800千卡的饮食。作为另一示例，可以选择目标BMI目标为在针对用户考虑为健康的体重以上。
此外或者替代地，系统100可以允许用户提供反馈，以设定或调整一个或多个目标或一个或多个建议或其组合。例如，如果用户不期望使其热量摄入减少建议量，则用户可以调整限制，从而影响目标。
热量限制建议的示例表述现在将结合图15进行描述。用户在此示例中已决心在初始期间有195.4磅的平均体重。基于图14的表格，系统可以确定该体重对应于作为超重范围的27.2lb/in2的BMI，并可以建议用户尝试在正常范围内的24.5lb/in2的BMI。目标BMI可以对应于针对用户的目标体重（诸如176磅），并且系统可以建议用户使他的热量摄入减少500千卡/天，其在3000千卡/天的他的平均每天消耗以下。
系统100可以利用一个或多个模型来确定提议或建议的热量摄入的减少。作为示例，能够基于能量摄入预测用户的体重或身体质量的模型使用以下公式(2)被描绘在图1和2中，其中FFM是非脂肪组织，FM是脂肪组织，EI是能量消耗和W是体重：
使用此模型与其他模型，可以基于诸如热量消耗、体重和身体组成的一个或多个因素预测诸如热量摄入和身体质量的特性。图1中的示例模型可能使得能够基于包括饮食诱导生热(DIT)、意志身体活动(PA)、静止代谢率(RMR)和自发性身体活动(SPA)的各种因素预测用户的体重。
在初始的监视时期期间，系统可以基于用户的活动、DIT和RMR估计能量消耗。DIT可以是基于用户的热量摄入的估计的近似，可以基于用户的特性（诸如，性别、年龄和体重）来近似RMR，并且可以使用位于个人设备10上的加速度计或使用他们的体重和比例常数近似于个人的PA的方程或两者的组合计算身体活动。体重和能量消耗可以被每天计算并且相比于预定的标准偏差极限和天数。例如，如果初始时期的天数是3天并且标准偏差被选择为1kg用于体重和100千卡用于能量消耗，则用户在监视阶段中可以被视为稳定，以及如果他们的体重波动在连续3天小于1kg和他们的能量消耗在连续3天波动小于100千卡，则准备进展到饮食。系统然后可以采取3个体重和3个能量消耗的平均值，以得到开始体重和EE。模型可以假定进入减肥计划的个人是体重稳定的——例如，不增重或减肥。而且，模型可以假定所有或几乎所有的热量差异，储存能量(ES)（能量摄入(EI)和能量消耗(EE)之间的差异）起源于减少的热量摄入并且不是总能量消耗的增加。通过假定EE大体相当于EI，系统100可以反复地减少图1和2的模型中的EI直到目标减肥在目标时期内被达到。如图16中示出的，可以利用模型来开发针对用户的随着时间推移的预测体重。图16中所示的预测减肥是基于结合图1和2描述的模型计算的。一旦计算针对目标减肥的EI，系统100可以向用户提供对应建议。如在上文概述的示例建议中，建议可以包括500千卡/天的热量限制以达到目标减肥。作为另一示例，用户的特性（诸如，能量摄入和身体质量）可以根据以下文章中描述的方法来预测：DianaM.Thomas等人在2011年7月27日出版在JournalofBiologicalDynamics中的题为“Asimplemodelpredictingindividualweightchangeinhumans”的文章和DianaM.Thomas等人在2010年10月20日出版在AmericanJournalofClinicalNutrition中的题为“Acomputationalmodeltodetermineenergyintakeduringweightloss”——这些文章的公开内容通过引用整体地并入于此。在这个阶段，用户可试图遵循一个或多个建议。
