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公开(公告)号：CN113544731A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN201980093675.6
申请日：2019-11-26
Applicant: 发那科株式会社 , 日清食品控股株式会社
Abstract: 关于用户的饮食，进行更适当的提案。食品提供系统具备：信息获取部，获取与成为食品的提供对象的用户相关的用户信息；食谱提案部，基于用户信息，向用户提案多个菜肴的食谱；食谱选择结果获取部，获取用户针对由食谱提案部提案的多个食谱的选择结果；以及提供方式选择结果获取部，针对基于食谱而提供的食品的提供方式，获取用户的选择结果。
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公开(公告)号：CN117693313A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202280006142.1
申请日：2022-03-28
Applicant: 日清食品控股株式会社
IPC: A61B5/145
Abstract: 以往，在HbA1c的测定中，需要采集被测验者的血液，进行生化分析。但在该方法中，需要有创式地将针等刺入被测验者的皮肤，存在对被测验者而言伴随心理上或肉体上的负担这样的课题。根据本发明，基于事前取得的多个被测验者的属性信息、无创的生物体信息以及血液检查的检查数据，通过机器学习生成HbA1c风险推定模型，由此，能根据给定的用户的属性信息和/或无创的生物体信息来无创地推定HbA1c风险。
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公开(公告)号：CN115885182A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202280005616.0
申请日：2022-03-28
Applicant: 日清食品控股株式会社
IPC: G01N33/66
Abstract: [问题]在传统已知的方法中，血糖水平通过采集被检者的血液来测量或基于间质液来预测。但是，在各种方法中，需要将针或类似物侵入性地插入被检者的皮肤，给被检者造成心理或生理上的负担。[解决方案]根据本发明，可以通过基于预先从多个被检者获取的属性信息、非侵入性生物信息、以及血液检查数据的机器学习来生成血糖水平估计模型，从而基于预定用户的属性信息和/或非侵入性生物信息来非侵入性地估计血糖水平。
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公开(公告)号：CN117678032A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202280006197.2
申请日：2022-03-28
Applicant: 日清食品控股株式会社
IPC: G16H50/70
Abstract: 过去，在γGT的测定中，需要在被测验者的皮肤刺入针等来有创地采集血液，存在对被测验者而言伴随心理上或肉体上的负担这样的课题。根据本发明，基于事前取得的多个被测验者的属性信息、无创的生物体信息以及血液检查的检查数据，通过机器学习来生成γGT推定模型，由此，能根据给定的用户的属性信息以及无创的生物体信息无创地推定γGT。
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公开(公告)号：CN118973408A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202380030950.6
申请日：2023-02-24
Applicant: 日清食品控股株式会社
Abstract: [问题]本发明的目的是方便地向顾客提供菜单上的多种各自具有一餐量的膳食作为满足特定营养基准的营养附加食物。[解决方案]通过向构成具有一餐量的膳食的至少一种或多种类型的单品添加分成至少三个组的营养素添加剂：包括至少一种或多种类型的在公众营养摄取基准中具有摄取上限的维生素的组、包括至少一种或多种类型的在公众营养摄取基准中具有摄取上限的矿物质的组和包括至少一种或多种类型的在公众营养摄取基准中没有摄取上限的维生素或/和矿物质的组，即使对于菜单上的多种各自具有一餐量的膳食，也可以方便地制备满足基于公众营养摄取基准设计的特定营养基准的营养附加食物。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117677849A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202280006128.1
申请日：2022-03-28
Applicant: 日清食品控股株式会社
IPC: G01N33/70
Abstract: 过去，在肌酐的测定中，需要采集受试者的血液，并用生物化学方法进行分析。但在该方法中，需要有创地对受试者的皮肤刺针等，存在对受试者而言伴有心理上或肉体上的负担的课题。根据本发明，基于事前取得的多个受试者的属性信息、无创的生物体信息以及血液检查的检查数据，通过机器学习来生成肌酐风险推定模型，由此能根据给定的用户的属性信息以及无创的生物体信息，无创地推定肌酐风险。
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公开(公告)号：CN117678033A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202280006199.1
申请日：2022-03-28
Applicant: 日清食品控股株式会社
IPC: G16H50/70
Abstract: 过去，为了测定尿酸值，需要采集被测验者的血液，生化学地进行分析。但在该方法中，需要有创地在被测验者的皮肤刺入针等，存在对被测验者而言伴随心理上或肉体上的负担这样的课题。根据本发明，基于事前取得的多个被测验者的属性信息、无创的生物体信息以及血液检查的检查数据，通过机器学习来生成尿酸值推定模型，由此，能根据给定的用户的属性信息以及无创的生物体信息来推定尿酸值。
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公开(公告)号：CN115955934A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202280005596.7
申请日：2022-03-28
Applicant: 日清食品控股株式会社
IPC: A61B5/00
Abstract: [问题]传统上，在血中中性脂肪测量中，需要将针头等插入被检者的皮肤内进行侵入性采血，给被检者造成心理和生理负担。[解决方案]根据本发明，可以通过基于预先从多个被检者获取的属性信息、非侵入性生物信息、以及血液检查数据的机器学习来生成血中中性脂肪估计模型，从而基于预定用户的属性信息和/或非侵入性生物信息来非侵入性地估计血中中性脂肪。
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公开(公告)号：CN115884710A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202280005618.X
申请日：2022-03-28
Applicant: 日清食品控股株式会社
IPC: A61B5/00
Abstract: [问题]传统上，为了测量LDL胆固醇和HDL胆固醇，需要采集被检者的血液并进行生化分析。但是，在该方法中，需要将针或类似物侵入性地插入被检者的皮肤，给被检者造成心理或生理上的负担。[解决方案]根据本发明，可以通过基于预先从多个被检者获取的属性信息、非侵入性生物信息、以及血液检查数据的机器学习来生成胆固醇估计模型，从而基于预定用户的属性信息和/或非侵入性生物信息来非侵入性地估计胆固醇。
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公开(公告)号：CN114514582A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202180005491.7
申请日：2021-03-23
Applicant: 日清食品控股株式会社
Abstract: 在各国所规定的膳食摄取基准、例如“日本人的膳食摄取基准”中，根据年龄、性别、身体活动水平而设置了不同的营养摄取的基准，因而对于公司的公司餐等而言，为了面向属性不同的多个利用者提供满足膳食摄取基准的膳食，不仅需要调节膳食的量，还需要细微地调节每个分类的膳食的营养成分。本发明提出无需根据年龄、性别和身体活动水平的各分类来调节营养素、仅通过食品的量(卡路里)的调节就能够实现满足膳食摄取基准的完全营养餐的进食的完全营养餐及其提供系统。由此，接受膳食提供的利用者能够轻松地摄取完全营养餐，从营养管理的繁琐中解放出来，能够非有意识地谋求健康增进。
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