Способ и система контролирования и соблюдения рекомендаций по питанию на предприятии общественного питания

Изобретение относится к области систем и способов контролирования и соблюдения рекомендаций по питанию на предприятии общественного питания. Техническим результатом является обеспечение возможности формирования набора рекомендаций для упрощения процедуры контролирования и соблюдения диеты пациентами. В способе получают набор рекомендаций по питанию пользователя, включающий продукты, блюда и напитки для употребления; затем получают сигнал с мобильного устройства связи пользователя, который зашел на предприятие общественного питания; после чего определяют местоположение и идентифицируют предприятие общественного питания, из которого был направлен сигнал с мобильного устройства пользователя; затем получают из базы данных данного предприятия общественного питания набор предлагаемых блюд и напитков; формируют на основании базы данных предприятия общественного питания и набора рекомендаций пользователя по питанию набор рекомендуемых и нерекомендуемых блюд и напитков; и в итоге направляют сформированный на предыдущем шаге набор рекомендуемых блюд и напитков на мобильное устройство связи пользователя. 2 н. и 3 з.п. ф-лы, 2 ил.

 

ОБЛАСТЬ ТЕХНИКИ

[001] Данное техническое относится в общем к вычислительной технике, а в частности к системам и способам контролирования и соблюдения рекомендаций по питанию на предприятии общественного питания.

УРОВЕНЬ ТЕХНИКИ

[002] В настоящее время появляется огромное количество рекомендаций по выбору диеты, а также по питанию, или, скорее, по его ограничению. У многих диет есть два неприятных последствия. Первое заключается в возвращении избыточного веса после прекращения диеты и это особенно часто случается после быстрого похудения. Второе последствие намного серьезнее: организм человека начинает страдать от дефицита различных незаменимых элементов, которые не способен синтезировать самостоятельно в нужных количествах. Результатом многих диет являются гиповитаминозы и авитаминозы, хроническое обезвоживание, дефицит микроэлементов.

[003] Имеются существенные технические трудности, связанные с назначением диеты. Диету должен назначать опытный врач диетолог, имеющий профессиональные знания по составу тех или иных продуктов, владеющий принципами замены одних продуктов другими. Опыт показывает, что врачи общей практики (терапевты и эндокринологи) имеют об этих вопросах самые общие представления. Как результат, всем пациентам без учета их пищевых пристрастий и особенностей предлагается примерная меню-раскладка, взятая из диетологического справочника.

[004] В результате получения и краткого ознакомления с меню, подготовленным диетологом, пациент придерживается данного меню в течение короткого промежутка времени из-за отсутствия силы воли и соблазнов во вкусной еде. Более того, находясь на предприятиях общественного питания, которыми могут быть рестораны и кафе, пациент пренебрегает своей диетой из-за доступного обилия вкусных блюд и напитков, многие из которых не являются рекомендуемыми и могут привести к таким заболеваниям как гастрит или язва. Таким образом, такая диета не приводит к формированию навыков рационального питания, поэтому после прекращения лечения рецидивирование избыточного веса наблюдается с частотой 90-95%.

СУЩНОСТЬ ИЗОБРЕТЕНИЯ

[005] Данное техническое решение направлено на устранение недостатков, свойственных решениям, известным из уровня техники.

[006] Технической задачей или, другими словами, технической проблемой, решаемой в данном техническом решении, является контролирование и соблюдение рекомендаций по питанию на предприятии общественного питания.

[007] Техническим результатом, проявляющимся при решении вышеуказанной технической проблемы, является упрощение процедуры контролирования и соблюдения диеты пациентами.

[008] Указанный технический результат достигается благодаря осуществлению способа контролирования и соблюдения рекомендаций по питанию на предприятии общественного питания, в котором получают набор рекомендаций по питанию пользователя, включающий продукты, блюда и напитки для употребления; затем получают сигнал с мобильного устройства связи пользователя, который зашел на предприятие общественного питания; после чего определяют местоположение и идентифицируют предприятие общественного питания, из которого был направлен сигнал с мобильного устройства пользователя; далее получают из базы данных данного предприятия общественного питания набор предлагаемых блюд и напитков; затем формируют на основании базы данных предприятия общественного питания и набора рекомендаций пользователя по питанию набор рекомендуемых и нерекомендуемых блюд и напитков; и в итоге направляют сформированные на предыдущем шаге набор рекомендуемых блюд и напитков на мобильное устройство связи пользователя.

КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЧЕРТЕЖЕЙ

[009] Признаки и преимущества настоящего технического решения станут очевидными из приведенного ниже подробного описания и прилагаемых чертежей, на которых:

[0010] На Фиг. 1 показан примерный вариант осуществления способа контролирования и соблюдения рекомендаций по питанию на предприятии общественного питания, выполненный в виде блок-схемы;

[0011] На Фиг. 2 показан примерный вариант осуществления системы контролирования и соблюдения рекомендаций по питанию на предприятии общественного питания;

ПОДРОБНОЕ ОПИСАНИЕ ТЕХНИЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ

[0012] Данное техническое решение может быть реализовано на компьютере или другом устройстве обработки данных в виде автоматизированной системы или машиночитаемого носителя, содержащего инструкции для выполнения вышеупомянутого способа.

[0013] Техническое решение может быть реализовано в виде распределенной компьютерной системы, компоненты которой являются облачными или локальными серверами.

[0014] В данном решении под системой подразумевается компьютерная система или автоматизированная система (АС), ЭВМ (электронно-вычислительная машина), ЧПУ (числовое программное управление), ПЛК (программируемый логический контроллер), компьютеризированная система управления и любые другие устройства, способные выполнять заданную, четко определенную последовательность вычислительных операций (действий, инструкций).

