(57)【要約】  食事クオリティのレベルを食事パターンのフォトグラフィック表現に変換するための方法。前記方法は、ａ）食事クオリティ尺度を用いて、ある期間の食事クオリティのレベルをそれぞれ表現する複数の食事パターンを同定する工程と、ｂ）前記複数の食事パターンのそれぞれに食事スコアを割り当てる工程と、ｃ）前記複数の食事パターンを代表的な食事パターンに変換する工程と、ｄ）前記代表的な食事パターンを食品写真に変換する工程と、を含む。前記食品写真は、前記期間の前記食事パターンの前記フォトグラフィック表現を表す。食事パターンの前記フォトグラフィック表現を用いて、個人又は世帯の食事パターンを確立することができ、プログラムに組み込むことで、ユーザを現在の食事パターンからより最適な食事パターンにナビゲートすることができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
食事クオリティのレベルを食事パターンのフォトグラフィック表現に変換するための方法であって、
ａ）食事クオリティ尺度を用いて、ある期間の食事クオリティのレベルをそれぞれ表現する複数の食事パターンを同定する工程と、
ｂ）前記複数の食事パターンのそれぞれに食事スコアを割り当てる工程と、
ｃ）前記複数の食事パターンを代表的な食事パターンに変換する工程と、
ｄ）前記代表的な食事パターンを食品写真に変換する工程と、
を含み、前記食品写真が、前記期間の前記食事パターンの前記フォトグラフィック表現を表すことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記期間が、少なくとも１日間、少なくとも数日間、１週間、数週間、１ヶ月間、数ヶ月間、又は１年間である請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記期間が、１週間である請求項３に記載の方法。
【請求項４】
前記食品写真が、拡張可能な食事クオリティマップに並べられ、前記食事クオリティマップが、食事クオリティ及び食事特性のばらつきを表現するセルを含み、前記食事クオリティマップにおける隣接するセルが、ディファレンシャルな食事コンポーネント（ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ  ｄｉｅｔａｒｙ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ）によって分離されている請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記ディファレンシャルな食事コンポーネントが、食品、飲料、及び行動における違いの１つ以上を含む請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記隣接するセルは、食事クオリティのインクリメント又は食事特性のインクリメントだけ異なる請求項４に記載の方法。
【請求項７】
カスタマイズされた食事クオリティサブマップの拡張可能なインベントリを作成する工程を含み、前記食事クオリティサブマップが、具体的な食事の好みや優先度に基づく請求項４に記載の方法。
【請求項８】
食事クオリティスコアと食事特性の仕様を食事パターンのフォトグラフィック表現に変換するための方法であって、
ａ）食事クオリティ尺度と食事特性の仕様を用いて、ある期間の食事クオリティのレベルをそれぞれ表現する複数の食事パターンを同定する工程と、
ｂ）前記複数の食事パターンのそれぞれに食事スコアを割り当てる工程と、
ｃ）前記複数の食事パターンを代表的な食事パターンに変換する工程と、
ｄ）前記代表的な食事パターンを食品写真に変換する工程と、
を含み、前記食品写真が、前記代表的な食事パターンのフォトグラフィック表現を表すことを特徴とする方法。
【請求項９】
食品写真を、選択されるメトリックによって、対応する、客観的な、妥当性が確認された食事クオリティスコアに変換する工程を含む請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記メトリックが、基礎代謝率を決定する式を含む請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
食事クオリティを評価し、カスタマイズするためのコンピュータシステムであって、
ａ．ユーザインターフェースと、
ｂ．食品写真の拡張可能アーカイブを含むフォトグラフィックライブラリであって、前記食品写真の拡張可能アーカイブにおける前記食品写真のそれぞれが、ある期間の食事パターンのフォトグラフィック表現を表すフォトグラフィックライブラリと、
ｃ．食事パターン及び栄養素データに関する情報を含むデータベースと、
ｄ．前記ユーザインターフェースで、ユーザに関するユーザデータを前記ユーザが入力することを可能にするためのユーザ情報システムと、
ｅ．前記ユーザが、前記フォトグラフィックライブラリから１つ以上の食品写真を選択することを可能にするための選択システムと、
ｆ．プロセッサと、
を含み、前記プロセッサが、選択されたメトリックによって、対応する、客観的な、妥当性が確認された食事クオリティスコアに食品写真を変換することが可能であることを特徴とするコンピュータシステム。
【請求項１２】
前記フォトグラフィックライブラリにおける前記食品写真のそれぞれが、密接に関連する一連のＮ個の写真に拡張可能であり、Ｎ個の密接に関連する写真は、異なる食事コンポーネントによって異なり、ユーザは、ある期間における前記ユーザの現在の食事パターンにより密接に近似する食品写真を選択することができる請求項１１に記載のコンピュータシステム。
【請求項１３】
前記プロセッサが、前記ユーザの現在の食事パターンから目標とする食事パターンに前記ユーザをナビゲートするのを支援するユーザ固有のガイダンスを生成することが可能である請求項１１に記載のコンピュータシステム。
【請求項１４】
習慣的な食品及び飲料摂取の変化を表す前記目標とする食事パターンに前記ユーザをナビゲートするのを支援するためのナビゲーション工程が編集される請求項１３に記載のコンピュータシステム。
【請求項１５】
前記ユーザ固有のガイダンスが、食習慣における変更を含み、前記食習慣が、提案された食品、飲料、及び行動のうちの１つ以上を含む請求項１３に記載のコンピュータシステム。
【請求項１６】
前記ユーザ固有のガイダンスが、買い物の情報、旅行の情報、成分の選択、レシピ、メニュープランニング、及び前記の１つ以上の組合せの少なくとも１つを含む請求項１３に記載のコンピュータシステム。
【請求項１７】
請求項１１に記載のコンピュータシステムでの使用のためのコンピュータ実行方法であって、
ａ）前記インタフェースを用いて、前記複数の食品写真から、ある期間の個人の現在の食事パターンに近似する食品写真を選択する工程と、
ｂ）身長、体重、年齢、性別、及び習慣的活動レベルのうちの１つ以上を含むデータを、前記ユーザ情報システムに入力する工程と、
ｃ）カロリー要求を計算するための式を用いて、工程ｂ）及び工程ｃ）で得られた情報を用いて現在の食事パターンを計算する工程と、
を含むことを特徴とするコンピュータ実行方法。
【請求項１８】
前記ユーザインタフェースを用いて、前記複数の食品写真から、ある期間における前記個人の目標とする食事パターンに近似する食品写真を選択する工程を更に含み、前記目標とする食事パターンは、前記現在の食事パターンと食事クオリティ又は食事特性が異なる請求項１７に記載のコンピュータ実行方法。
【請求項１９】
前記現在の食事パターンから前記目標とする食事パターンに移行するためのナビゲーション工程を含む出力がユーザに送られる請求項１８に記載のコンピュータ実行方法。
【請求項２０】
前記ナビゲーション工程が、慣習的な食品、飲料、又は行動のインクリメンタルな変化を含む請求項１９に記載のコンピュータ実行方法。
【請求項２１】
世帯の食事パターンを確立するために食事パターンのフォトグラフィック表現を用いる方法であって、
ａ）世帯のメンバに、複数の食品写真を含む関連するフォトライブラリを提示する工程であって、前記フォトライブラリにおける食品写真のそれぞれが、ある期間の食事パターンのフォトグラフィック表現を表す工程と、
ｂ）前記世帯のメンバに、前記複数の食品写真から、ある期間における前記世帯の現在の食事パターンに近似する食品写真を選択するように促す工程と、
ｃ）身長、体重、年齢、性別、及び習慣的活動レベルのうちの１つ以上を含むデータを、前記世帯の各メンバについて取得する工程と、
ｄ）カロリー要求を計算するための式を用いて、工程ｂ）及び工程ｃ）で得られた情報を用いて前記世帯の食事パターンを計算する工程と、