当用户尝试遵从规划时，系统100可以继续跟踪用户的特性来确定用户对一个或多个建议的遵循。步骤314和316。例如，用户可以继续经由秤110自动提供他们的日常体重。用户可以或可以不继续穿戴个人设备10。如果用户不穿戴个人设备10，则秤110可以使用户能够提供日常体重到系统100。在一个实施例中，个人设备10可以结合秤110跟踪除了日常体重以外的能量消耗。与用户相关的附加因素或特性也可以如本文中描述的那样被监视和跟踪，包括身体组成。在一个实施例中，系统100可以使用一个或多个模型分析跟踪的信息以确定对一个或多个建议的遵循。例如，一个或多个模型可以基于监视的因素（诸如体重和能量消耗）提供关于用户的预测。使用这些预测，模型可以帮助确定用户是否走上正轨以达到目标目的（诸如，目标减肥）。以这种方式，系统100可以在不使用由用户手动输入的能量摄入信息的情况下确定遵循，并且避免关联的用户错误或欺骗。例如，如图16中示出的，针对两个人的体重测量结合相同的预测减肥模型——针对365天的500千卡/天的热量限制被示出。如可以看到的，一个用户的体重在计划的早期阶段偏离模型，而其他用户的体重在早期阶段跟踪模型，但开始稍后在70天左右偏离。偏差可以使系统插入建议，其可以包括模型的变化、膳食养生法的变化和/或锻炼养生法的变化。
偏差及其关联的时间选择可以指示各种因素。例如，在早期阶段中的偏差可以指示用户缺乏对一个或多个建议的遵循。替代地，在规划的早期阶段的偏差可以指示针对个人的建议可能已经从开始就不正确，使得他们的实际体重不遵从预测减肥模型。在这种情况下，系统可以提供建议，并潜在地重新评估针对个人的模型。规划的后期阶段中的偏差可以指示针对个人的建议从开始是正确的，但是个人停止遵从建议。替代地，在后期阶段的偏差可以指示用户对一个或多个建议的遵循，但是其他因素影响用户的进展。个人是否已停止遵从建议可以基于各种因素（诸如时间选择）和根据预测模式偏差发生的程度来确定。示例确定可以包括计算X条形图，其用于确定制造过程的可重复性。在计算中，存在从多个样本计算的均值，其中样本在均值周围改变某一确定的阈值。在根据本发明的实施例中，样本可以对应于用户的体重。只要用户的体重样本在阈值内在预测模型周围发生变化，系统就可以识别用户遵循饮食。然而，如果体重样本或值超过阈值，则系统可以识别此偏差为用户不遵循饮食的指标。也可以实施附加的分析和规则集来捕获和识别其中人可能不遵循饮食但保持在阈值下的情境。例如，系统可以识别大于预期值但仍小于阈值的三个连续点可以是用户趋向远离规定规划的指示并且潜在地相应地进行响应。
如果确定与预测模型的偏差不是缺乏对建议的遵循的结果，则系统100可以进一步分析与用户相关的信息以试图考虑偏差。在一个实施例中，系统可以确定在一时间间隔内的能量消耗和能量摄入的分布对跟踪预测的模型的用户的能力有影响。为了考虑到这种分布，系统100可以请求或获得关于何时用户摄入能量和用户摄入多少能量的信息。如图在图17示出的，取决于能量摄入和能量消耗之间的时间选择，257磅个人在一天内消耗3400千卡和燃烧3470千卡可以以不同方式（四种方式被示出）燃烧能量。即，每个情境表示其中的这个人以4种不同的方式燃烧和吃相同量的热量的一天。系统100可以基于信息的数据库或表格向个人建议能量摄入和消耗的时间选择来提高他们的能力来满足目标体重。替代地，系统可以监视用户来确定能量摄入和能量消耗之间的更高效或最优的比率和时间选择，以达到目标体重。用作用于该确定的基础的所监视的信息可以是根据本发明的实施例跟踪的历史数据或可以基于用户的进度已经偏离预测模型的确定向前启动。通过优化随时间推移的热量摄入与消耗之间的比率，系统可以向个人建议如何他们可以更有效地遵循他们的计划。通过跟踪历史数据，系统可以建议哪个情境最适合个人。