[0015] Под устройством обработки команд подразумевается электронный блок либо интегральная схема (микропроцессор), исполняющая машинные инструкции (программы).

[0016] Устройство обработки команд считывает и выполняет машинные инструкции (программы) с одного или более устройства хранения данных. В роли устройства хранения данных могут выступать, но, не ограничиваясь, жесткие диски (HDD), флеш-память, ПЗУ (постоянное запоминающее устройство), твердотельные накопители (SSD), оптические приводы, облачные хранилища данных.

[0017] Программа - последовательность инструкций, предназначенных для исполнения устройством управления вычислительной машины или устройством обработки команд.

[0018] Предприятие общественного питания - общее название организации, которая оказывает услуги общественного питания посредством: производства кулинарной продукции, ее реализации и организации питания различных групп населения.

[0019] Примерный вариант осуществления способа контролирования и соблюдения рекомендаций по питанию на предприятии общественного питания, показанный в виде блок-схемы на Фиг. 1, включает следующие шаги.

[0020] Шаг 101: получают набор рекомендаций по питанию пользователя, включающий продукты, блюда и напитки для употребления.

[0021] Выбор рекомендации, которую нужно дать пользователю, зависит от того, какое у него состояние здоровья, которое может быть определено на основании его медицинской карты, заполненного опросника с вопросами по состоянию здоровью, а также на основании лабораторных или клинических исследований. В некоторых вариантах осуществления рекомендации по питанию пользователя, включающие продукты, блюда и напитки для употребления формирует профессиональный диетолог на основании состояния здоровья пользователя или алгоритмы машинного обучения, известные из уровня техники посредством автоматической обработки естественного языка.

[0022] Обработка естественного языка (NLP), по сути известная в технике, может быть использована для извлечения релевантных терминов или понятий из свободно-текстовых (текст на естественном языке) клинических документов и идентификации их содержимого в документе. Они могут быть сохранены в базе данных или другом структурированном формате (например, XML). В качестве примера рассмотрим часть медицинской карты:

[0023] «HISTORY: 45 years old female presenting with tinnitus in left-ear and tingling on hands» («ИСТОРИЯ: 45 лет, женщина, с присутствующим тиннитусом в левом ухе и покалыванием в руках»).

[0024] Способы NLP могут быть использованы для преобразования этого текста в формат, описывающий содержимое (демографические данные, полученные данные, проблемы), подробную информацию (локализации на теле, пол, возраст), алфавитно-цифровые коды для однозначной идентификации понятий (например, коды UMLS) и часть медицинской карты (например, «past history» (анамнез)). Например, указанная выше по тексту часть медицинской карты может быть преобразована в следующее:

[0025]

[0026]

[0027]

[0028]

[0029]

[0030]

[0031]

[0032]

[0033]

[0034]

[0035]

[0036]

[0037]

[0038]

[0039]

[0040]

[0041] Этот процесс может быть выполнен над большим набором медицинских карт пациентов. Этот этап может быть выполнен в отношении всех текстовых данных, содержащихся в лабораторной информационной системе (LIS) или больничной информационной системе (HIS). Возможно, ограничивать анализируемый набор медицинских карт теми, которые созданы конкретным набором авторов, например медицинскими специалистами. Этот набор авторов может представлять собой одного индивидуума, таким образом осуществляя персонализацию системы предложения. Набор авторов также может быть выбран для того, чтобы получить предложения, которые являются применимыми для релевантной области знаний. Для этой цели, набор авторов может содержать набор главных врачей, отделение в больнице, секцию в отделении или в многочисленных больницах.

[0042] Элементы структурированных данных, извлекаемые из каждого документа, могут быть сохранены в базе данных. В простом варианте осуществления база данных содержит список идентификаторов медицинских карт, содержащихся в ней понятий и терминов, а также их уникальные идентификаторы. Более того, часть медицинской карты, в которой был найден термин, может быть сохранена в базе данных.

[0043] Если у пользователя повышенный риск развития или наличия определенного заболевания, ему дополнительно выдаются рекомендации по коррекции изменяемых внешних факторов риска (курение, употребление вредных продуктов и т.д.), которые у него находятся в состоянии, повышающем риск. Например, для сахарного диабета 2-го типа рекомендации могут выглядеть следующим образом:

[0044] "Пейте кофе каждый день.

[0045] Следует ежедневно включать в свой рацион кофе, не превышая, однако, допустимую для вас норму.

[0046] Включите в свой ежедневный рацион фрукты.

[0047] Рекомендуется употреблять фрукты каждый день. Они богаты клетчаткой и полезными витаминами, и микроэлементами.

[0048] Рекомендуется употреблять продукты, богатые витамином Е.

[0049] Следует увеличить поступление в организм токоферола с пищей. Витамин Е является мощным антиоксидантом, необходим для мышечной ткани и иммунной системы".