を含む方法。
【請求項２２】
個人の食事パターンを確立するために食事パターンのフォトグラフィック表現を用いる方法であって、
ａ）前記個人に、複数の食品写真を含む関連するフォトライブラリを提示する工程であって、前記フォトライブラリにおける食品写真のそれぞれが、ある期間の食事パターンのフォトグラフィック表現を表す工程と、
ｂ）前記個人に、前記複数の食品写真から、ある期間における前記個人の現在の食事パターンに近似する食品写真を選択するように促す工程と、
ｃ）身長、体重、年齢、性別、及び習慣的活動レベルのうちの１つ以上を含むデータを、前記個人について取得する工程と、
ｄ）カロリー要求を計算するための式を用いて、工程ｂ）及び工程ｃ）で得られた情報を用いて前記個人の食事パターンを計算する工程と、
を含む方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、ベースラインの食事組成及びゴールとする（所望の）食事組成を捕捉し、ユーザによって経験される、カスタマイズされた好ましい「ルート」での、ベースラインから目標（ゴール）までの段階的なガイダンスを提供するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
良好な食事クオリティは、個人や家族の健康とウェルビーイングに貢献する主要因子である。しかし、食事クオリティを評価するためには、個人及び／又は世帯の現在の食事摂取に関する情報を取得することが必要である。
【０００３】
例えば、食品頻度アンケート、食品ダイアリ、食事思い出しなどを含む従来の食事摂取対策は、非常に手間がかかるにもかかわらず、不正確でありがちである。事実、それらは、「クライアント」と、データ取得のためにそれらを用いる専門家（即ち、栄養士、栄養調査者）との双方にとって手間がかかる。それらは退屈で、煩雑であり、ユーザフレンドリでないので、スマートフォンやその他のウェアラブルテクノロジ（スマートウォッチなど）のアプリなど、「魅力的」又は使用を楽しむことが意図された消費者向けアプリケーションには適さない。一方で、開始時に煩雑なデータ入力がない設定で簡単に使用できる多くのフィットネスアプリケーションがある。
【０００４】
食品頻度アンケートでは、ユーザが広範で詳細なアンケート用紙を紙又はオンライン形式で完成させる必要がある。その場合でも、多様な食品の摂取を推定し、得られたインベントリから代表的な食品を選ぶ必要があるので、結果は不正確になりがちである。食品ダイアリや２４時間食事思い出しは、消費時或いは記憶を頼りに食品を記録することを必要とし、食品や量に関する詳細を書き留めるので、やはりかなりの時間を要する。７日間の食品ダイアリは、数時間の作業を必要とする場合がある。最終的に、これらの方法はいずれも、報告された摂取の個別化食事分析を要し、一般に、栄養分析のための特定のソフトウェアパッケージ及びそれらの使用について訓練された栄養士を必要とする。この工程は、報告された食品摂取を、多量栄養素と微量栄養素の摂取に関する情報に変換する。
【０００５】
非常に高価で且つ日常的な適用に不都合な代謝病研究を除き、食物摂取評価の現行法はいずれも、食品ごと且つ食事ごとに摂取の叙述的記載を必要とする。更に、上述のように、これらの方法はリアルタイムでの記録を必要とするか、又は思い出しに依存する。
【０００６】
イノベーション／進歩を示す現行法は、叙述的描写に代えてフォトグラフィック画像のキャプチャを用いるが、その他の点は全て同一である。このような写真に基づく方法は、依然として、食品ごと且つ食事ごとの情報収集に依存し、消費者にとって手間と時間がかかり、ｎ−ｏｆ−１データ入力を要し、調査者や医療従事者にとって手間と時間がかかり、栄養摂取レベル、顕著な食品要因、及び全体的な食事クオリティの客観的尺度を決定するためにｎ−ｏｆ−１データ分析を要する。画像に基づく食事の報告は、消費者が食品を叙述的に記載する負担を軽減するかも知れないが、叙述であれば得られたであろう食品の組成及び量に関する情報に各画像を変換した後、個人の栄養分析を更に行わなければならない調査者、臨床医、又はコーチに対する分析上の負担を大きくする。
【０００７】
更に、既存の方法は個人には適しているが、世帯全体のレベルには適合しにくい。加えて、子供への適用は、歴史的に見て非常に難しい。そのような方法における誤りは、それらが全く無意味であったとみなす人がいるほど重大である。現行法は、これらの問題を確実に解決することを約束しない。それらが基づく技術は、インターネットアクセスの必要性、高価なハードウェアの必要性、フォトグラフィのための信頼性のある光の必要性、大量のデータ転送の必要性、固定カメラによるプライバシ侵害の潜在的リスク、多様な「消費者」が技術の使用を学習する必要性など、新たな潜在的な問題をもたらす。
【０００８】
したがって、現在までのところ、このプロセスをリバースエンジニアリングする方法が、実際にないし、着想されてもいない。換言すれば、食事クオリティスコアを用いて代表的な食事を生成し、それをフォトグラフィック画像として表現する方法はない。
【０００９】
その主題の全体が参照により本明細書に援用される特許文献１は、コンピュータ化された視覚行動分析、訓練、及び計画のためのシステム及び方法を記載しており、これらにおいて、ユーザは、写真のメニューを用いて、特定期間における、カスタマイズされた摂食計画に対応する食事を選択する。しかし、ピクチャーメニューは、ユーザが、様々な栄養レベル、カロリーレベル、及びその他のレベルで混合及び適合することができる一連のインスタント食からなり、食事ビルダーとして使用することができる。この場合、ユーザは、自身がフォローすることを望む食事を選択する。しかし、この方法の欠点は、ユーザが、食事の目標を達成するためにその日の食事を選択、構築しなければならない点であり、これは時間を浪費するプロセスになり得る。更に、ユーザは、食品又は飲料の所定のカテゴリについて、何が「良い」、「より良い」、又は「最良」の選択を構成するか分からない場合がある。最も重要なことは、各画像が食事を表し、食事パターンを表していないことである。
【００１０】
特許文献２は、ユーザが一連のディスプレイと相互作用する、コンピュータ化された視覚行動分析訓練方法を記載している。コンピュータデータベースは、連続するグループにおいて、各グループに関連するグラフィックスの表示と共に、複数のオブジェクトをスクリーン上に表示することを可能にする情報を含む。このグラフィックスは、各グループのオブジェクトのうちの１つの第１のユーザ選択と、スクリーンディスプレイとの相互作用により選択されたオブジェクトに関連する第２のユーザ選択を可能にする。ユーザ選択は、食事行動プロファイルを生成するように、食品選択、欲求の評価、及びその頻度を含むことができる。次いで、食事訓練は、食事の表示と、食品項目及びポーションサイズのインタラクティブな調整によって調節することができる。
【００１１】
その主題の全体が参照により本明細書に援用される特許文献３は、通信システムを介してパーソナライズされた情報を配信するためのシステム／方法を記載し、選択された質問に基づくソリューションエレメントのカスタマイズされたリストを生成するためにフィルタリングシステムを使用する。しかし、この方法は、ユーザに、長いアンケートに情報を入力することを依然として必要とする。
【００１２】
習慣的且つ所望の食品／飲料摂取及び食事におけるインクリメンタルな変化を、直接的且つ簡単な方法で特徴付ける改善された方法が、依然として必要とされている。特に、今日まで、個人又は世帯の食事組成及びクオリティを、直接的且つ簡単な方法で把握する、合理化された、ユーザフレンドリで、普遍的に適用可能な手段はない。
【００１３】
更に、現在、食品ダイアリ又は関連するデータソースを準備し分析するのに必要な時間と努力なしに、個人又は世帯に関する良好な食事情報を得る便利で効率的な方法はない。また、新しい食習慣を迅速、簡便、且つ効率的に採用する上で、個人や世帯の進捗をモニターする良い方法もない。現在、ユーザ又は世帯が楽しく、迅速、且つユーザフレンドリな方法で、食事を改善するという目標に到達したかどうかを同定する良い方法はない。最後に、個人のデータ入力のレベルで食事組成の分析を毎回必要とせずに、研究者が食事摂取に関する情報を得る方法はない。個別の分析を必要とせず、無限のスケーラビリティを可能にする、予め分析された食事の表現を使用して食事の摂取を確立する方法はない。
【００１４】