在一个实施例中，在图1和2中描绘的模型的动态版本可以基于计算的EE来调整。这可以通过使用各种方法中的一个跟踪个人的能量消耗并且使用各种的方法中的一个跟踪体重和/或身体组成来实现。在初始时期之后,系统可以确定针对用户的EE已经从监视的EE偏移，并且被用在初始时期中用模型开发一个或多个建议。因为针对模型的EE被假定基本上类似于EI，所以针对用户的该EE的变化或偏移可以影响初始模型中开发的预测。如果测量的体重被跟踪在预测体重或以下，则没有什么事可以做。这可以表明人正锻炼得更多和吃得相同，使得他们增加他们的减肥率。只要用户的减肥比例不是很大程度上来自FFM的损失并且用户已不低于健康的BMI，则没有什么事可以做或者可以不给出建议。然而，如果减肥的大部分与FFM的损失相关联或用户低于健康的BMI，则系统可以提供建议来试图纠正状况。相应地，如果用户的体重通过X条规则被确定高于预测体重，则系统可以启动使用针对用户的更新EE的模型的评价考虑与初始EE的对应偏移。以这种方式，可以基于用户的行为或活动水平的变化来调整建议，诸如热量限制建议。系统可以以一个或多个方式处理用户的行为或活动水平的变化。例如，如果在时间t处，用户的体重违反用于遵循的预定规则中的一个并且用户的体重比预测的更高，则可以将EE的先前X图表值一起平均，以得到在时间t处的新的EE。该新的EE可以相比于基线EE；如果它们是相同的，则系统可以基于时间t处的平均EE和时间t处的对应体重来重新计算图1和2的模型中的EI。基于该确定，系统可以向用户指示他们可以吃多少以便达到该体重。如果相同的情境发生，但用户的新EE小于基线EE，则可以执行类似的建模过程，以确定用户的体重是否由于更低的新的EE而增加，或者用户是否过食了。系统可以监视用户的运动和活动，其可用于确定用户如何达到不遵循规定的模型的细节。如本文中提到的，该监视可以连续、间歇、定期，或基于事件的发生进行。
基于用户是否遵循一个或多个建议的确定，系统可以向用户提供反馈。步骤316,318,320。例如，如果基于热量限制的建议确定用户的能量摄入或体重大于目标能量摄入或目标体重，则系统100可以提供反馈给用户建议变化或提供提议，诸如进一步减少热量摄入或增加能量消耗。在一个实施例中，系统中的一个或多个设备可以彼此通信来提供提议给用户，包括例如提议的食物食谱或针对食物食谱的替换项目，或食物或饮食补充或其组合。在另一方面，如果基于热量限制的建议确定用户的能量摄入关于目标能量摄入走上正轨，则系统100可以提供正反馈给用户来维持其当前的规划。确定用户是否遵循一个或多个建议可以连续、间歇性、定期进行或基于诸如与减肥计划的感知偏离的事件的发生进行。
在一个实施例中，系统100可以基于与用户相关联的减肥进展包括视为过大或超过阈值的FFM的损失的确定提供建议。以这种方式，系统100可以尝试确保用户维持FFM与FM的健康比率。如图18中示出的，系统可以计算FFM的损失与减肥之间的阈值比率。绘图示出可被视为FFM的健康减肥作为总减肥(WL)在饮食上的随着时间推移的一小部分的示例。该健康比率可以用于设定最大阈值用于可以作为FFM发生的减肥的一小部分。如果系统100使用示出的方程确定个人正在失去太多FFM，则它可以相应地提供建议，诸如增加蛋白质摄入以克服FFM的损失。
图7包括用于向用户显示数据和用户可以与他们的数据进行交互的级别的移动接口的示例的图示。在左边的面板是总体用户仪表板。在中间的面板是用户体重和身体组成（FM和FFM）的表示。该中间面板当用户选择仪表板上的体重时被实现。当提示用户点击数据（被示出为星形）时，实现右侧面板。基于数据的趋势，系统建议行动。在该示例中，系统认识到用户减肥，但该减肥归因于FFM而不是FM，所以系统建议用户尝试蛋白粉。