[0050] Более подробно, сформированные рекомендации могут включать в себя предоставление уведомлений пользователю относительно рекомендуемых терапевтических мер и/или других вариантов действий в отношении целей, связанных со здоровьем и/или диетой. Уведомления о рекомендациях могут предоставляться пользователю посредством электронного устройства (например, персонального компьютера, мобильного устройства, планшета, смарт-часов и т.д.), причем с отображением в графическом интерфейсе пользователя (GUI). Рекомендации могут отображаться в приложении, в веб-интерфейсе в личном кабинете пользователя, в смс-сообщении или PUSH-уведомлении. В одном примере реализации веб-интерфейс персонального компьютера или ноутбука, связанный с пользователем, может предоставлять пользователю доступ к учетной записи пользователя, в котором учетная запись пользователя включает информацию о данных пользователя, подробную информацию о медицинских показателях пользователя, а также уведомления о рекомендациях. В другом варианте реализации приложение, выполняемое на персональном электронном устройстве (например, смартфон, смарт-часы, интеллектуальное устройство на голове), может быть сконфигурировано для предоставления уведомлений (например, на дисплее или звуковым образом и т.д.), в отношении рекомендаций по питанию пользователя, включающих продукты, блюда и напитки для употребления, полученных на данном шаге. Уведомления могут дополнительно или альтернативно предоставляться непосредственно через человека, связанного с пользователем системы (например, супруг, медицинский работник и т.д.). В некоторых дополнительных вариантах реализации уведомления могут дополнительно или альтернативно быть предоставлены человеку (например, специалисту в области здравоохранения или диетологу), связанному с пользователем, в котором человек может влиять на осуществление рекомендаций (например, посредством рецепта, путем проведения терапевтического сеанса и т.д.). Однако рекомендации и уведомления о них могут быть предоставлены пользователю системы любым другим подходящим способом.

[0051] В данном изобретении рекомендации могут содержать предпочтительные перечни продуктов, потребление которых уменьшает вероятность возникновения онкологических заболеваний или снижение лишнего веса. В некоторых вариантах осуществления рекомендации могут быть сформированы в такой структуре данных как список, таблица, дерево и т.д., не ограничиваясь. Также каждое блюдо или напиток могут быть описаны через состав компонент, их количество, бренды, а также пищевую ценность.

[0052] В некоторых вариантах осуществления рекомендации могут быть сформулированы в более общем виде:

[0053] - снижение потребления жира до уровня не более 30% от общего потребления калорий, с последующим снижением потребления жиров до уровня менее 10% от общего потребления калорий;

[0054] - употребление в пищу фруктов, овощей и злаков (непросеянную муку), диетические волокна, отруби;

[0055] - употребление растительных продуктов, содержащих ретиноиды -витамин А, каратиноиды и натуральные диетические противораковые продукты: зеленые, желто-фасные и желто-оранжевые овощи и фрукты, фитоэстрогенные продукты, продукты, содержащие органическую серу - чеснок и фенольные соединения;

[0056] - употребление в пищу столовой соли не более 0,5 грамм в день;

[0057] - умеренное потребление алкоголя, по возможности, полное воздержание.

[0058] В некоторых вариантах осуществления данного технического решения рекомендации по питанию могут содержать конкретные численные значения по блюдам и продуктам, причем приведенные на каждый день и/или месяц, и/или год.

[0059] Набор продуктов на недельную диету для питания пользователя, может включать муку, крупу грубого помола, растительное масло, вареные овощи, причем в качестве муки используют муку шиповника, в качестве крупы -гречневую крупу, при этом он дополнительно содержит: отруби, зеленый чай, хлеб из муки грубого помола, бобы, чечевицу, грибы шитаки и мантаки свежие и сушеные, лосось свежий, цыплята не инкубаторские, лук репчатый, чеснок, морковь, сельдерей, укроп, петрушку, полынь, чернику, виноград, ананас, папаю, лимон, апельсин, оливковое масло, белокочанную капусту, в качестве вареных овощей используют: брюссельскую капусту, цветную капусту, брокколи, красную свеклу, перец не горький (красный, желтый, зеленый), при следующем соотношении компонентов, г: мука шиповника - 205-210, крупа гречневая 340-350, отруби 65-70, зеленый чай 32-35, хлеб из муки грубого помола 980-1000, бобы 190-200, чечевица 190-200, грибы шитаки и мантаки свежие 290-300 и сушеные 145-150, лосось свежий 290-300, цыплята не инкубаторские 140-150, лук репчатый 190-200, чеснок 90-95, морковь 1450-1500, помидоры 1450-1500, белокочанная капуста 450-500, брюссельская капуста 450-500, цветная капуста 450-500, брокколи 290-300, красная свекла 470-500, перец не горький (красный, желтый, зеленый) 340-350, сельдерей 18-20, укроп 18-20, петрушка 18-20, полынь 18-20, черника 380-400, виноград 380-400, ананас 2600-2700, папая 2400-2450, лимон 240-250, апельсин 260-270, оливковое масло 340-350.

[0060] Основополагающие рекомендации по правильному, научно-обоснованному питанию при некоторых заболеваниях могут быть следующими:

[0061] - обязательно включать в диету сырые продукты;

[0062] - минимум тепловой обработки;

[0063] - исключить из употребления консервированные продукты;

[0064] - обязательно включить в рацион пищевые волокна;

[0065] - необходима нормализация работы кишечника; [0066] - употребление очищенной воды.

[0067] Из уровня техники известно средство для профилактики и лечения злокачественных новообразований, представляющее собой спиртовую настойку трав, обладающих противоопухолевой активностью, и трав, оказывающих на организм общеукрепляющее действие и стимулирующее иммунную систему и тонус организма. В составе рекомендаций по диете в такие средства могут входить следующие травы: аир болотный, календула, шиповник, спорыш, бессмертник, калина, марьин корень, зверобой, хвощ, барвинок розовый, черника, смородина черная, щавель конский, шелковица черная, чистотел, боярышник, окопник лекарственный, солодка голая, чага, лапчатка прямостоячая и чеснок.

[0068] Шаг 102: получают сигнал с мобильного устройства связи пользователя, который зашел на предприятие общественного питания.