本明細書に記載のプロセスは、食事摂取の評価、及び所定の食事目標に対するガイダンスへの新規なアプローチを導入する。個々の食品及び食事に関する、エラーを起こしやすい情報を照合するのではなく、叙述的記載によるか又は画像捕捉によるかを問わず、全体的な食事パターン及び栄養摂取の近似を構築するために、本明細書に記載のプロセスは、信頼性の高い、完全に形成され、完全に分析された食事パターンを表す写真の地域的、文化的、及び個人的に関連するライブラリを提示し、眼鏡レンズ処方をカスタマイズするプロセスと全く同様の簡単な一連の選択を通して、「ベストフィット」を同定する。本明細書に記載のプロセスは、任意のテクノロジプラットフォーム（例えば、アプリ、インタラクティブウェブサイト、及びウェアラブルヘルステクノロジなど）で動作するように設計され、何らテクノロジがないフィールドで、言語やリテラシとは無関係に用いることもできる。
【００１５】
本明細書に記載のプロセスは、ほぼ全てのインタラクティブテクノロジプラットフォームでの使用に適する一方で、叙述であるか画像であるかを問わず、食品ごとの記述の必要性を完全に排除し、何らテクノロジを必要としないことにより、上述の問題の全てを解決する。無限のスケーラビリティに予め分析した食事パターンを与えることによって、この方法は、研究者のデータ分析負荷を十分に軽減し、潜在的に大きな経済の規模をもたらす。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
本発明の目的は、個人の習慣的食事パターンの正確な表現を得ることにある。
【００１７】
本発明の他の目的は、個人の習慣的食事パターンの定性的表現を得ることにある。
【００１８】
本発明の他の目的は、個人の習慣的食事パターンの定量的表現を得ることにある。
【００１９】
本発明の他の目的は、世帯の習慣的食事パターンの定性的表現を得ることにある。
【００２０】
本発明の更に他の目的は、世帯の習慣的食事パターンの定量的表現を得ることにある。
【００２１】
本発明の更に他の目的は、全体的な食事クオリティの信頼できる尺度を得ることにある。
【００２２】
本発明の更に他の目的は、個人又は世帯の習慣的食事パターンを表すピクトリアルインベントリを提供することにある。
【００２３】
本発明の更に他の目的は、食事パターンに関する分析が完了したカスタマイズ可能なフォトライブラリ（即ち、地域的、文化的、及び／又は個人的に関連するフォトライブラリ）を提供することにある。
【００２４】
本発明の更に他の目的は、写真によって表される食事クオリティに関する分析が完了した食事クオリティのフォトグラフィカル表現を提供することにある。
【００２５】
本発明の更に他の目的は、食事目標のフォトグラフィカル表現を提供することにある。
【００２６】
本発明の更に他の目的は、インクリメンタルな食事目標のフォトグラフィカル表現を提供することにある。
【００２７】
本発明の他の目的は、カスタマイズ可能なフォトライブラリを使用して、個人又は世帯の食事摂取を評価することにある。
【００２８】
本発明の他の目的は、カスタマイズ可能なフォトライブラリを使用して、所望の目標とする食事を確立することにある。
【００２９】
本発明の他の目的は、ベースラインから目標とする食事に至る一連のインクリメンタルなステップを定義することにある。
【００３０】
本発明の他の目的は、必要とされるインクリメンタルな食事変化を順序付けることによって、ベースラインから目標とする食事へのカスタマイズされたルートを提供することにある。
【００３１】
本発明の更に他の目的は、予め分析した食事、及びエネルギー摂取量を決定するための情報、即ち、身長、体重、年齢、性別、及び習慣的な身体活動レベルを用いて、各情報に関する定量的食事摂取の詳細を提供することにある。
【００３２】
本発明の更に他の目的は、世界中の文化的及び地域的な食事摂取の変化に合わせたフォトライブラリの開発を提供することにある。
【００３３】
本発明の更に他の目的は、本明細書に記載するシステムの所定のユーザに、関連する食事摂取バリアントに限定された、フォトライブラリのカスタマイズバージョンへのアクセスを提供することにある。
【００３４】
このために、一実施形態においては、本発明は、一般に、食事クオリティのレベルを食事パターンのフォトグラフィック表現に変換するための方法に関し、前記方法は、
ａ）食事クオリティ尺度を用いて、ある期間の食事クオリティのレベルをそれぞれ表現する複数の食事パターンを同定する工程と、
ｂ）前記複数の食事パターンのそれぞれに食事スコアを割り当てる工程と、
ｃ）前記複数の食事パターンを代表的な食事パターンに変換する工程と、
ｄ）前記代表的な食事パターンを食品写真に変換する工程と、
を含み、前記食品写真が、前記期間の前記食事パターンの前記フォトグラフィック表現を表す。
【００３５】
他の実施形態においては、本発明は、一般に、食事クオリティを評価し、カスタマイズするためのコンピュータシステムに関し、前記コンピュータシステムは、
【００３６】
ユーザインターフェースと、
【００３７】
食品写真の拡張可能アーカイブを含むフォトグラフィックライブラリであって、前記食品写真の拡張可能アーカイブにおける前記食品写真のそれぞれが、ある期間の食事パターンのフォトグラフィック表現を表すフォトグラフィックライブラリと、
【００３８】
食事パターン及び栄養素データに関する情報を含むデータベースと、
【００３９】
前記ユーザインターフェースで、ユーザに関するユーザデータを前記ユーザが入力することを可能にするためのユーザ情報システムと、
【００４０】
前記ユーザが、前記フォトグラフィックライブラリから１つ以上の食品写真を選択することを可能にするための選択システムと、
【００４１】
プロセッサと、を含み、前記プロセッサが、選択されたメトリックによって、対応する、客観的な、妥当性が確認された食事クオリティスコアに食品写真を変換することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】図１は、標準的なアメリカの食事パターンのフォトグラフィック表現を表す。
【００４３】
【図２】図２は、標準的なフランスの食事パターンのフォトグラフィック表現を表す。
【００４４】
【図３】図３は、標準的な地中海スタイルの食事パターンのフォトグラフィック表現を表す。
【００４５】
上に示す画像は、食品と家族の両方を表示するが、本明細書に記載する食事クオリティフォトグラフィックナビゲーション（ＤＱＰＮ）は、食品のみを示すことを意図しており、これらの食品は、一見してその食事の具体的且つ区別的な特徴をより明確に伝えるように並べられている。
【発明を実施するための形態】
【００４６】
食事パターンをフォトグラフィック画像で表現できるという考えは、エンターテイメントと基本的な情報交換の分野で十分に確立されている。例えば、Ｐｅｔｅｒ  ＭｅｎｚｅｌとＦａｉｔｈ  Ｄ’Ａｌｕｉｓｉｏ（２００６）によるＨｕｎｇｒｙ  Ｐｌａｎｅｔ：Ｗｈａｔ  ｔｈｅ  Ｗｏｒｌｄ  Ｅａｔｓは、世界中の様々な文化の家庭と、１週間の習慣的な食事の画像を多く掲載する。これらの画像の幾つかを図１〜図３に示すが、これらは、１週間の、標準的なアメリカの食事パターン（図１）、標準的なフランスの食事パターン（図２）、及び標準的な地中海スタイルの食事パターン（図３）のフォトグラフィック表現を表す。なお、これらの画像は、ここでは表現としてのみ示される。本発明のプロセスは、食品フォトグラフの固有ライブラリを構築することを意図しており、各フォトグラフは、所定の食事パターンと全体的な食事クオリティの特定されたレベルとの固有の組合せを示す。
【００４７】
換言すれば、今日まで見過ごされてきたことは、１週間が、より有意義な間隔（例えば、１年間）に亘って基本的な食事パターンを確立するために「再現」される十分にロバストな単位／時間であるという概念である。１週間の代表的な食事パターンでは、そのパターンの５１回の反復が１年間の食物摂取を構成するので、従来の食物頻度アンケートで得られるものと近似するデータを表す。
【００４８】
本発明は、「一枚の絵は千の言葉に値する」という概念を利用し、食品頻度アンケートを完成させるために必要な多くの退屈な文言を避ける。代わりに、ユーザは、所定の組成の食事と客観的に確立されたクオリティとをそれぞれが表す画像のグリッドを検証し、自身の食事と最も密接に類似した食事を選択する。
【００４９】
