[發明專利]一種基于大數據擬合的青少年肥胖監測預測方法

在審

• 申請號: 202010925698.3
• 申請日: 2020-09-07
• 公開（公告）號: CN112086190A
• 公開（公告）日: 2020-12-15
• 發明（設計）人: 周昌發
• 申請（專利權）人: 成都吱吖科技有限公司
• 主分類號: G16H50/30
• 分類號: G16H50/30
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于大數據擬合的青少年肥胖監測預測方法，其特征在于：包括以下步驟：

1)收集各年齡段的肥胖青少年的身高、體重、一段時間內的日常數據和基礎代謝率、飲食后代謝率、運動后代謝率數據，并依據收集的數據建立大數據數據庫；

2)分析數據庫中的日常數據，根據日常數據的對肥胖的影響為每個導致肥胖的日常數據設置一個權重；

3)以步驟2)得出的導致肥胖的日常數據的權重作為輸入，建立青少年肥胖預測模型；

4)測量某個青少年的身高、體重并收集一段時間內的日常數據；

5)測量步驟4)中的青少年的基礎代謝率、飲食后代謝率和運動后代謝率；

6)根據步驟4)、步驟5)測量的數據和步驟3)建立的青少年肥胖預測模型，計算步驟4)的青少年的肥胖概率。

2.根據權利要求1所述的基于大數據擬合的青少年肥胖監測預測方法，其特征在于：步驟5)中，測量步驟4)中的青少年的基礎代謝率、飲食后代謝率和運動后代謝率的步驟為：

5-1)待測的青少年與前夜六點后禁食，次日醒后空腹乘坐交通工具至測量處，平躺半小時后，使用單筒肺量計測量其耗氧量，計算出BMR；

5-2)定量進食，平躺一小時后，再測量其耗氧量；

5-3)進行臺階測試，以三十次每分鐘的節律上下臺階三分鐘后，休息三分鐘，測量其耗氧量，使用公式計量臺階指數公式為：

3.根據權利要求1所述的基于大數據擬合的青少年肥胖監測預測方法，其特征在于：導致肥胖的日常數據包括：出生重量、母親孕期BMI、父親日常BMI、母親日常BMI、每日運動時間、每日學習時間、每日睡眠時間、日常飲食熱量攝取量。

4.根據權利要求1所述的基于大數據擬合的青少年肥胖監測預測方法，其特征在于：在步驟4)中，將收集日常數據的時間段分隔為不同的時間間隔，收集每個時間間隔內的日常數據并記錄每個時間間隔的待測青少年的身高和體重。

5.根據權利要求1所述的基于大數據擬合的青少年肥胖監測預測方法，其特征在于：不好走2)中，將出生重量的權重設置為：將出生重量為2.5公斤的權重設置為1，出生重量每增加1公斤，出生重量的權重則相應的增加0.5；

將母親孕期BMI的權重設置為：母親孕期BMI小于25，則母親孕期BMI的權重為1；母親孕期BMI大于25時，BMI每增加1，則母親孕期BMI的權重在1的基礎上增加0.2；

將父親日常BMI的權重設置為：父親日常BMI小于25，則父親日常BMI的權重為1；父親日常BMI大于25時，BMI每增加1，則父親日常BMI的權重在1的基礎上增加0.1；

將母親日常BMI的權重設置為：母親日常BMI小于24，則母親日常BMI的權重為1；母親日常BMI大于24時，BMI每增加1，則母親日常BMI的權重在1的基礎上增加0.1；

將每日運動時間的權重設置為：每日運動時間為2小時，則每日運動時間的權重為1；每日運動時間每減少0.5小時，則每日運動時間的權重在1的基礎上增加0.2；

將每日學習時間的權重設置為：每日學習時間為7小時，則每日學習時間的權重為1；每日學習時間每減少0.5小時，則每日學習時間的權重在1的基礎上增加0.1；

將每日睡眠時間的權重設置為：每日睡眠時間為8-9小時，則每日睡眠時間的權重為1；每日睡眠時間在8小時的基礎上每減少0.5小時或者每日睡眠時間在9小時的基礎上每增加0.5小時，則每日睡眠時間的權重在1的基礎上增加0.2；

將日常飲食熱量攝取量的權重設置為：每日每千克體重的熱量攝取量為250千焦耳，則日常飲食熱量攝取量的權重為1；每日每千克體重的熱量攝取量為250每增加50千焦耳小時，則日常飲食熱量攝取量的權重在1的基礎上增加0.1。