[0069] К мобильным устройствам связи 210 пользователя, как показано на Фиг. 2, могут относиться электронные устройства широкого спектра разновидностей, включая, но не ограничиваясь этим, мобильные телефоны, смартфоны, карманные компьютеры PDA (Personal Data Assistant) и подобные устройства, в которых используются различные технологии связи, такие как AMPS (Advanced Mobile Phone System - усовершенствованная система мобильной телефонной связи), TDMA (Time Division Multiple Access -многостанционный (множественный) доступ с временным разделением каналов), CDMA (Code Division Multiple Access - многостанционный доступ с кодовым разделением каналов), GSM (Global System For Mobile Communications - глобальная система мобильной связи), GPRS (General Packet Radio Service - пакетная радиосвязь общего назначения), EV-DO или 1×EV-DO (Evolution-Data Optimized - эволюционировавшая оптимизированная передача данных) и UMTS (Universal Mobile Telecommunications System - универсальная мобильная телекоммуникационная сеть). В состав мобильного устройства связи пользователя также входит аппаратное и программное обеспечение, предназначенное для поддержки функций, используемых для беспроводной связи с системой 200. В состав такого аппаратного обеспечения могут входить приемник, передатчик, центральный процессор, запоминающее устройство в виде энергозависимого или энергонезависимого запоминающего устройства, устройства ввода-вывода и т.д.

[0070] После того как пользователь зашел на предприятие общественного питания, которым может быть ресторан, он отправляет в систему 200 сигнал со своего мобильного устройства связи 210, которым может быть смартфон, как показано на Фиг. 2. Способ формирования данного сигнала может быть любым известным из уровня техники. Например, в некоторых вариантах осуществления сигнал отправляется с мобильного устройства связи пользователя после считывания им двумерного кода, расположенного на меню заведения, или входной двери, или другой вывески в заведении, не ограничиваясь. Двумерный код может являться штрих-кодом, который может быть выполнен, например, посредством прямой термопечати, теплопередачи, матричной передачи, маркировки, например, лазерным методом, в частности, с помощью лазера на алюмо-иттриевом гранате АИГ (YAG), голубого лазера или ультрафиолетового лазера. При необходимости штрих - код может содержать зашифрованные данные.

[0071] В некоторых вариантах реализации двумерный код может быть цифрового типа, например в виде Европейского международного кода EAN8, Европейского международного кода EAN13, Универсального кода товара UPC, или Международного стандартного книжного номера ISBN, либо буквенно-цифрового типа, например в виде кода Code 39 или Code 128.

[0072] Штрих - код может представлять собой двумерный код, например, типа PDF 417, DataMatrix, Maxicode или QR Code.

[0073] В других вариантах реализации сигнал направляется в систему 200 посредством отправки им сообщения и/или публикации фотографии в социальную сеть (например, Foursquare™) о том, что он находится в определенной географической точке земного шара. Данная сеть с помощью GPS определяет местоположение пользователя, а он ставит отметку на карте - чекин.

[0074] В других вариантах реализации сигнал направляется в систему 200 посредством автоматического подключения мобильного устройство связи 210 пользователя к беспроводной сети, например Wi-Fi, данного предприятия общественного питания. Аналогично, сигнал может направляться при подключении пользователя к сети заведения посредством двухфакторной аутентификации с введением номера телефона или электронной почты.

[0075] В некоторых вариантах осуществления вместо предприятия общественного питания может использоваться специально оборудованное стационарное здание или его часть, предназначенное для розничной продажи товаров и оказания услуг покупателям и обеспеченное торговыми, подсобными, административно-бытовыми помещениями, а также помещениями для приема, хранения товаров и подготовки их к продаже - складами.

[0076] Шаг 103: определяют местоположение и идентифицируют предприятие общественного питания, из которого был направлен сигнал с мобильного устройства пользователя.

[0077] На данном шаге сервер 220 определения местоположения опрашивает Wi-Fi-инфраструктуру предприятия общественного питания посредством стороннего сервера. Обычно Wi-Fi-инфраструктура предприятия общественного питания обеспечивается сторонней компанией, и, следовательно, сервер 220 определения местоположения опрашивает сторонний сервер, который, в свою очередь, запрашивает данные, такие как данные о местоположении, ассоциированные со всеми устройствами 210, которые могли переместиться с момента последнего запроса на опрос. Обычно сторонний сервер опрашивает Wi-Fi-инфраструктуры предприятий общественного питания периодически или регулярно. Сервер может опрашивать Wi-Fi-инфраструктуру предприятия общественного питания приблизительно каждые 15 секунд. Однако несмотря на то, что опрашивание может быть периодическим, принимаемые данные о местоположении каждого мобильного устройства связи 210 пользователя по своему характеру обычно являются нерегулярными. Это связано с тем, что Wi-Fi-инфраструктура предприятия общественного питания не контролирует, принимает ли она сигнал от устройства связи пользователя 210. Например, если устройство временно отключено, то при отключенном устройстве сервером 220 определения местоположения не будут приниматься данные о местоположении этого устройства.

[0078] Сторонний сервер выполняет триангуляцию устройств 210 в тот момент, когда устройства используют сеть Wi-Fi или только считали двумерный код данного предприятия. Сторонний сервер осуществляет это известными методами триангуляции, которые знакомы специалистам в уровне техники. Сторонний сервер отправляет на сервер определения местоположения данные о местоположении каждого мобильного устройства, которое было обнаружено сторонним сервером. Это позволяет серверу 220 определения местоположения принимать данные, связанные со всеми устройствами, которые переместились с момента последнего запроса на опрос.

[0079] Качество данных, принимаемых от стороннего сервера, может быть определено на основе коэффициента точности, предоставляемого провайдером сторонней компании. Качество данных может быть определено на основе мощности сигнала, либо числа точек доступа, которые может видеть каждое устройство, либо и того, и другого.