最も広く使用され、最もよく妥当性が確認された食事クオリティの尺度の１つである健康食指数（ＨＥＩ）（例えば、Ｐ．Ｍ．Ｇｕｅｎｔｈｅｒら、「Ｕｐｄａｔｅ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ｈｅａｌｔｈｙ  Ｅａｔｉｎｇ  Ｉｎｄｅｘ：ＨＥＩ−２０１０」、Ｊｏｕｒｎａｌ  ｏｆ  ｔｈｅ  Ａｃａｄｅｍｙ  ｏｆ  Ｎｕｔｒｉｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｄｉｅｔｅｔｉｃｓ、２０１２年１２月２１日に説明される）は、アメリカ人の食事ガイドラインに対する適合性を評価する食事クオリティの尺度である。ＨＥＩは、通常、５段階評価、即ち、食事クオリティの５つのレベルで表現される。簡便のため、これらを、「悪い」、「普通」、「許容」、「良い」、「優れる」と称することができる。更に、その組成に基づき５段階評価のそれぞれに該当し得る様々な具体的食事パターンがある。５段階評価のうちの所定の段階の評価への割り当ては、全体的なクオリティスコアに基づく。これは、栄養素データに基づき、栄養素データは、報告された習慣的な食品及び飲料摂取に基づく。
【００５０】
全体的食事クオリティの他の妥当性が確認された尺度としては、ＵＳＤＡで開発された従来の健康食指数の「代替」として、ハーバード公衆衛生大学院で開発された代替健康食指数（ＡＨＥＩ）が挙げられる。ＡＨＥＩは、主要な慢性疾患のリスク及び総死亡率などの健康に関する結果とより強く相関する。
【００５１】
一実施形態においては、本発明は、一般に、食事クオリティのレベルを食事パターンのフォトグラフィック表現に変換するための方法に関し、前記方法は、
【００５２】
ａ）食事クオリティ尺度を用いて、ある期間の食事クオリティのレベルをそれぞれ表現する複数の食事パターンを同定する工程と、
【００５３】
ｂ）前記複数の食事パターンのそれぞれに食事スコアを割り当てる工程と、
【００５４】
ｃ）前記複数の食事パターンを代表的な食事パターンに変換する工程と、
【００５５】
ｄ）前記代表的な食事パターンを食品写真に変換する工程と、を含み、
【００５６】
前記食品写真が、前記期間の前記食事パターンの前記フォトグラフィック表現を表す。
【００５７】
食事パターンは、所定の集団に対する多数の典型的食事パターンを含むことができ、前記所定の集団について、「悪い」、「良い」、「より良い」、及び「最も良い」食事を考慮する。
【００５８】
複数の食事パターンが同定されると、地域、文化、食事特性、及び栄養クオリティの変動を考慮しつつ、複数の食事パターンのそれぞれに食事スコアを割り当てることができる。
【００５９】
次いで、複数の食事パターンを代表的な食事パターンに変換することができ、、次に食品写真に変換される。食品写真は、ある期間の代表的な食事パターンのそれぞれのフォトグラフィック表現を表すために用いられる。期間は、通常１週間である。しかし、この期間としては、少なくとも１日間、少なくとも数日間、１週間、数週間、１ヶ月間、数ヶ月間、更には１年間を選択してもよい。次いで、複数の食品写真のそれぞれの解析及び仕様を計算することができる。
【００６０】
例えば、栄養専門家のグループは、ＨＥＩの５段階評価などの食事クオリティ尺度を用いて、そのクオリティレベルを表す様々な「現実世界」の食事パターンを同定することができる。食事スコアは、栄養素から食品及び飲料源までマッピングすることができ、食品写真によって表され得る食事の「プロトタイプ」を生成するために用いることができる。
【００６１】
そのようなプロトタイプはそれぞれ、消費された「通常」の食品及び飲料として容易に表示させることができ、これらは次いで、写真の対象に編集することができる。したがって、この方法は、栄養専門家による、客観的な食事クオリティスコアの代表的な食事パターンへの変換と、フードスタイリストとフォトグラファによる、それらの食事パターンの食品写真への変換とを含む。
【００６２】
その後、食品写真を用いる反復プロセスによって個人又は世帯の食事クオリティを確立又は測定する際の使用のために、食事パターンのフォトグラフィック表現のリストを作成することができる。
【００６３】
例えば、一実施形態においては、本発明は、一般に、世帯の食事パターンを確立するために食事パターンのフォトグラフィック表現を用いる方法に関し、前記方法は、
【００６４】
世帯のメンバに、複数の食品写真を含む関連するフォトライブラリを提示する工程であって、前記フォトライブラリにおける食品写真のそれぞれが、ある期間の食事パターンのフォトグラフィック表現を表す工程と、
【００６５】
前記世帯のメンバに、前記複数の食品写真から、ある期間における前記世帯の現在の食事パターンに近似する食品写真を選択するように促す工程と、
【００６６】
身長、体重、年齢、性別、及び習慣的活動レベルのうちの１つ以上を含むデータを、前記世帯の各メンバについて取得する工程と、
【００６７】
カロリー要求を計算するための式を用いて、工程ｂ）及び工程ｃ）で得られた情報を用いて前記世帯の食事パターンを計算する工程と、を含む。
【００６８】
他の実施形態においては、本発明は、一般に、個人の食事パターンを確立するために食事パターンのフォトグラフィック表現を用いる方法に関し、前記方法は、
【００６９】
前記個人に、複数の食品写真を含む関連するフォトライブラリを提示する工程であって、前記フォトライブラリにおける食品写真のそれぞれが、ある期間の食事パターンのフォトグラフィック表現を表す工程と、
【００７０】
前記個人に、前記複数の食品写真から、ある期間における前記個人の現在の食事パターンに近似する食品写真を選択するように促す工程と、
【００７１】
身長、体重、年齢、性別、及び習慣的活動レベルのうちの１つ以上を含むデータを、前記個人について取得する工程と、
【００７２】
カロリー要求を計算するための式を用いて、工程ｂ）及び工程ｃ）で得られた情報を用いて前記個人の食事パターンを計算する工程と、を含む。
【００７３】
本明細書に記載する方法は、代表的な食品写真を選択することにより個人によって報告された食品及び栄養素分布を調べ、それらを、食品及び栄養素の最適／推奨分布と比較することができる。対応又は相違の程度は、数値スケールを用いて定量化でき、得られたスコアは、全体的な食事クオリティの５段階評価に変換することができる。食事クオリティの他の関連する尺度が存在し、全体的な食事クオリティの新たな、より良好な尺度が考案される可能性がある。
【００７４】
現在使用されている又はまだ考案されていない、任意のそのような尺度を、本明細書に記載の方法に適用することができる。例えば、食事パターンは、健康摂食指数、代替健康摂食指数、健康摂食指数２０１０、代替健康摂食指数２０１０、食事クオリティ指数、食品頻度スコアからの健康摂食指数、健康食事指標、健康食事指数、健康食品指数、健康食品栄養素指数、推奨食品スコア、食事クオリティスコア、食事クオリティ、食事ガイドライン指数、地中海食事スコア、地中海妥当性指数、代替地中海食事スコア、合計及び特定食品群多様性、前記のいずれかのバリエーション、及び前記の１つ以上の組合せからなる群から選択することができる。
【００７５】
したがって、一連の食品写真を個人に示すことができ、これらの食品写真は、特定の食事パターンのフォトグラフィック表現を表し、ユーザは、個人の現在の食事に近似する食品写真を選択することができる。一実施形態においては、個人又は世帯の現在の食事に最もよく似ている食品写真に至るために、反復プロセスにおいて、比較画像の短いシーケンスが個人に示され、これらの比較画像から「最良の画像」を選択することを求めることができる。したがって、写真をＮ個の密接に関連する一連の写真に拡張することができ、Ｎ個の密接に関連する写真は、小さなインクリメント（ｉｎｃｒｅｍｅｎｔｓ）だけが異なり、これにより、ユーザの現在の食事によりよく近似する写真へとユーザを誘導することができる。
【００７６】
他の実施形態においては、本発明は、食事クオリティを評価し、カスタマイズするためのコンピュータシステムとして用いることができ、前記コンピュータシステムは、
【００７７】
ユーザインターフェースと、
【００７８】
食品写真の拡張可能アーカイブを含むフォトグラフィックライブラリであって、前記食品写真の拡張可能アーカイブにおける前記食品写真のそれぞれが、ある期間の食事パターンのフォトグラフィック表現を表すフォトグラフィックライブラリと、
【００７９】
食事パターン及び栄養素データに関する情報を含むデータベースと、
【００８０】
前記ユーザインターフェースで、ユーザに関するユーザデータを前記ユーザが入力することを可能にするためのユーザ情報システムと、
【００８１】
前記ユーザが、前記フォトグラフィックライブラリから１つ以上の食品写真を選択することを可能にするための選択システムと、
【００８２】
プロセッサと、を含み、前記プロセッサが、選択されたメトリックによって、対応する、客観的な、妥当性が確認された食事クオリティスコアに食品写真を変換することが可能である。
【００８３】
