摘要
本发明提供了一种利用AI技术预测饮食减重干预效果的方法及系统,涉及AI技术领域,包括:构建多模态数据采集装置,采集生物传感数据以及饮食行为数据,并进行多模态数据预处理,获得对应的时序数据库;基于KEGG知识图谱技术,获得外部生物通路数据,根据所述时序数据库以及外部生物通路数据,构建动态代谢数字孪生模型,并获取对应的代谢参数流;根据所述代谢参数流,构建多模态深度学习预测模型,并获得多维预测结果集;对所述多维预测结果集进行学习优化分析,获得优化指令集,根据所述优化指令集,对用户进行饮食减重干预,并实时采集饮食减重干预后用户的生物传感数据以及饮食行为数据,对用户饮食减重进行修正。
技术关键词
多模态深度学习
多模态数据采集
数字孪生模型
生物
知识图谱技术
传感
静息代谢率
指数
时序
KEGG数据库
特征识别技术
周期
活力
动态
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