[0080] Кроме того, данные о местоположении могут иметь временные метки. Это дает дополнительные данные, свидетельствующие о том, когда были определены данные о местоположении конкретного устройства связи пользователя. Система 200 может определять частоту обнаружений устройств связи пользователя путем сравнения временной метки последовательных сообщений с данными о местоположении с помощью сервера 220 определения местоположения.

[0081] Затем сторонний сервер отправляет первичные или, иными словами, необработанные данные о местоположении пользователя на сервер 220 определения местоположения. Необработанные данные о местоположении могут включать в себя абсолютные данные о местоположении каждого устройства пользователя, т.е. долготу и широту каждого устройства на предприятии общественного питания или, иными словами, координаты х и у устройств. Обычно принимаемые данные о местоположении каждого устройства не зависят от местоположения точки доступа, с которой связывается каждое устройство. В связи с этим, принимаемые данные о местоположении каждого устройства могут быть независимыми от местоположения каждой точки доступа в пределах радиуса действия сигнала.

[0082] В некоторых вариантах реализации сервер 220 определения местоположения принимает от стороннего сервера данные триангуляции, определяющие местоположение всех мобильных устройств на предприятии общественного питания, которые являются активными. Это может осуществляться каждые 15 секунд, но может осуществляться чаще или реже указанной величины. После того как сервер принял данные о местоположении пользователя, сервер определения местоположения может определять путь пользователя, задаваемый принятыми данными о местоположении и ассоциированными данными о порядке, задающими множество точек пути. Сервер 220 определения местоположения сравнивает определенный путь пользователя с одним или более предопределенными путями пользователя. Затем сервер 220 определения местоположения обрабатывает принятые данные о местоположении в зависимости от результата сравнения.

[0083] В некоторых вариантах осуществления первичные данные, принимаемые сервером 220 определения местоположения, могут быть объединены или ассоциированы с информацией о зоне для передачи дополнительных данных о ней. Это осуществляется путем определения того, находится ли каждое устройство в пределах границы, задающей конкретную зону. Если определено, что конкретное устройство находится в конкретной зоне (например, зал для некурящих), то данные о местоположении, ассоциированные с этим устройством, также ассоциируются с зоной, в которой находится устройство.

[0084] Например, сервер 220 определения местоположения может сравнивать данные о местоположении, т.е., координаты устройства с координатами, задающими зону. Если определено, что устройство связи пользователя находится внутри границы многоугольника, задающего рассматриваемую зону, то сервер 220 определения местоположения ассоциирует эту зону со структурой данных для каждого устройства.

[0085] Объединенные или ассоциированные данные могут называться контекстуальными данными. Эти данные объединяются сервером, а затем сохраняются в расположенной в структуре данных памяти (и предпочтительно в базе данных). По каждому обнаруженному устройству имеется структура данных. Эта структура данных содержит координаты данного устройства, например абсциссу (например, координату х) и ординату (например, координату у).

[0086] Иными словами, каждое устройство ассоциируется с зоной в каждом обнаруженном местоположении предприятия общественного питания. Обычно с каждой зоной ассоциируется множество устройств.

[0087] Шаг 104: получают из базы данных данного предприятия общественного питания набор предлагаемых блюд и напитков.

[0088] Данные, представляющие собой набор предлагаемых блюд и напитков, в хранилище 230 данных могут быть доступны через СУБД 240. СУБД 240 может содержать одну или несколько программ, которые контролируют организацию, хранение, управление и поиск данных в базе данных. СУБД 240 может получать запросы на доступ к информации в базе данных, сформированные, например в мобильном приложении на основании его рекомендаций по питанию, и может выполнять операции, необходимые для обеспечения этого доступа. Доступ, используемый здесь, может включать в себя чтение данных, запись данных, удаление данных, обновление данных, сочетание, включающие в себя два или более действий, упомянутых выше, и тому подобное.

[0089] База данных, хранящаяся в хранилище 230 данных, может представлять из себя реляционную базу данных, объектно-ориентированную базу данных, иерархическую базу данных, сетевую базу данных, другие типы баз данных, некоторую комбинацию или расширение вышеупомянутого, и тому подобное. Данные, представляющие собой набор предлагаемых блюд и напитков и хранящиеся в базе данных, могут быть организованы в виде таблиц, записей, объектов, других структур данных и т.п. Данные также могут храниться в специальных файлах базы данных, специальных разделах жестких дисков, HTML файлах, XML файлах, электронных таблицах, неструктурированных файлах, файлах документа, конфигурационных файлах, других файлах и т.п. База данных может ссылаться на набор данных, который предназначен только для чтения, или иметь возможность читать набор данных и записывать в него.

[0090] При описании аспектов описанного здесь изобретения для простоты здесь иногда используется терминология, связанная с реляционными базами данных. Хотя терминология реляционных баз данных иногда здесь используется, раскрытые идеи могут быть также применены к другим типам баз данных, включая те, которые были ранее упомянуты.

[0091] Источник (источники) 250 пополнения (обогащения) данных может включать в себя любой другой субъект, который способен поставлять данные. Например, источник (источники) 250 пополнения данных может включать в себя сервис, который принимает данные (например, код страны) и предоставляет данные (например, информацию о новых блюдах кухни этой страны) в ответ на это. В некоторых вариантах реализации если предприятие общественного питания является филиалом сети ресторанов, данные об ассортименте и меню получают из базы данных головной компании. В качестве другого примера, источник (источники) 250 пополнения данных может включать в себя сервис, который предоставляет рецепты шеф-повару данного предприятия общественного питания. Каждый источник пополнения данных может быть реализован посредством процесса, исполняемого одним или более компьютерами.