このコンピュータ化されたシステムを用いて、食事クオリティを測定及び評価するためのコンピュータ化された方法を提供することができる。
【００８４】
前記食事クオリティを測定するためのコンピュータ化された方法は、
【００８５】
インターフェースを用いて、複数の食品写真から、ある期間における個人の現在の食事パターンに近似する食品写真を選択するように促す工程と、
【００８６】
身長、体重、年齢、性別、及び習慣的活動レベルのうちの１つ以上を含むデータを、ユーザ情報システムに入力する工程と、
【００８７】
カロリー要求を計算するための式を用いて、工程ｂ）及び工程ｃ）で得られた情報を用いて現在の食事パターンを計算する工程と、を含む。
【００８８】
本明細書に記載されるように、写真メニューの各写真は、Ｎ個の密接に関連する一連の写真に拡張することができ、Ｎ個の密接に関連する写真は、小さなインクリメントだけが異なり、これにより、ある所定期間におけるユーザの現在の食事によりよく近似する写真へとユーザを誘導することができる。
【００８９】
フォトライブラリは、「改善」を保証する潜在的なベースライン食を幅広く含むように確立することができる。このライブラリは、全世界の文化に由来する食事を含むように、無限に拡張することができる。
【００９０】
一実施形態においては、写真ライブラリの写真は、以下を含む「テトラアンギュレーション」の反復プロセスによって生成することができる。
【００９１】
１）食事クオリティ専門知識：ＡＨＥＩ−２０１０の５段階評価の間で区別されるＰｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｎｇ  Ｄｉｅｔａｒｙ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ（ＰＤＤＣｓ）の判定が、任意の所定の種類の食事について行われる；
【００９２】
２）食事特性バリアント専門知識：大規模な疫学研究における現実世界の結果の知識を有する調査者と栄養士が、所定の集団のバリアントの範囲についてのパラメータを確立するのに役立つ；
【００９３】
３）ＰＤＤＣの専門知識：因子分析の専門知識が、顕著な食事要因を性格及びクオリティの両方の差に結びつけるのに役立つ；
【００９４】
４）フードコレオグラフィ（ｆｏｏｄ  ｃｈｏｒｅｏｇｒａｐｈｙ）の専門知識：食品の配置、強調などに注意を払って、フォトグラフィに適した食品アセンブリの創造的な外観（ｏｖｅｒｓｉｇｈｔ）を使用する。
【００９５】
ライブラリへの各エントリは、これらの４つの分野における入力から生じ、フォトグラフィに適した食品のインベントリが生成される。
【００９６】
非常に類似している食事を互いに区別するために、食品配置により微妙な違いを強調すべきである、及び／又はインタラクティブプログラミングにより微妙な違いを拡大することができるべきである（例えば、カーソルを画像の上に置くことによって、又はコンポーネントを選択的に前景／倍率に引っ張ることによって隣接する画像との主な違いがテキストで強調される）。
【００９７】
広い意味では、本明細書に記載の方法を用いて、代表的な画像のライブラリにおける所定の健康関連活動を同定することができる。したがって、本明細書に記載の方法は、例えば、食事、運動、ストレス管理、睡眠などに適用することができる。この中でも遥かに重要な用途は、食事であり、その理由は、充足されていない、必要性が大きい領域であるからである。しかし、本願は、食事に限定されず、定性及び定量可能な任意の健康関連行動で使用可能である。
【００９８】
例えば、他の好ましい実施形態においては、本発明は、一般に、運動クオリティのレベルを運動パターンのフォトグラフィック表現に変換するための方法にも関し、前記方法は、
【００９９】
ａ）運動クオリティ尺度を用いて、ある期間の運動クオリティのレベルをそれぞれ表現する複数の運動パターンを同定する工程と、
【０１００】
ｂ）前記複数の運動パターンのそれぞれに運動スコアを割り当てる工程と、
【０１０１】
ｃ）前記複数の運動パターンを代表的な運動パターンに変換する工程と、
【０１０２】
ｄ）前記代表的な運動パターンを運動写真に変換する工程と、を含み、
【０１０３】
前記運動写真が、前記期間の前記運動パターンの前記フォトグラフィック表現を表す。
【０１０４】
これらの運動パターンは、例えば、ウォーキング、ランニング、バイキング、スイミング、ヨガ、チームスポーツ、ウェイトリフティング、及び前記の１つ以上の組合せなどの多数の運動のうちの任意のものを含むことができる。運動写真は、フォトライブラリに並べ、上述の方法で用いることにより、ベースラインと目標とする運動パターンを特徴付けることができる。同様の方法で、食事クオリティを評価し、カスタマイズするための前記コンピュータシステムは、運動クオリティを評価し、カスタマイズするようにすることができる。
【０１０５】
他の実施形態においては、本明細書に記載の方法は、世界中の公衆衛生上の優先事項、特に、栄養不良／食糧不足に対処するために使用することができる。このプロセスは、地域、文化、食事特性（例えば、ベジタリアン、フレキシタリアン、地中海人種など）、及び客観的に確立された栄養クオリティ（例えば、代替健康摂食指数２０１０の５段階評価）ごとにカタログ化された任意の被験体／集団のもっともらしい食事パターンから始まる。各食事オプションは、習慣的に消費される食品の単一写真で表され、各写真は、典型的な割合の食品の典型的な１週間分を表し、この画像は、パッケージされた食品と家庭で調理された食品との区別を容易にする。任意の所定の被験体は、確立された地域的／文化的に関連するライブラリから少数のセットのもっともらしい画像をレビューして、それらの中から「ベストフィット」を選択する。次に、このプロセスを数回繰り返して、個人（又は世帯）の食事パターンにできる限り近い近似を行う。このプロセスには数秒しかかからず、高効率で、ほぼ完全に忠実に、理想的な眼鏡処方を決めるために用いられるプロセスと直接的に類似する。ライブラリから画像が選択されると、客観的に測定された食事クオリティが直ちに利用可能となる。カロリーに比例する栄養素摂取の尺度が直ちに利用可能である。ライブラリの全てのエントリが事前に分析されるので、ｎ−ｏｆ−１データ解析は不要であり、データ生成が無限に拡張可能である。個人の栄養素摂取を定量化するために必要とされるのは、当業者に知られた標準的な公式を用いて決定することができる平均エネルギー摂取量の計算、並びに年齢、性別、身長、体重、体重変化、及び通常の活動レベルといった最低限の情報だけである。このアプローチは、ある程度の定量的誤差を許容しながら、そのような誤差を妥当な値の範囲内に圧縮するので、既存の方法よりも遥かに正確且つ精密であることが保証される。
【０１０６】
前記システムの任意の所定のユーザは、エントリが個人用であるか世帯用であるかを示すことができる。したがって、この方法は、世帯レベルでの食事パターン及び食事クオリティの同定を可能にし、シェアされる食物プレートを含む食事習慣に対処する。世帯の摂取量を表す画像を選択すると、成人であろうと小児であろうと、各世帯メンバに別々に適用される同一の標準公式を用いて、各個人についての定量された栄養素摂取を取得することができる。
【０１０７】
一実施形態においては、本明細書に記載される発明は、ユーザが、現在の食事から「目標の」又は「最適な」食事に移行するのを支援するために使用することができる。この場合、ユーザは、より高いレベルのクオリティを表す食事パターンの画像をレビューして、目標とする食事を選択する。
【０１０８】
次に、前記システムは、食品、飲料、及び行動に関して、ユーザ固有のガイダンスを生成し、現在の食事パターンから、好ましい、目標食事パターンへのナビゲーションを支援する。一実施形態においては、これは、あたかもビデオゲームや、「迷路」を通る文字によるナビゲーションのように感じられ、前記システムは、目標に向かう前進の認識／褒美、並びに継続的なガイダンス及びコース修正を提供する。したがって、本明細書に記載されるように、本明細書に記載の写真ライブラリは、基本的な食事クオリティを確立し、次いで、より「最適な」又は目標の食事を選択する方法として、コンピュータインターフェースにおいて使用することができる。
【０１０９】
本明細書で記載するように、ユーザは、食事摂取の詳細を入力する必要がなく、異なる、一般的な食事パターンを表す一組のフォトグラフィック画像を調べ、それらの中から食事摂取に最も近い近似するものを選択するだけである。
【０１１０】
任意の所定ユーザにおける「ゲーム」は、以下の工程で開始することができる。
【０１１１】