如在图6和7的图示的实施例中示出的，系统100可以与远程设备130进行交互，以提供反馈和建议给用户，包括提供根据方法300的建议。例如，远程设备130可以包括用户接口610，710或仪表板，其使用户能够以有用和互动的方式跟踪他们的活动水平和建议。用户接口的区域可以进一步激活视图以帮助用户理解他们的信息和建议。远程设备130上可用的用户接口可以包括关于用户的信息，诸如针对天的用户的活动的细分620，630，例如包括在跑步、站立、坐着、或坐下时的能量消耗。用户接口可以使用对其他活动诸如吃四分之一芝士汉堡、执行100个俯卧撑、或失去1/100的裤子大小的隐喻比较640向用户指示在其活动期间消耗的能量。用户接口也可以使用户能够查看其监视的身体组成720，包括查看FFM和FM之间的比较，以帮助用户达到遵循一个或多个目标。用户接口也可以提供可以帮助达到遵循预测模型或一个或多个目标的补充建议730。例如，如果确定用户失去FFM而不是FM或其他趋势，则用户接口可以提供被描绘成星形的建议区域，其可以激活提议，诸如尝试蛋白粉。用户接口610，710也可以提供与用户的活动相关的信息，包括类似于图11中示出的日志的日常活动日志，其示出执行一整天的活动花费的相对时间量。例如，在上午8-10点之间，日常活动日志指示用户在两天或更多天的时期内比走路或站立花费更大的时间量来坐着。如图12中示出的，日常活动日志可以提供类似的信息但替代地使用饼图。日常活动日志也可以基于一天的时间细分食物摄入的分布，诸如早餐、午餐、晚餐和点心时间。如果用户理解这些交互作用，则他们可以回首历史数据和优化摄入和消耗的比率以最佳遵循规定的健康管理计划。图13图示输送和分析与一天的时间相关的用户的食物摄入和营养源的又一方式。通过理解该比率和能量消耗如何与此交互，用户可以更好地优化他们的健康管理计划。
现在将关于图3B的图示的实施例描述跟踪用户对一个或多个目标的遵循的方法。如示出的，被指定为400的方法类似于结合图3A描述的方法300，除了一些例外之外。方法400可以被实施在系统中以跟踪与用户相关的信息或用户的特性，以开发用户配置文件并且基于跟踪的数据形成一个或多个健康指标或目标或者监视对一个或多个目标的遵循或其组合。方法400也可以使用户能够与根据本文中描述的实施例的系统进行交互，以提供反馈给用户。在一个实施例中，反馈可以包括建议的热量限制，以达到对一个或多个目标的遵循，类似于上文关于图3B的图示的实施例描述的方法。
以步骤410开始，用户可以在包括个人设备10的系统100的框架内启动根据方法400的健康管理计划。虽然与结合图5描述的系统100结合进行描述，但是应该理解的是，方法400或方法400的一个或多个步骤可以在本文中描述的任何系统或部件中实施。对于初始时间段（例如，星期），在定期的基础上（诸如在日常的基础上）确定用户的体重，用户穿戴个人设备10。可以使用秤（诸如，秤110）确定用户的体重，该秤自动向系统100内的部件（诸如，个人设备10或外部服务器150）报告用户的体重。替代地，用户可以手动输入他们的体重到系统中。
系统100可以跟踪各种特性或在初始时段期间获得与用户相关的信息，包括跟踪能量消耗、血压、水化、静止心率、压力和睡眠中的一个或多个。如上所概述的个人设备10可以包括能够跟踪该信息的一个或多个传感器。例如，能量消耗、睡眠和心率的确定可以基于所获得的加速度计信息，而用户在初始时期内穿戴个人设备10。系统100还可以包括具有无线通信能力的血压测量设备，诸如血压袖带，使得它可以与系统100中的其他设备诸如个人设备10无线地通信。在初始时期期间获得的信息还可以包括指示潜在医学问题或朝着医疗状况的易感性（诸如高血压）的家族史或DNA分析。
基于与用户相关的信息，个人设备10可以确定平均日常能量消耗、平均静止心率、平均血压、平均FM、平均FFM和平均水化水平中的一个或多个。这些参数可用作用于开发针对用户的规划或一个或多个目标的基础。应该理解的是，方法400可以基于与用户相关的任何类型的信息开发规划或一个或多个目标，并且不限于或束缚于基于本文中概述的参数的子集或所有开发规划。在初始时期期间收集到的数据可以帮助系统100生成有可能达到用户遵循的针对用户的一个或多个目标。步骤412。一个或多个目标可以包括健康体重、或健康减肥、目标BMI、目标身体组成或目标血压或其组合。