[0092] База данных, хранящаяся в хранилище 230 данных, может быть пополнена посредством источника (источников) 250 пополнения данных. СУБД 240 может получать данные от источника (источников) 250 пополнения данных и делать так, чтобы данные представлялись (например, в мобильное приложение пользователя) таким образом, как будто они исходят от базы данных, управляемой СУБД 240. Данные, получаемые от источника (источников) 250 пополнения данных, иногда называются здесь пополнениями данных. Например, СУБД 240 может использовать информацию об ингредиентах, найденную в базе данных, для получения информации о блюде из источника пополнения данных. Информация о блюде или напитке может быть доступна через один или несколько столбцов таблицы, открытой СУБД 240.

[0093] СУБД 240 может хранить информацию, которая показывает пополнения данных, которые должны быть предоставлены с базой данных хранилища 230 данных. При предоставлении данных из базы данных СУБД 240 может также сделать доступными пополнения данных.

[0094] Набор блюд и напитков данного предприятия общественного питания может иметь следующий вид.

[0095] Холодные закуски:

[0096] Салат розовый

[0097] Салат университетский

[0098] Морковь тертая с яблоками

[0099] Студень говяж. с хреном

[00100] Салат мясной без яйца

[00101] Окорок в/к

[00102] Ветчина с зеленью

[00103] Бутерброд с горбушей

[00104] Первые блюда:

Суп рисовый по-литовски

Суп молочный на м/б

Суп-пюре морковный с гренками

Щи из кваш. капусты

[00105] Вторые блюда:

[00106] Шницель из гов. 3-47

[00107] Шницель говяж. 4-32

[00108] Рулет мясной с яйцом

[00109] Биточки из баранины

[00110] Сосиски отварные

[00111] Цыплята жареные

[00112] Биточки рыбные из Амура

[00113] Минтай жареный

[00114] Теша жареная

[00115] Запеканка их твор. со смет.

[00116] Напитки:

[00117] Напиток из гранатового сока

[00118] Сок канц.

[00119] Какао на молоке

[00120] Чай

[00121] В некоторых вариантах осуществления данного изобретения набор блюд и напитков предприятия общественного питания содержит изображение и описание по каждой позиции.

[00122] Шаг 105: формируют на основании базы данных предприятия общественного питания и набора рекомендаций пользователя по питанию набор рекомендуемых и нерекомендуемых блюд и напитков.

[00123] Перед формированием набора рекомендуемых и нерекомендуемых блюд и напитков, осуществляют сопоставление сущностей из двух баз знаний, одна из которых представляет собой рекомендации по питанию, например от диетолога, а другая - база данных блюд и напитков предприятия общественного питания.

[00124] В контексте данного технического решения сопоставление - это тройка <r,о1,о2>, где r - идентификатор правила сопоставления, а о1 и о2 - информационные объекты. При наличии конкретного сопоставления для некоторого правила, по которому определяется степень сопоставления, становится возможным обработать его правую часть, т.е. сформулировать утверждение об идентичности двух объектов. В данном техническом решении могут использоваться алгоритмы нечеткого поиска, известные из уровня техники (также известные как поиск по сходству или fuzzy string search).

[00125] Алгоритмы нечеткого поиска характеризуются метрикой - функцией расстояния между двумя словами, позволяющей оценить степень их сходства в данном контексте. Строгое математическое определение метрики включает в себя необходимость соответствия условию неравенства треугольника. В некоторых вариантах осуществления могут использоваться расстояния Хемминга, Левенштейна и Дамерау-Левенштейна.

[00126] Например, если пользователю противопоказана "жареная пища", то блюдо "Теша жареная" будет для него рекомендуемым. Сопоставление терминов для формирования рекомендаций осуществляется также по составу каждого блюда и/или его описанию, так как на основании только названия это делать не корректно. Например, блюдо "салат розовый" не дает понимания о полезности данного объекта.

[00129] Поэтому, алгоритм извлечения информации из баз данных и сопоставления выглядит следующим образом.

[00130] Предварительный этап включает в себя анализ входного текста с помощью парсера (иначе синтаксического анализатора), чтобы получить лес семантико-синтаксических деревьев разбора. Затем осуществляют поиск всех сопоставлений для правил интерпретации без объектных условий, после чего добавляют найденные сопоставления в отсортированную очередь сопоставлений. Если очередь сопоставлений пуста, работа завершается. Если очередь не пуста, на этапе формирования набора рекомендуемых блюд и напитков из очереди берется сопоставление с наибольшим приоритетом. Затем преобразовывают правую часть соответствующего правила в набор логических утверждений. В случае успеха производится поиск новых сопоставлений. Если найдены новые сопоставления, они добавляются в очередь и выполняется переход к следующему шагу.

[00131] Механизм поиска сопоставлений позволяет находить все сопоставления для правил интерпретации. Эти новые сопоставления могут генерироваться как сопоставления для новых правил интерпретации и идентификации, так и сопоставления для правил, для которых до этого уже генерировались другие сопоставления. Так происходит в тех случаях, когда некоторому объектному условию того или иного правила удовлетворяет более одного информационного объекта. В этом случае каждый объект рассматривается в рамках отдельного сопоставления.

[00127] Два сопоставленных термина, извлеченных средством извлечения терминов могут содержать множество слов, например выражение или фразу, содержащую последовательность слов. Это выражение может, например содержать прилагательное, за которым следует существительное (, например "весенний салат"). Также возможно, чтобы множество слов не представляли собой фиксированное последовательное выражение. Когда каждое из этого множества слово извлекают из базы данных, статистический показатель сочетаемости указывает частоту сочетаемости со вторым термином.

[00128] В некоторых вариантах реализации если блюдо содержит компонент, который противопоказан пользователю на основании рекомендаций или не является рекомендуемым, все блюдо может быть рекомендуемым или попасть в соответствующую группу степени риска употребления данного блюда или напитка.