１）ユーザは、食事パターンの少数の一連の写真を調べ、所定期間における、現在のベースラインの食事に最もよく似た写真をクリックする。フォトライブラリは、「改善」を保証する潜在的なベースラインの食事を幅広く含むように確立することができる。このライブラリは、全世界の文化に由来する食事を含むように、無限に拡張することができる。
【０１１２】
２）ユーザは、「最適な食事」のテーマのバリエーションを表す少数の一連の写真をレビューし、好ましい目的地を選択する。客観的な「最適な」食事の範囲は、ベースラインの食事の範囲よりも狭いが、それも、文化及び伝統全体に亘ってほぼ無限にカスタマイズ可能である。いずれも「最適化」される可能性のある別個の食事パターンの例としては、特に、ベジタリアン、フレキシタリアン、又はアメリカンスタイル、地中海、アジアン、及びパレオなどが挙げられる。
【０１１３】
３）ユーザは、ベースラインの食事から目標とする食事までのルート優先度：最も簡単又は最も速い（即ち、より長いがより緩やかなハイキングコース、又はより短いがより急でより険しいコース）を選択し、「プレイ」をクリックする。
【０１１４】
食事画像のグリッドを、拡張可能な食事クオリティマップを例示するものとして、以下の表１に示す。拡張可能なマップは、ユーザがナビゲートできるＸ行のセル及びＹ列のセルを有することができる。拡張可能なマップは、５×５グリッドのセルを示すが、本発明はこの実施形態に限定されず、Ｘ及びＹは、それぞれが互いに独立した任意の数であることができる。例えば、Ｘ及びＹは、それぞれ独立に２以上であってもよいし、３以上であってもよいし、又は１０以上であってもよい。ＸとＹの数値は重要ではないが、より重要なことは、ユーザが、グリッドの１つのセルからグリッドの別の隣接セルまでナビゲートでき、ベースラインからより適した食事に移行できることである。
表１：食事クオリティフォトナビゲーションマトリクス。各数字は、客観的に測定された全体的な食事クオリティの階層、即ち、５段階評価を表し、各文字は、そのレベルでの１つの食事バリアント又はパターンを表す。表中の各セルには、所定の食事パターンのフォトグラフィック画像が表示される。
【表１】
2019505929.tif 000003
【０１１５】
本明細書に記載の方法のゲーミフィケーションにおいて、全体的な食事クオリティの客観的尺度の精巧さは、視覚的アナログスケールの単純化を満たし、これらは、数独、ボードゲーム、宝探し、及び／又はお気に入りのハイキングの使いやすさと楽しさを満たす。ゲームを通したステップは、ＧＰＳ等価物によってガイドされる。
【０１１６】
習慣的な食品／飲料摂取における個別の一組の変更は、グリッド内の各セルを隣接セルから分離する。したがって、スマートウォッチ、電話、タブレット、又はコンピュータ上で実行されるアプリケーションによってキューに入れることができる、少数の個別の一組の新しい食事「習慣」を採用することによって、グリッドを通して、一度に１つのセルで処理を進めることができる。
【０１１７】
全体的な食事クオリティをシフトさせ得るインクリメンタルな食事の変化の例としては、例えば：
【０１１８】
１）パンにバター又はマーガリンに代えてオリーブ油を使用すること、
【０１１９】
２）ソーダに代えて水を飲むこと、
【０１２０】
３）市販のサラダドレッシングに代えてオイルとビネガーを使用すること、
【０１２１】
４）精製穀物製品に代えて全粒粉パン又はパスタを食べること、
【０１２２】
５）夕食にミックスグリーンサラダを含めること、
【０１２３】
６）肉ではなく豆やレンズ豆を食べること、
【０１２４】
７）加工／デリ肉を避けること、
【０１２５】
８）スナックとして新鮮な果物を食べること、及び
【０１２６】
９）スナックとして生ナッツを食べること、が挙げられる。
【０１２７】
このようなシフトは全て、現在消費されている食品及び所望の目標食に基づいてパーソナライズすることができ、一連のインクリメンタルな変化が「加算」されて、ベースラインから目標までの食事の全体的な変換となる。グリッド内の各列が食事クオリティの階層を表し、各行がそのクオリティレベルで異なる食事バリアントを表すと仮定すると、行から行への移行は食事特性の変化を表し、列から列への移行は、幾つかの十分に確立された方法のいずれかによって客観的に測定される食事クオリティの変化を表す。ベースラインからゴールまでの最も簡単なルートは、水平に、又は垂直に、順に移行するグリッドを通して、１度につき１つのセルでの進行（ｐｒｏｇｒｅｓｓ  ｏｎｅ−ｃｅｌｌ−ａｔ−ａ−ｔｉｍｅ）を伴う。
【０１２８】
例えば、ベースラインの食事が低クオリティの標準的なアメリカの食事であり、目的とする食事が最適な菜食である場合、これは、食事のクオリティ及び特性の両方における変化を伴う。これらは、連続して新しい食事習慣を採用し、一度に１つの水平又は垂直なセルを動かすことによって達成され得る。
【０１２９】
或いは、より野心的なユーザーは、一度により多くの新しい食事習慣を獲得するように選ぶことができ、より迅速にセル間を移行することによって、食事のクオリティ及び特性の両方を同時に変えることができる。これらのオプションを、表２に概略的に示す。
【０１３０】
更に、本明細書に開示する方法は、様々な方法で更にカスタマイズ可能であり、例えば、以下を挙げることができるがこれらに限定されない。
−ユーザが、任意の数の他のユーザと対抗してプレイし、最も短い時間で目標に到達するために競争する
−ユーザが、新しい食事習慣の獲得のための時間を指定する（例えば、１つの習慣当たり１週間、２週間など）
−ユーザが、同時に獲得した新しい食事習慣の数を指定する
−ユーザが、新しい食事習慣が食品の調理を含まか含まないかを指定する
−ユーザが、家族ベースの食事の変化に他の世帯のメンバを関与させることを選ぶ。
【０１３１】
以下、表２に示す例示的なグリッドにおいて、各列は、食事クオリティのレベルを表し、各行は、そのクオリティレベルにおける各種食事バリアントを表す。レジェンドに示されるように、食事は、「標準」から「優良」の範囲であり、無制限の多様な好ましいパターン及び民族性質に及び得る。
【０１３２】
所定のセルから別のセルに移るために必要な新しい「食事習慣」の正確な数はＸであり、ここで、Ｘは栄養／行動の変更における専門家によって決定される。この数は、グリッド内で水平方向及び垂直方向に移行するのに異なる場合があり、行又は列内で一定である必要はない。
【０１３３】
例示目的のため、任意の所定セルから隣接セルへの水平方向の移行が２つの新しい習慣を必要とし、隣接する垂直方向のセルへの移行が３つの新しい習慣を必要とすると仮定しよう（そのような習慣の例としては、ソーダに代えて水を飲むこと、コーン油に代えてオリーブ油を用いること、白パンに代えて全粒粉パンを食べること、夕食にミックスグリーンサラダを食べること、朝食に全粒シリアルを食べること、生又はドライローストナッツを間食すること、朝食に少なくとも１つの新鮮なフルーツを含めること、などが挙げられる）。
【０１３４】
完全なグリッドは、ベースラインと目標とする食事に応じて、個人ごとに異なる。所定の個人の場合、ベースラインからゴールまでの「ルート」には、ある特定数のセルが関わり、そのそれぞれが全体的な食事クオリティのインクリメンタルな改善と、目標とする食事へのインクリメンタルな移行を示す。
【０１３５】
ルートに沿う各２つの隣接セルは、一組のＰｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｎｉｎｇ  Ｄｉｅｔａｒｙ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ（ＰＤＤＣ）、即ち、２つを区別する顕著な食品、飲料、及び行動の差によって分離される。
【０１３６】
一例として、典型的なアメリカの食事から始めるユーザは、ファストフード、ソーダ、加工度の高い食品、精白小麦粉、添加された砂糖、揚げ物、「ジャンク」食品、スナック食品、加工肉、及びスイーツを日常的に消費している可能性がある。換言すれば、この食事には、過剰の砂糖、塩、飽和脂肪、多様な食品、食品化学物質、及びカロリーが含まれている可能性がある。
【０１３７】
この個人の目標とする食事は、最適な菜食であり、ベースラインからゴールまでのルートは、セルから隣接セルへのＮ個のインクリメンタルなステップを含むであろう。個人は、Ｎに対してより大きい又はより小さい値を特定し、より小さな変化（即ち、よりゆっくりと目標に到達する）又はより大きな変化（即ち、より速く目標に到達する）とする機会を有する。
【０１３８】
