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基于chatgpt的饮食健康管理系统研究

申报人:胡海波 申报日期:2023-09-28

基本情况

第二十八期“上海交通大学大学生创新实践计划”
基于chatgpt的饮食健康管理系统研究
创新训练项目
工学
生物医学工程类
创新类
生物医学工程学院
胡海波
指导教师
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主持多项企业合作项目,“嵌入式医学高清内窥镜(腔镜)图像处理系统研制”、“数字化手术室——医学信息系统的集成”、“数字医学影像通信、表达、信息安全相关核心技术研究”;

主持医院项目“医学图像存储及通信系统”等多项科研项目;

参与国家自然基金项目“基于联合显著区域的各向异性自适应非刚性图像配准跟踪脑组织漂移研究”、“基于异常信号建模的多模医学图像形变配准理论研究”;863项目“外翻可视化关键技术及在胃肠道肿瘤诊断中的应用”;

研究方向:医学影像信息学,人工智能边缘计算,医学信息的自然语言处理

获上海市科技进步三等奖。

导师将为本项目提供理论指导与工程技术支持;配备AI模型训练GPU服务器,交我算超算服务账号,保障项目的计算资源;学习调研资料及相关差旅支出。

本研究旨在开发一个基于ChatGPT的饮食健康管理系统,该系统将聚焦于热量管理、营养平衡以及为慢性病患者提供个性化的饮食建议。


研究内容

热量管理:帮助用户追踪其热量摄入,并根据个体需求和目标提供热量管理建议,有助于体重控制和管理。

营养平衡:实现营养素摄入的平衡,包括蛋白质、碳水化合物、脂肪、维生素和矿物质等,以确保用户获得全面的营养。

慢性病患者的饮食建议:为患有慢性病(如糖尿病、高血压、心血管疾病等)的用户提供个性化的饮食建议,以帮助他们更好地管理疾病,降低并发症风险。

营养相关的问答系统:提供互动问答系统,用户可以向系统提出关于饮食和营养的问题,获得准确的回答和建议。


技术要点:

基于chatgpt的自然语言交互接口,识别使用者的意图(饮食记录、疾病相关记录,自然语言查询,或疑难求助等等);

AI图像识别食物分类;

食物数据库建立:常见大规模的食物数据库,包括食物的热量、营养成分、食材、制作方法等信息,以支持系统的热量和营养分析;

推荐算法:开发个性化算法,根据用户的个人资料、健康状况、饮食偏好和目标,生成个性化的热量管理和营养平衡饮食计划。


人数:

4人

选题成员

1

指导教师

序号 教师姓名 电子邮箱 所属学院
1 胡海波 登录状态下查看 生物医学工程学院 第一指导教师

选题附件

结束