[00129] Корреляция между терминами может быть однозначно сохранена. Этот список корреляций может быть отфильтрован и сохранен на основе количественных мер: статистического р-значения, например вычисленного посредством хи-квадратного (chi-squared) теста или точного критерия Фишера (Fisher), или байесовской вероятности Р (термин X | термин А, термин В, …, термин N) (которая должна быть интерпретирована как вероятность того, что конкретный термин X появляется при условии, что мы уже наблюдали термин А, В, …, N) в (конкретных предприятиях общественного питания)).

[00130] Шаг 106: направляют сформированные на предыдущем шаге набор рекомендуемых блюд и напитков на мобильное устройство связи пользователя.

[00131] В некоторых вариантах осуществления технического решения направляют список рекомендуемых блюд и напитков, а также нерекомендуемых на мобильное устройство связи пользователя посредством использования любой приемлемой технологии беспроводной связи, такой как стандарт IEEE 802.11, протоколы Bluetooth, UWB, Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMax) и протоколы сотовой связи, например, службы пакетной связи общего пользования (GPRS).

[00132] Пользователь, получив набор рекомендуемых блюд и напитков, с помощью своего мобильного устройства формирует набор выбранных блюд или напитков, после чего передает в систему 200, где данное сообщение идентифицируется и направляется на по меньшей мере один сервер предприятия общественного питания. При этом в хранилище данных 230 отмечают, что произошла регистрация данного пользователя в системе, что означает согласие данного пользователя на получение заказа.

[00133] В мобильном устройстве 210 полученный набор рекомендуемых блюд и напитков записывается в его модуль хранения данных и выводится на экран мобильного устройства связи интерфейсным модулем. Данный набор может оставаться на экране мобильного устройства связи до момента нажатия определенной клавиши на мобильном устройстве, предназначенной для взаимодействия с данным перечнем рекомендуемых блюд и напитков (например, «закрыть», «перейти по ссылке» или «заказать»), и/или воздействия на предназначенную для взаимодействия с объектом область экрана с активной матрицей. Модуль управления показом набора рекомендуемых блюд и напитков фиксирует факт взаимодействия пользователя с данным набором, и записывают соответствующую информацию в модуль хранения данных.

[00134] В определенный момент времени, заданный ранее устройствами управления процессом передачи данных (например, с учетом занятости сети поставщика услуг мобильной связи или сразу после ознакомления с рекомендуемыми блюдами), модуль управления показом набора рекомендуемых блюд и рекомендаций формирует сообщение, состоящее из указания на количество выбранных блюд и напитков из набора и на количество взаимодействий с набором данных, и передает его в систему.

[00135] В некоторых вариантах реализации технического решения элементы из набора рекомендуемых блюд и напитков (или не рекомендуемых) выделяются, например, зеленым цветом, что интуитивно подсказывает пользователю о рекомендуемых блюдах или напитках. В других вариантах реализации нерекомендуемые блюда и напитки просто могут не отображаться на дисплее мобильного устройства пользователя.

[00136] Теперь будут описаны конфетные подробности реализации компьютерных систем, которые могут выполнять аспекты изобретения. Эти подробности реализации представлены только для примера и изобретение не ограничивается никакой конкретной реализацией.

[00137] Способы, описанные здесь, действия по их осуществлению и различные варианты осуществления и вариации этих способов и действий, по отдельности или в комбинации, могут быть определены в соответствии с компьютерно-читаемыми сообщениями, материально воплощенными на одном или более компьютерно-читаемых носителях, например, на энергонезависимых носителях записи, элементах запоминающих устройств на интегральных схемах или их комбинации. Компьютерно-читаемые носители могут быть любыми доступными носителями, к которым может получать доступ устройство обработки данных. Для примера, но не для ограничения, компьютерно-читаемые носители могут содержать запоминающие устройства компьютеров и носители, используемые при связи. Запоминающие устройства компьютеров содержат энергозависимые и энергонезависимые, съемные и несъемные носители, реализованные любым способом или технологией для хранения информации, такими, как компьютерно-читаемые команды, структуры данных, программные модули или другие данные. Компьютерные запоминающие устройства содержат, в частности, RAM, ROM, EEPROM, флэш-память или запоминающие устройства по другим технологиям, CD-ROM, цифровые универсальные диски (DVD) или другие оптические запоминающие устройства, магнитные кассеты, магнитную ленту, запоминающие устройства на магнитных дисках или другие магнитные запоминающие устройства, другие типы энергозависимых и энергонезависимых запоминающих устройств, любую другую среду, которая может использоваться для хранения желаемой информации и к которой компьютер может получать доступ, и любую подходящую комбинацию перечисленного выше.

[00138] Компьютерно-читаемые сообщения, осуществляемые на одном или более компьютерно-читаемых носителе могут определять команды, например, как часть одной или более программ, которые в результате их выполнения компьютером дают команду компьютеру выполнять одну или более функций, описанных здесь, и/или различные варианты осуществления, вариации и их комбинации. Компьютерно-читаемые носители, на которых такие команды реализуются, могут постоянно находиться на одном или более компонентах любой из систем, описанных здесь, могут распределяться по одному или более таких компонентов и могут находиться в переходном состоянии между ними. Различные аспекты изобретения могут быть реализованы в непрограммированной среде (например, документы, созданные в HTML, XML или другом формате, которые, когда просматриваются в окне программы браузера, выполняют аспекты графического интерфейса пользователя (GUI) или выполняют другие функции). Различные аспекты изобретения могут реализовываться как запрограммированные и незапрограммированные элементы или как любая их комбинация.