ルートカスタマイズアルゴリズム（ＲＣＡ）を使用して、ベースライン、ゴール、及び好ましいペースに関する情報を組み合わせて、対処すべきＰＤＤＣのシーケンスを生成することができる。一例として、「典型的なアメリカの食事」から「最適なベジタリアンの食事」へのルートは、以下のステップを通して進行する。
【０１３９】
１）ソーダをダイエットソーダに置き換える、スナック食品を生のナッツに置き換える、
【０１４０】
２）ダイエットソーダをフルーツ風味の炭酸水に置き換える、白パンを全粒粉パンに置き換える、
【０１４１】
３）炭酸水を水に置き換える、朝食のサンドイッチを全粒シリアルに置き換える、
【０１４２】
４）フルーツを朝食シリアルに加える、デリ肉をフムスに置き換える、
【０１４３】
５）週２回、肉をベジタリアン代替品（豆、レンズ豆）に置き換える、
【０１４４】
６）週５回、肉をベジタリアン代替品に置き換える、
【０１４５】
７）全ての肉料理をベジタリアン代替品に置き換える。
食事クオリティの例示的グリッド
【表２】
2019505929.tif 000004
Ｓ＝標準                            ＷＤ＝西洋型の食事
Ｉ＝改善                            ＷＤｖ＝西洋型の食事のバリアント
Ａ＝許容                            ＶＤ＝ベジタリアンの食事
Ｇ＝良好                            ＡＤ＝アジアの食事
Ｅ＝優良                            ＭＤ＝地中海の食事
【０１４６】
任意の所定プレーヤに対して、グリッドを通るルートがルートカスタマイズアルゴリズム（ＲＣＡ）によってカスタマイズされる。ＲＣＡは、アプリケーション又はテクノロジに基づくプログラムのオペレーティングソフトウェアに組み込まれ、例えば、開始セル、宛先セル、及びルートに対する好みなどの様々な要因に基づいて、所定ユーザについての新しい習慣のトータルセット及びそれらのシーケンスを決定する。次いで、ソフトウェアアプリケーション又はテクノロジに基づくプログラムは、ＲＣＡを使用して、任意の所定ユーザへの新しい食事習慣及び関連するコーチングのデリバリを順序付ける。
【０１４７】
エントリ時のマトリクス内の任意の所定セル（例えば、２Ｃ）とユーザの特定のゴールセル（例えば、５Ｄ）との間の具体的且つ主要な食品及び飲料の「差」は、段階的な方法で詳述することができる。したがって、例えば、セル２Ｃからセル３Ｃに移行するために習慣的な食品や飲料の摂取に「Ｎ」個の支配的な変化が存在し、３Ｃから４Ｃに移行するために更にＮ個が存在する可能性などがある。４Ｃから４Ｄに移行するために必要なＸ個の習慣の変更がある可能性がある。
【０１４８】
一例として、ベースラインＡからゴールＹに移行したいユーザは、「最も簡単な」ルートを選択して、次のように一度に２〜３の新しい習慣のクラスタで進むことができる：ＡからＢからＣからＤからＥからＪからＯからＴからＹ。
【０１４９】
できるだけ早くベースラインＡからゴールＹに移行したい別のユーザ（即ち、より短いがより急なハイキングと同等）は、以下のように一度に５つの新しい習慣のシーケンスで進むことができる：ＡからＧからＭからＳからＹ。
【０１５０】
本明細書に記載する方法は、マトリクス中の任意の所定セルから他のセルへと導く「習慣の変化」の完全なライブラリを確立し、ベースライン、ゴール、更には好ましいルートというパーソナライズされたステートメントに基づき、それらのユーザへのデリバリをカスタマイズする。したがって、コーチングの経験は、各ユーザに固有であり、ゲーム、即ち、迷路、宝探し、又はボードゲーム表面を横切るピースの動きのように感じる。暫定的な調整は、ＧＰＳシステムと同じように、グリッド内の新しい現在のベースライン位置を指示し、目的地への好ましいルートを「再計算」することにより、いつでも行うことができる。しかし、ここでのナビゲーションは、地理的位置ではなく、習慣の獲得に関するものであり、特定の習慣が、マトリクスにおける現在の位置から次のより好ましい位置に移動するのに必要なステップによって決定される。
【０１５１】
フォトグラフィック画像による食事パターンの表現は必然的に細部の喪失、即ち、不正確さを伴い易いが、食事摂取の現在の方法はそうでもない。スマートフォンなどのテクノロジに基づく食事摂取データ収集方法に強い関心があるにもかかわらず、そのような信頼できる方法は存在せず、依然として目に見えるものはない。これまで考えられてきたこのような方法は全て、依然としてエンドユーザによる積極的な作業を必要とし、開始に当たっての障壁となる。
【０１５２】
対照的に、本明細書に記載する方法は、これをゲームインターフェイスで完全に置き換える。エンドユーザは単に一連の画像をスキャンし、「ベストフィット」であるものを選択し、ゲームが始まる。
【０１５３】
別の実施形態では、テクノロジに基づくプログラムに代えて、本明細書に記載するマトリクスは、ボードゲーム若しくはカードゲームとして又は書籍において描くことができる。この場合、ユーザは、テクノロジに基づくプログラムの場合と同様にゲームをナビゲートする。例えば、書籍又はゲームは、ユーザがベースラインの食事を選択することを可能にする一連の写真を含むことができ、その後、新たな食事習慣を採用しながら、書籍又はゲームを通して進行するための更なる指示が提供される。
【０１５４】
ユーザが目的セルに到達した後も、食事コーチングの提供が継続されてもよい。所定階層の食事クオリティ（即ち、グリッドにおける列）内であっても、全体的な食事クオリティの範囲、及び利用可能な食事習慣の範囲がある。このようにして、このシステムは、新しい、より良い食事習慣のガイドライン、及び／又はより健康的な摂食の維持をより容易且つより簡便にする新習慣の列を作るガイドラインを提供し続けることができる。したがって、プラットフォームには保守オプションが組み込まれている。加えて、経時で「失敗」の可能性があり、これは低クオリティの食事パターンへの後退移動を意味する。ユーザは、グリッド内の現在の位置、及び好ましい目的地を特定しながら、いつでもゲームを再生することができる。
【０１５５】
別の例として、所定プレーヤの出発点がアメリカの標準的な食事パターンであり、このプレーヤは、食事を改善して、西ヨーロッパ（この場合はフランス）の標準的な食事により近づくようにするかも知れない。最後に、プレーヤは、ギリシャ地中海スタイルの食事という目標に到達するかも知れない。
【０１５６】
図１〜図３に示す画像は、食品と家族の両方を表示するが、本発明の写真ライブラリは、食品のみを示すことを意図しており、これらの食品は、一見してその食事の具体的且つ区別的な特徴をより明確に伝えるように並べられている。
【０１５７】
一実施形態では、プレーヤは、個人情報（即ち、身長、体重、性別、活動レベル）を入力し、例えば、推奨されるカロリー摂取量、サービングサイズ、などに関する追加のガイダンスを同じインターフェースを介して得ることができる。この情報はプレイするのに必要でないが、インターフェイスと完全に互換性がある。別の実施形態では、インターフェースは、フィットネスインターフェースにリンクさせることができ、その結果、プレーヤは、食事及び身体活動の改善のためのガイダンスを同時に受け取る。これはオプションであるが、このモードにおいては、与えられた食事のヒントを調整して、身体活動のパターンとゴールに対処することができる。更に、レシピ／オプションにアクセスするために、インタラクティブシステムを使用して、本明細書に記載するプログラムに「プラグイン」することができる。
【０１５８】
本明細書に記載する要素は、様々なスマートデバイス（即ち、コンピュータ、スマートフォン、タブレットなど）及びＦｉｔＢｉｔなど多様なウェアラブルフィットネスデバイスなどの任意の適切なテクノロジプラットフォームを介して配信されてもよい。
【０１５９】
一実施形態では、フォトライブラリの写真は、例えば、文化的習慣（Ｋｏｓｈｅｒ、Ｈａｌａｌなど）又は食事に関するコミットメント（例えば、ベジタリアン又はビーガン）に特有のもの、又は食物アレルギーを考慮するなど所定プレーヤにとって関心のあるものに限定されるように、カスタマイズすることができる。
【０１６０】
最後に、本明細書に記載する特徴は、本発明の構成要素の概要を与えるが、所定グリッドにおける各セルを隣接セルから分離する正確な食事習慣などの具体的な詳細は、少数グループの専門家によって判断することができることが意図される。
実施例１．マトリクスにデータを入れるステップ
【０１６１】
１）よく知られた、妥当性が確認された食事クオリティ尺度を、スコアの範囲（例えば、５段階評価）のための順序尺度を確立するように選択する。
【０１６２】