在图3B的图示的实施例中，方法400可以利用模型，诸如上文结合方法300描述的模型，以生成一个或多个建议来达到目标。步骤412。例如，系统100可以建议热量限制，以达到总体健康状态和目标减肥。系统100还可以提供一个或多个建议来达到其他目标，包括上文概述的那些，诸如目标血压。例如，系统100可以提议锻炼养生法或低钠饮食来结合目标减肥达到健康的血压。作为另一个示例，系统100可以提议锻炼养生法来达到较低目标静止心率。在又一示例中，系统100可以建议喝水来增加朝着目标的水化水平。
当用户尝试遵从根据方法400规划的规划和目标时，系统100可以继续跟踪用户的特性来确定用户对一个或多个建议的遵循。步骤414和416。例如，类似于方法300，用户可以继续利用秤110自动提供体重信息。系统100也可以跟踪与用户相关的一个或多个附加因素或用户的特性，诸如能量消耗、身体组成、水化、血压、静止心率、压力水平和睡眠。系统100可以使用一个或多个模型（诸如本文中关于方法300描述的模型）分析跟踪的信息，以确定对一个或多个建议的遵循。步骤416。如果系统100确定用户走上正轨以达到既定目标诸如目标减肥，则系统100可以通知用户继续他们当前的计划。步骤420。然而，如果系统基于预测模型与建议之间的比较确定用户已偏离建议，则系统100可以向用户提供进一步建议。418。例如，如果用户的日常体重、身体组成的变化、水化水平的变化、血压的变化、由汗水、压力水平和睡眠水平指示的钠水平的变化或增加中的一个或多个指示用户已经偏离建议，则系统可以相应地通知用户并且可以提供建议来帮助达到对目标的遵循。如上文提到的，用户遵循建议但仍偏离预测模型是可能的。如果系统100确定这已经发生，则可以进行或提议建议或进一步分析，类似于方法300。
如上文指出的，本发明可以是产品的更大系统（或网络）的一部分，其旨在协助用户增强健康和福祉（通常称为健康和保健网络）。为了促进该增强的功能，健康和保健网络可以包括各种联网的健康和保健设备，其收集和存储关于用户和用户的活动的各种类型信息，诸如体重、身体组成、心率、血压、水化、饮食、锻炼、睡眠模式、营养摄入和可能与健康和福祉相关的其他因素。健康和保健网络然后可能能够通过处理收集到的信息并且给用户提供建议用于维持或提高健康和福祉来协助用户维持高水平的健康和福祉。健康和保健网络以及各种的健康和保健设备，被描述在以下申请中：Baarman等人在2011年12月7日提交的题为BehaviorTrackingandModificationSystem的美国临时申请号61/567,692；Baarman等人在2012年12月7日提交的题为BehaviorTrackingandModificationSystem的国际申请公布号WO2013/086363；Baarman等人在2012年4月25日提交的题为PillDispenser的美国申请序列号13/455,634；以及Baarman等人在2012年1月6日提交的题为HealthMonitoringSystem的美国申请序列号13/344,914，所有这些申请通过引用整体地结合到本文中。
本发明的系统可以以各种不同的方式集成到健康和保健网络中。例如，收集到的信息和由本发明的系统提供的建议可以由网络内的其他系统使用。在一个实施例中，本发明的系统可以是在健康援助网络内实施的营养管理系统的一部分。营养管理系统可以配置为给用户提供与营养相关的建议，诸如一般营养建议和/或特定食谱建议。现在参考图8，一个实施例的营养管理系统500可以包括本发明的饮食遵循系统502、营养建议器504、食谱建议系统506以及营养查找和计算器508。营养管理系统500可以与包括个人和家庭健康数据的网络设备或数据库510进行通信。在该实施例中，饮食遵循系统502提供输入到营养管理系统500。更具体而言，在使用中，营养管理系统500可以配置为做出营养建议和食谱建议，其考虑到如由饮食遵循系统502提供的用户的减肥或身体组成目标，以及由饮食遵循系统502收集或以其他方式获得的健康和保健信息。
