Nutritional management and recommendations for hospital users and medical inpatients

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Rodrigues, Pedro Miguel de Mata
Data de Publicação: 2022
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/1822/79925
Resumo: Dissertação de mestrado em Engenharia Informática
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spelling Nutritional management and recommendations for hospital users and medical inpatientsMachine learningMeal planRecommendation systemsNutrition systemsPlaneamento de refeiçõesSistemas de recomendaçãoSistemas de nutriçãoEngenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e InformáticaDissertação de mestrado em Engenharia InformáticaNutrition is fundamental to human well-being and health, especially when applied to patients who need special health care. In these cases, it is crucial that each patient has adequate nutrition to meet their needs, in order to accelerate their recovery process. Recommender systems make it possible to offer suggestions to users, adapted to their preferences and to previously obtained information about them. Food recommender systems are recommender systems applied to nutrition and diet. They are usually implemented feeding plans recommendation platforms based on food and the person using it. In this sense, the existing gap in the use of these recommendation systems applied to nutrition in health care is notorious. This is mainly due to the difficulty in associating the nutritional value of each food with the needs of patients. The main objective of this project is to fill the existing void, through the development and implementation of a platform that will allow the planning of meals taking into account the nutritional plan of the food and the specific needs associated with the users of the Vila Verde Social Canteen. The use of machine learning algorithms will allow us to identify how the connection between food and patient requirements can be made, making this task possible, which is complex due to the wide domain associated with it. This platform will be used for the generation of kitchen meal plans, which shall be produced using the algorithms developed after a bibliographic study and an investigation of the existing work, in order to understand how they can be implemented and which are the most adequate to the nutritional recommendations system.A nutrição é fundamental no bem-estar e na saúde do ser humano, principalmente quando aplicada a pacientes que necessitam de cuidados de saúde especiais. Nestes casos, é fulcral que cada paciente tenha uma nutrição adequada às suas necessidades, de forma a acelerar o seu processo de recuperação. Os sistemas de recomendação permitem oferecer sugestões aos utilizadores, adequados às suas preferências e às informações previamente obtidas acerca dos mesmos. Os sis-temas de recomendação de alimentos são sistemas de recomendação aplicados à nutrição e alimentação. Estes são usualmente implementados em plataformas de recomendações de receitas e planos de alimentação tendo como base a comida e a pessoa. Neste sentido, é notória a falha atual no que diz respeito à utilização destes sistemas de recomendação aplicados à nutrição em cuidados de saúde. Isto deve-se maioritariamente à dificuldade na associação entre o valor nutricional de cada alimento e as necessidades dos pacientes. Este projeto tem como principal objetivo preencher a lacuna existente, através do desen-volvimento e implementação de uma plataforma que irá permitir o planeamento de refeições tendo em conta o plano nutricional dos alimentos e as necessidades específicas associadas aos utentes da Cantina Social de Vila Verde. A utilização de algoritmos de machine learning permitirá perceber como pode ser feita a conexão entre os alimentos e os requisitos dos pacientes, tornando possível esta tarefa, que é complexa devido ao largo domínio associado à mesma. Esta plataforma será utilizada para a geração de planos de refeições da cozinha, sendo estes produzidos utilizando os algoritmos desenvolvidos após um estudo bibliográfico e uma investigação ao trabalho existente com o objetivo de perceber como poderão ser implementados e quais os mais adequados ao sistema de recomendações nutricional.Machado, José ManuelAbelha, AntónioUniversidade do MinhoRodrigues, Pedro Miguel de Mata2022-05-142022-05-14T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/1822/79925eng203017854info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2023-12-09T01:20:52Zoai:repositorium.sdum.uminho.pt:1822/79925Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T19:37:29.025229Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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