[00139] Компьютерно-читаемые носители могут быть переносимы, так что команды, хранящиеся на них, могут загружаться на любой подходящий ресурс компьютерной системы, чтобы осуществлять аспекты настоящего изобретения, обсужденные здесь. Кроме того, следует понимать, что команды, хранящиеся на компьютерно-читаемом носителе, описанные выше, не ограничиваются командами, реализуемыми как часть прикладной программы, работающей на главном устройстве обработки данных; скорее, команды могут быть осуществлены как любой тип машинного кода (например, программное обеспечение или микрокоманда), который может использоваться для программирования процессора, чтобы реализовать обсужденные выше аспекты настоящего изобретения.

[00140] Различные варианты осуществления, согласно изобретению, могут быть реализованы на одной или более компьютерных системах. Например, различные аспекты изобретения могут быть реализованы как специализированное программное обеспечение, выполняемое в универсальной компьютерной системе, например, на устройстве, способном работать в беспроводной системе, и/или на периферийном устройстве. Компьютерная система может содержать процессор, подключенный к одному или более запоминающим устройствам, таким как дисковый накопитель, запоминающее устройство или другое устройство для запоминания данных. Запоминающее устройство обычно используется для хранения программ и данных во время работы компьютерной системы. Компоненты компьютерной системы могут быть соединены механизмом объединения, который может содержать одну или более шин данных (например, между компонентами, которые интегрированы внутри одной и той же машины), и/или сетей (например, между компонентами, постоянно находящимися на отдельных дискретных машинах). Механизм объединения позволяет сообщения (например, передачи данных, команд), которыми должны обмениваться между элементами системы. Компьютерная система также содержит одно или более устройств ввода данных, например, клавиатуру, мышь, шаровой манипулятор, микрофон, сенсорный экран и одно или более устройств вывода, например, печатающее устройство, экран дисплея, громкоговоритель. Кроме того, компьютерная система может содержать один или более интерфейсов, которые связывают компьютерную систему с сетью связи (дополнительно или как альтернатива механизму объединения).

[00141] Сеть может быть сетью любого подходящего типа, такой как локальная сеть (LAN), глобальная сеть (WAN), интранет, Интернет или любой их комбинацией. Для иллюстративных целей в этом примере показано ограниченное количество устройств. Устройства могут присоединяться к сети через один или более серверов, маршрутизаторов, модулей доступа, шлюзов, устройств трансляции сетевого адреса или через любую подходящую их комбинацию.

[00142] Следует понимать, что изобретение не ограничивается его выполнением на какой-либо конкретной системе или группе систем. Также следует понимать, что изобретение не ограничивается какой-либо частной распределенной архитектурой, сетью или протоколом связи.

[00143] Из описанных здесь некоторых вариантов осуществления изобретения, специалистам в данной области техники должно быть ясно, что вышесказанное является просто иллюстрацией, а не ограничением, и представлено только в качестве примера. Многочисленные модификации и другие варианты осуществления находятся в рамках объема обычных средств, принятых в данной области техники, и рассматриваются как попадающие в объем изобретения. Приведенное выше описание и чертежи служат только в качестве примера. В частности, хотя многие из представленных здесь примеров, содержат определенные комбинации способа, действий или элементов системы, следует понимать, что эти действия и эти элементы могут быть объединены другими способами, чтобы выполнять те же самые цели. Действия, элементы и признаки, обсуждавшиеся в связи с только одним вариантом осуществления, не предназначены исключаться из подобной роли в других вариантах осуществления.

1. Способ контролирования и соблюдения рекомендаций по питанию на предприятии общественного питания, включающий следующие шаги:

получают набор рекомендаций по питанию пользователя, включающий продукты, блюда и напитки для употребления, сформированных посредством алгоритмов машинного обучения, использующих автоматическую обработку естественного языка на основании медицинской карты пользователя, заполненного опросника с вопросами по состоянию здоровью, а также на основании лабораторных, клинических исследований;

получают сигнал с мобильного устройства связи пользователя, который отправляется после считывания пользователем двумерного кода, расположенного на предприятии общественного питания;

определяют местоположение и идентифицируют предприятие общественного питания, из которого был направлен сигнал с мобильного устройства пользователя;

получают из базы данных данного предприятия общественного питания набор предлагаемых блюд и напитков;

формируют на основании базы данных предприятия общественного питания и набора рекомендаций пользователя по питанию набор рекомендуемых и нерекомендуемых блюд и напитков, причем

анализируют входной текст с помощью синтаксического анализатора, чтобы получить лес семантико-синтаксических деревьев разбора;

осуществляют поиск всех сопоставлений для правил интерпретации по полученному лесу, после чего добавляют найденные сопоставления в отсортированную очередь сопоставлений,

если очередь сопоставлений пуста, формирование завершается;

если очередь не пуста, на этапе формирования набора рекомендуемых блюд и напитков из очереди берется сопоставление с наибольшим приоритетом;

направляют сформированный на предыдущем шаге набор рекомендуемых блюд и напитков на мобильное устройство связи пользователя.

2. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что мобильным устройством пользователя является мобильный телефон или планшет.

3. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что сигнал с мобильного устройства пользователя получают посредством определения его местоположения по GPS.

4. Способ по п. 1, характеризующийся тем, что сигнал получают посредством автоматического подключения мобильного устройство связи к беспроводной сети предприятия общественного питания.

5. Система контролирования и соблюдения рекомендаций по питанию на предприятии общественного питания, содержащая:

по меньшей мере одну память;

по меньшей мере одно устройство отображения данных;

по меньшей мере одно мобильное устройство связи пользователя, выполненное с возможностью направлять сигнал на компонент обработки данных и получать набор рекомендуемых блюд и напитков предприятия общественного питания;

по меньшей мере один компонент обработки данных, выполняющий шаги, описанные в п. 1.