在图8的实施例中，健康和保健网络经由运行在个人电子设备诸如平板计算机512上的应用程序与用户进行通信。在平板计算机512上运行的应用程序可能能够与营养管理系统500以及被包括在网络中的其他健康和保健设备514进行交互。在图8的实施例中，营养管理系统500可以直接从饮食遵循系统502和网络数据库510收集信息，并且可以例如经由平板计算机512间接从其他联网设备514收集信息。在操作中，营养建议器504分析从饮食遵循系统500、网络数据库510和任何其他联网设备514收集的信息以开发针对用户的营养建议。将制订营养建议，以帮助用户保持关于用户的目的和目标走在正轨以及大体提高健康和保健。该实施例的食谱建议系统506被配置为做出帮助实施针对用户的营养建议的食谱建议。食谱建议系统506在开发食谱建议时可以与营养查找和计算器508进行交互。营养查找和计算器508可以包括针对各种成分的营养信息。例如，营养查找和计算器508可以包括数据库，其包含基于重量的食物成分的营养含量。在使用中，营养查找和计算器508可以给食谱建议系统506提供用于选择食谱的营养信息，从而允许食谱建议系统506提供适当的食谱建议，其符合针对用户的营养建议。除了提供与减肥和身体组成相关的建议以外，营养管理系统500也可以提供与其他健康因素相关的建议，诸如当血压是所关切的事时建议针对低钠饮食的食谱或当胆固醇水平是所关切的事时建议低脂肪和低胆固醇食谱。
图8中示出的健康和保健网络仅仅是示例性的。营养管理系统500可以被合并到各种不同的健康和保健网络中，并且可能能够与各种不同的健康和保健设备进行交互。例如，图9是示出可能与营养管理系统500通信的各种健康和保健设备的框图。如所示的，设备可以包括人体秤和身体组成设备530、电话和/或计算机532、营养补充分配器534、可穿戴设备536（例如，个人设备10）以及食物秤和查找设备538。这些设备可以无线地或经由有线通信进行通信。在图示的实施例中，设备使用常规的无线通信协议诸如蓝牙或WiFi进行无线地通信。在该实施例中，人体秤和身体组成设备532可以是进行身体体重测量和身体组成测量的常规通信启用秤。例如，身体组成测量可以是使用测量的体重和由用户提供的身高信息计算的BMI测量或可以是使用生物阻抗传感器的FM/FFM的比率的测量。电话和/或计算机532可以被合并到该示例性网络中以提供用于与用户交换信息的用户接口。例如，电话和/或计算机532可以运行应用程序，其配置为与健康和保健网络中的其他设备交互。应用程序可以配置为从用户处收集任何期望的信息，并给用户提供对信息和建议的访问。营养补充分配器534可以配置为分配被营养管理系统500或以该功能进行任务的一些其他网络设备确定为适当的营养补充。例如，营养补充分配器534可以本身配置为基于在健康和保健网络内收集和维持的信息确定适当补充。如上文更详细描述的，可穿戴设备536可以由用户穿戴，并且可以包括旨在收集关于用户的锻炼活动和健康特性（诸如，身体组成）的信息的各种传感器。可穿戴设备536可以配备有实质上任何传感器，其可能有用于系统。例如，可穿戴设备536可以包括生物阻抗传感器、心率监视器和/或汗水传感器。可以提供食物秤和查找设备538，以允许食物消耗信息的准确输入。例如，食物秤和查找设备538可以允许用户测量将要被消耗的食物。设备538还可以通过查找针对所称量的食物的营养信息提供附加功能。设备538然后可以给营养管理系统500（和其他网络设备）提供针对所消耗的食物的营养信息和体重。
