1 / 24

Biró Csaba Eszterházy Károly Főiskola

A hátizsák probléma továbbfejlesztése az egészségügyi profil figyelembevételével diéta tanácsadáshoz. Biró Csaba Eszterházy Károly Főiskola. AgriaMedia 2011 Eger, 2011. október 11-12. Miről lesz szó?. eFilter projekt bemutatása Egészségügyi profil Egységes Diétás Rendszer (EDR )

maitland
Download Presentation

Biró Csaba Eszterházy Károly Főiskola

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript


  1. A hátizsák probléma továbbfejlesztése az egészségügyi profil figyelembevételével diéta tanácsadáshoz Biró Csaba Eszterházy Károly Főiskola AgriaMedia 2011 Eger, 2011. október 11-12.

  2. Miről lesz szó? eFilter projekt bemutatása Egészségügyi profil Egységes Diétás Rendszer (EDR) Étlaptervezés általános szabályai Egy vagy két hétre készülő étlap összeállításának logikai menete /dietetikus szemszögéből/ Étlap harmonizálása Hátizsák probléma Többdimenziós hátizsák probléma Evolúciós algoritmusok NSGA II algoritmus

  3. eFilter projekt Az eFilter projekt célja egy olyan informatikai rendszer fejlesztése, amely egészségügyi adatok alapján szűri a fogyasztásra szánt élelmiszerek listáját. KMOP-1.1.1-09/1-2009-0053 számú pályázat Egészségügyi profil alapján szűrt fogyasztói adatbázisokból nyert információkat kezelő rendszer - eFilter WIT-SYS Consulting ZRt. Eszterházy Károly Főiskola

  4. Egészségügyi profil Az egészségügyi adatokat egy egészségügyi profilban tároljuk. Ez tartalmazza az ételérzékenységeket, az allergiákat, diétákat és egyéb étkezésnél figyelembe veendő adatokat. Az élelmiszer lehet egy nagyon egyszerű, pl. liszt, vagy akár egy nagyon összetett, pl. sajtos makaróni. Ezeket az adatokat számszerűsítve tároljuk. Nem azt tároljuk, hogy a felhasználónak mogyoró allergiája van, hanem hogy a megengedett napi mogyoró bevitel 0.0 és 0.0 közt van, tehát megszorításként. Így az egészségügyi profil egy többdimenziós megszorítási mátrix lesz.

  5. Cél Célunk egy olyan hatékony algoritmus kidolgozása, amely támogatást nyújt diétás menü összeállításához. 

  6. Egységes Diétás Rendszer (EDR) Energia és tápanyagtartalom és az ételkészítési eljárás kombinációjából határozható meg a szükséges diétás étrend Forrás: Veresné Bálint M.: Gyakorlati dietetika

  7. Étlaptervezés általános szabályai (Mák Erzsébet) Táplálkozásianamnézis szempontrendszere: (1) A beteg személyi adataira vonatkozó kérdések: • neme, • életkora, • foglalkozása, • lakhelye (2) A megbetegedésre vonatkozó kérdések Vizsgálati eredmények alapján (pl. testtömegindex, testzsírszázalék, stb.)

  8. (3) A beteg életkörülményeire vonatkozó kérdések témái • családi körülmények, • lakhelyének település jellege, • élelmiszer-beszerzési forrásai, • életvezetésének nehézségei, • viszonya betegségéhez, • betegségismerete, • környezethez való kapcsolata, • anyagi helyzete.

  9. (4) Fizikai aktivitásra és az élvezeti szerek fogyasztására vonatkozó kérdések: • napi tevékenység, • sport, • dohányzás, • alkoholfogyasztás, • kábítószer-fogyasztás, • kávé.

  10. (5) Étkezési szokásokra vonatkozó kérdések: • étkezéseinek száma, időpontja, • étkezéseinek helye, • étkezéseinek körülményei, • egyes élelmiszerek fogyasztási gyakorisága, rendszeresen fogyasztott ételei, • melyek a kedvenc ételei, • melyek a panaszt okozó ételek , • folyadékfogyasztási szokásai.

  11. Egy vagy két hétre készülő étlap összeállításának logikai menete Dietetikusszemszögéből 1. Húsételek megtervezése az adott időszak összes napjára. 2. Húsételekhez illő köret vagy főzelék, esetleg a mártás, a saláta illesztése. 3. Déli étkezéshez, esetleg a vacsora étkezéséhez a leves kiválasztása. 4. Előzőeket kiegészítő gyümölcs vagy édesség. 5. Reggelik összeállítása. 6. Naponkénti tervezés. Kiegészítjük a napokat a tízórai és uzsonna ételeivel, attól függően, hogy milyen tápanyagokra van még szüksége a szervezetnek.