如上文指出的，可以用基于web的云实施健康和保健网络。如图10中示出的，图9的营养管理系统500和各种网络设备可以使用利用基于因特网的通信的无线联网技术进行互连。可以经由无线或有线连接将各种网络部件连接到因特网。例如，设备可以使用标准无线通信协议，诸如通过使用WiFi路由器和WiFi通信或有线通信协议，诸如通过使用到以太网交换机的有线连接而连接到因特网。尽管基于web的健康和保健网络可以实质上包括设备的任何组合，但是图10的实施例包括基于云的环境，在该环境中营养管理系统500能够访问SKU和营养查找设备550、植物营养素估计器552、食谱和替换数据库554、DNA易感性评估设备556和营养建议器558。在该实施例中，SKU和营养查找设备550可能能够获得SKU信息并且查找由SKU识别的产品的营养信息。设备550可以从通过SKU将营养信息与产品关联的表格或数据的其他集合获得营养信息。SKU和营养查找设备550可以具有集成的扫描仪（诸如条形码扫描仪），以获得产品的SKU。营养数据库可以驻留在设备550的存储器中或其可以在单独的设备（诸如，网络数据库（未显示））中。该实施例的植物营养素估计器52被配置为提供基于体重或体积的针对特定植物的植物营养素信息。植物营养素估计器52可以用在确定所消耗的食物的植物营养素含量中或用在估计可能被包含在建议的食物中的植物营养素含量中。食谱和替换数据库554可以是包含食谱的集合以及可能在以下特定膳食养生法有用的替代成分的数据库。例如，数据库可以提供替代成分，其提供低钠食谱或低脂肪食谱。该数据库554可以向食谱建议系统506提供数据。例如，食谱建议系统506可以在每次其做出重新建议时与食谱和建议数据库554交互。作为另一个示例，食谱建议系统506可以维持食谱和代替物的内部数据库，并且食谱建议系统506可以定期用来自食谱和建议数据库554的食谱更新该数据库。在该实施例中，DNA易感性评估设备556配置为评估用户的DNA易感性，并且做出旨在解决那些易感性的重新建议。例如，设备556可以评估心脏病家族史，并且可以建议可以帮助用户降低血压和胆固醇的活动。例如，系统可以建议锻炼养生法和/或低脂肪或低胆固醇的饮食。DNA易感性评估设备556还可以基于实际的DNA测序提供建议。例如，用户可以提供DNA样本，并且可以执行DNA的分析来确定遗传易感性。可以存储DNA分析的结果在DNA易感性评估设备556中，并且使DNA分析的结果可用于健康和保健网络中的其他设备。系统也可以建议，如果建议的动作并没有期望的效果，则用户看医生。该实施例的基于云的营养建议器558可以是冗余的或可以提供当与合并到营养管理系统500中的营养建议器504相比时变化的能力。例如，基于云的营养建议器558可以配置为基于通过更大数目的网络设备使得可用的更大数据集提供营养建议。
本发明的系统100可以另外在管理膳食养生法作为总体健康计划的一部分时将微生物和遗传学作为因素考虑。如图19中所示，例如，在人体和某些遗传易感性性内的微生物可以影响个人代谢和免疫系统功能。系统100可以在确定a)对所选的减肥计划最适当的膳食养生法或b)所选的减肥计划中的各个点处的对个人最适当的修改时将微生物评估和遗传评估作为因素考虑。可以在图19中示出的云服务器中可选地执行确定，输出是可选地由SKU提议的营养补充（包括益生菌）、用餐、用餐规划或食谱。图20包括示例性时间微生物评估策略来量化个人微生物的变化。在肠道中的细菌群落被示出为对饮食和活动的变化和微生物群落的其他扰动进行快速响应。评定在肠道中的不平衡或失调可以为用户提供行为的响应指标。因此，膳食养生法及其后续的修改可以被更恰当地定制以协助个人满足他或她的健康目的。
本发明的系统100可以另外在管理膳食养生法作为总体健康计划的一部分时监视生物营养的生物可用性。系统100可以在确定a)对所选的减肥计划最适当的膳食养生或b)所选的减肥计划中的各个点处的对个人最适当的修改时将生物营养的生物可用性作为因素考虑。例如，已知的是，某些植物营养素和/或其代谢产物的生物可用性可以受制于排在胃肠道的不同菌株的细菌的存在或缺乏。例如，异黄酮黄豆苷是通常在大豆植物中找到的并且仅可以被转换为个人中的活性代谢产物s-雌马酚，其具有包含细枝真杆菌的细菌的特定组成。此外，细菌厚壁菌门和拟杆菌属的比率已被示出为与肥胖表型或消瘦表型相关。用a）细枝真杆菌的存在或缺乏和b）厚壁菌门与拟杆菌属的比率的知识，膳食养生法可以被选择或修改，以提高用户在总体健康计划中的参与度。例如，系统100可以为具有适当水平的细枝真杆菌的计划参与者建议饮食富含黄豆苷的膳食养生法。对于其他参与者而言，系统100可以建议基本上不含黄豆苷的膳食养生法。这些考虑同样适用在确定对膳食养生法的修改时，并且不简单地适用在开始确定膳食养生法时。
要重申的是，当前实施例可以提供用于向个人提供膳食指导的方法和系统。该方法可以包括：a）接收针对个人的健康计划的选择，健康计划包括膳食养生法和锻炼养生法；b）测量个人参与健康计划期间的个人的热量消耗和/或身体组成或身体质量的变化；c）将测量的热量消耗和测量的身体组成或身体质量的变化存储到计算机可读存储器；d）基于测量的热量消耗或测量的身体组成或身体质量的变化确定对膳食养生法或锻炼养生法的遵循；e)识别膳食养生法或锻炼养生法的修改；以及f)通知个人修改。方法可以进一步包括基于由个人选择的健康计划并且基于个人的性别、年龄、身高、体重和其他因素预测身体组成或身体质量的预期变化。修改可以包括膳食养生法的变化，包括一个或多个新的或修改的用餐规划和/或食谱，其具有定制来协助个人满足他或她的健康目的的热量含量。如上文使用的，“身体组成”可以包括FFM与FM的比率或个人的BMI。系统可以大体包括包含测量热量消耗的第一传感器的第一设备，包括适配于测量身体质量的第二传感器的第二设备和适配于基于测量的热量消耗和测量的身体质量执行以下步骤的计算机：a)根据规定的膳食养生法、规定体育锻炼养生法和测量的热量消耗确定预期的身体质量；b)将测量的身体质量与预期的身体质量进行比较；以及c)基于测量的身体质量与预期的身体质量的偏差建议规定的膳食养生法和规定的锻炼养生法中的一个的修改。
系统可以包括如图9中图示的多个设备530、532、534、536、538和与基于web的云150交互的营养管理系统500。营养管理系统500与其他云数据库交互，从而允许个人有他或她的个人信息以及来自外部设备的数据以及其他数据库，其帮助监视个人做什么并且可以建议变化来帮助个人实现他或她的目的。他们的系统也可以是智能化的；例如，根据DNA易感性评估，系统能够考虑到心脏病家族史而建议个人降低他或她的血压或胆固醇。基于这些回答，系统能够给出更多体重以尝试降低血压，或如果它从健康立场做了它所能够做的一切并且血压仍然高，则系统能够建议去看医生而潜在地获得药物。
上面的描述是发明的本实施例的描述。可以在不脱离本发明的精神和更广泛方面的情况下，做出各种更改和变化。该公开出于说明性目的被提出，并且不应被解释为本发明的所有实施例的详尽描述或将权利要求的范围限制到结合这些实施例图示或描述的特定元素。例如，并没有限制，描述的发明的(一个或多个）任何个体元素可以被可替换元素取代，该可替换元素提供基本上类似的功能或者以其他方式提供足够的操作。例如，这包括当前已知的可替换元素，诸如可能目前已知于本领域技术人员的那些，并且可以在将来开发的可替换元素，诸如本领域技术人员在开发时认识到作为一种替代方案的那些。此外，公开的实施例包括多个特征，其被一致描述并且可能协作地提供益处的集合。本发明不限于仅那些实施例，其包括所有这些特征或提供所有所陈述的益处，除了在发布的权利要求中另外明确阐述的范围以外。