  12. Az étlaptervezés gyakorlati szempontjai /részlet/ (Mák Erzsébet) A napi fél liter tej, vagy ennek megfelelő mennyiségű tejtermék tervezéséről gondoskodni kell! Minden étkezést, ahol csak lehet, egészítsen ki idényjellegű friss zöldség vagy gyümölcs, lehetőleg nyers formában. Egymás után és egy napon belül nem szerepelhet főétkezésekben keményít alapú alapanyag (rizs, burgonya, tészta). Minden feltét és köret összeállításnál, ahol csak lehet, idény jellegű, friss salátát kell tervezni.

  13. Meleg vacsorának számít mindaz, ami a déli főétkezésnél is adható, de kerüljük a laktató, puffasztó, nehezen emészthető ételeket, például: töltött káposzta, sólet, disznótoros. Törekedjünk a nyersanyagok változatosságára, de ez alól kivétel a nyers kerti vetemény – paprika, paradicsom, retek, stb. – idényjellegű gyümölcs. Ezek minden nap kerüljenek asztalra, lehetőleg minél többször!!!

  14. Harmonizálás Egy étlap jónak mondható, ha nem csak az energia és tápanyagigényeket elégíti ki, hanem ízlésnek is megfelel és kellően változatos. Általában egy étkezésen belül ételekre, egymást követő főétkezésekre, egymás utáni napokra és 1 hét, 10 vagy 30 nap összességében értendők.

  15. Az adott szempontok előfordulási gyakoriságának megítélésére az élelmezésben a változatossági mutatókat szokták alkalmazni. Kiszámítása: Értékelése: 60 alatt nem kielégítő, 61-80 között elfogadható, 81 és e felett jó az étlap. (Rigó)

  16. (0-1) Hátizsák probléma 0-1 hátizsák feladat Adott n darab tárgy , az i-edik tárgy használati értéke vi, súlya pedig wi, ahol vi és wiegész számok. Kiválasztandó a tárgyak olyan részhalmaza , amelyek használati értékének összege a lehető legnagyobb , de a súlyuk összege nem nagyobb, mint a hátizsák W kapacitása, amely egy egész szám. (0-1 mivel nem tehetjük meg, hogy egy tárgy töredékét vagy többszörösét választjuk) Töredékes hátizsák feladat - Tárgyak töredéke is válaszható.

  17. Többdimenziós (0-1) hátizsák probléma - NP-nehéz probléma - Az alábbiak szerint definiálható: - Számos gyakorlati alkalmazása létezik: (erőforrás allokáció, rakomány elhelyezés vagy akár menütervezés)

  18. Tervezésnél figyelembe vett további szempontok Figyelembe vett és jól paraméterezhető szempontok: íz, állag, szín, hőmérséklet, elkészítési mód, esztétikai normák, szezonális és funkcionális minőség.

  19. Evolúciós algoritmusok és az optimumkeresés A tradicionális megoldások elfogadhatatlan futási időt adnak (NP, NPC) A biológiai evolúciót modellezik. Az evolúcióban részt vevő egyedek valamilyen módon a feladat megoldásait reprezentálják. Eljárás kiszelektálja a jobb egyedeket. Bonyolult eljárástér, nagyfokú párhuzamosság jellemzi. A lehetséges megoldások egész halmazával dolgoznak az eddigi egy megoldás folyamatos javítása helyett.

  20. Evolúciós algoritmusokosztályozása Evolúciós stratégiák:(Rechenberg, 1973, repülőgépszárny optimalizálás) Evolúciós programozás:programkód kifejlesztése a kódrészletek mutálódása és szelektálása által. Véges automaták automatikus kifejlesztésére (Fogel,Owens, Walsh, 1966.) Genetikus algoritmus, GA:keresztezés, mutáció és szelekció matematikai modellezése (Holland, 1975). • Osztályozó rendszerek • Genetikus programozás, GP: programok kitenyésztése adott feladatra. (Koza, 1992).

  21. Genetikus algoritmus Definíció: A genetikus algoritmus a lehetséges megoldások egy populációját hozza létre, amelyekhez lépésenként új egyedeket ad, illetve a már meglévő egyedekre szelekciós, rekombinációs és mutációs operátorokat alkalmaz. Alkalmazási területei: Sokdimenziós keresési terek jellemzők és a fontosabb változók közötti összefüggés ismeretlen. A keresési tér nehezen, vagy nem is szűkíthető. Egy megoldás jósága gyorsan ellenőrizhető, de egy jó megoldás előállítása nehézkes.

  22. Az étrendi populáció hierarchiája Forrás: Mák E., Gaál B., Vassányi I., KaramánnéPakai A., Szabolcs I.: Egészségügyi szoftverek mesterséges intelligenciával – étrendtervez szoftver; Magyar Orvos XVI. 2008.11. 36-38.

  23. NSGA II (Non-dominatedSortingGeneticAlgorithm) algoritmus Prof. KalyanmoyDeb, 2000 KanpurGeneticAlgorithmsLaboratory (KanGAL) , India

  24. Köszönöm a figyelmet!!!

More Related