２）マトリクス中の各レベルのクオリティを表す、日常的に消費される食品及び飲料の組成を意味する、幾つかの食品バリアントを定義する。換言すれば、食事は、特性とクオリティの両方で変わり得る。特性のバリエーションは、ベジタリアン食とパレオ食との違いである。クオリティのバリエーションは、高クオリティベジタリアン食に対する低クオリティベジタリアン食である。
【０１６３】
前記方法の所定ユーザに十分な画像を与えて、ベースラインの食事及び目標とする食事に近いものを見つけるために、特性及びクオリティの両方におけるこれらのバリエーションが、写真に捕捉された一揃いの食品／飲料によって表される。例えば、「低クオリティ」ベジタリアン食と「高クオリティ」ベジタリアン食の理想的な表現は、食事摂取研究における現実世界の報告に基づく。
【０１６４】
３）日常的に消費する食品及び飲料に関し、各クオリティレベルにおける各食事バリアントと隣接セルとの間の主要な相違点を定義する。これらはそれぞれ、所定のクオリティレベルでの食事パターンのシフト又は基本食事パターン（ベジタリアン、地中海風など）内の食事クオリティのシフトを表す。例えば、低クオリティベジタリアン食とすることが可能であり、そのようなプレーヤは、最初から最後までベジタリアン食を表す行内に留まるかも知れないが、ＤＱＰＮグリッドを列ごとに横切って移動することによって、そのパターンのクオリティを向上させさえすればよい。
【０１６５】
４）マトリクス中の任意の所定セルから任意の他のセルに至る、習慣的な食品及び飲料の摂取の変化を表す、完全なセットの「ナビゲーションステップ」を編集する。
【０１６６】
５）システムのユーザが、自身の現在の食事に最も近い画像を選択することを可能にするフォトグラフィックインタフェースを確立する（即ち、コンピュータ、タブレット、スマートフォン、スマートウォッチなどを介して）。
【０１６７】
６）システムのユーザが、ベースラインよりも高いクオリティの食事から、自身の目標とする食事（究極の目標又は当面の目標）に最も近い画像を選択することを可能にするフォトグラフィックインターフェースを確立する（即ち、コンピュータ、タブレット、スマートフォン、スマートウォッチなどを介して）。
【０１６８】
７）ユーザに、コンピュータ、タブレット、スマートフォン、スマートウォッチなどを介して、カスタマイズされたナビゲーションステップに基づき、定められた目標に向かうガイダンスが与えられる。
【０１６９】
８）定期的に進捗が評価され、リダイレクトが保証され、関連する激励、認識、及び／又は褒美を与える。
【０１７０】
例えば、特定の間隔又は個人が選択した間隔で、プレーヤは、写真を再度見て現在の状態を判断し、ゴールまでの進捗を測定するように促される。このようなそれぞれの合間に、プレーヤは、ゲームの傾斜を変更することができる。例えば、最速から最も簡単なルートに行く、目標を変える、などをすることができる。
実施例２．ベースライン食に最も近似するものの取得
【０１７１】
１）被験者に、写真ライブラリからの画像が示され、一定期間（即ち、１週間）のベースライン食に最も近似するものを選ぶことを求められる。これらの画像は、全く異なっている。例えば、写真ライブラリは、肉、ソーダ、及びファストフードを含む「典型的なアメリカの食事」のフォトグラフィック表現と、ソーダなし、肉なし、ファストフードなし、そしてその代わりに、新鮮な野菜、果物、全粒粉、水差しなどを表示する「最適なベジタリアン食」を含むことができる。
【０１７２】
２）いずれの画像が選択された場合でも、続いて、その食事パターンに遥かにより密接に関連するバリアントを表すＮ個の新しい食品写真が表示される拡張機能に付され、被験者は、より近いフィットを得るために、ベースライン食に最も近いものを選ぶように再度促される。Ｎは、任意の数であってよい。幾つかの実施形態では、Ｎは、２又は３又は４又はそれ以上である。Ｎには上限がないが、写真が多過ぎると、被験者が選びにくくなり、混乱させることがある。
【０１７３】
３）ステップ２は、画像ライブラリの範囲に基づいて、被験者の実際の食事に最も近い食事（即ち、ベストフィット）に到達するために任意の回数反復することができる。
【０１７４】
４）どのステップにおいても、被験者が「分からない」を選択すると、Ｎ個の画像は、現在のセットの極値を表すＸ個の画像に置き換えられる。Ｘも、任意の数であってよい。幾つかの実施形態では、Ｚは、２又は３又はそれ以上である。Ｘには上限がないが、写真が多過ぎると、被験者が選択しにくくなり、混乱させることがある。
【０１７５】
４ａ）被験者は、選択を促される。
【０１７６】
４ｂ）選択すれば、最終的な食事の近似（ベストフィット）に到達するまで、一度にＸ回の画像選択が行われるプロセスが繰り返される。
【０１７７】
５）被験者が再び「分からない」をクリックすると、システムは、日常的に消費される食品、飲料、ブランドなどに関して、選択肢Ｘ１と選択肢Ｘｎとの間の主な相違点を表示するように促される。
【０１７８】
５ａ）次いで、被験者は、選択を促される。
【０１７９】
５ｂ）プロセスが繰り返される。
【０１８０】
本明細書に記載するように、ユーザは、最初に、現在の食事に最もよく似ている写真を選択する。写真を選ぶと、プロセスは、「ベストフィット」が達成されるまで継続する。しかし、写真同士が似てくるにつれて、写真の選択がより困難になる。したがって、ユーザが、例えば、４枚の写真のうちのどれがベストフィットであるか判断することができない場合、システムは選択肢の数を、例えば、２枚の写真に減らす。この２枚の写真は、４枚の写真群のうち最も異なっている２枚の写真である。次いで、ユーザは、この２枚の写真から選択するように促される。ユーザーが依然として２枚の写真から選択できない場合には、システムは、選択を容易にするために、写真間の主な相違点を（言葉又はグラフィックスで）記述する。
【０１８１】
ここで、写真ライブラリ全体から被験者の食事に最も近いもの（ベストフィット）が同定される。この食事パターンは、具体的なよく知られた栄養摂取レベル／１０００ｋｃａｌに相当する。
【０１８２】
被験者の栄養摂取を定量化するために残っていることは、習慣的なカロリーレベルを確立することだけであり、これは、当業者によく知られた、基礎代謝率を求めるためのＨａｒｒｉｓ−Ｂｅｎｅｄｉｃｔ式又はＭｉｆｆｌｉｎ−Ｓｔ．Ｊｅｏｒ式などのメトリクスを使用して、身長、体重、性別、年齢、及び活動レベルで簡単に計算できる。
【０１８３】
したがって、一組の写真をナビゲートし、幾つかの高レベルの質問に答えることによって、被験者についての詳細な食事摂取データを生成することができる。食事摂取データの入力は不要である。これらの高レベルの質問は、例えば、年齢、性別、身長、体重、及び習慣的活動レベル（標準的な順序尺度から選択することができる）を含み得る。
【０１８４】
その後、本明細書に記載するように、ユーザは、グリッドを通るルート優先度を選択することができ、グリッドを通って進み始めるための第１のセットの食習慣がユーザに与えられる。
【０１８５】
理解されるように、本明細書に記載の方法は、広く栄養研究に拡張することができる。なお、本明細書に記載するプロセスは、リテラシを必要とせず、包装／加工された食品と家庭で調理された食品とを区別することができ、遠隔地での設定における特定の困難性（電力不足、照明不足、低信頼性インターネットなど）に対して理想的である。これは、電力又はインターネットへの常時の（又は何らかの）アクセスが不要で、データ収集時点で撮影される写真がないためである。遠隔地設定での用途においては、関連するフォトライブラリをハードコピー内に示すことができ、栄養摂取の定量化をハンドヘルド計算機を用いて、又は後にコンピュータを用いて行うことができる。最後に、本明細書に記載するプロセスは、パッシブ画像キャプチャテクノロジに関する問題であるプライバシーに対する脅威を有しない。
【０１８６】
したがって、本明細書に記載の方法を使用して、写真ライブラリを作成し、個人又は世帯の食事構成及びクオリティにおけるインクリメンタルな且つ客観的な変化を測定することができることが分かる。
【０１８７】
個人又は世帯は、写真ライブラリを使用して、個人又は世帯に必要とされる具体的な食品ごとの変更を定義し、所定の「より良い」食事（健康上客観的に良い）にナビゲートし、それに応じて進むための必要なステップについての具体的且つカスタマイズされたガイダンスを与える。
【０１８８】
写真ライブラリは、より良いクオリティ（即ち、健康に良い）を表す所定の「目標」食に向けて、個人又は世帯の進捗を支援し且つ評価するために使用することもできる。
【０１８９】
研究／栄養疫学の目的のために、所定被験者の食事の表現が正確であればあるるほど良い。消費者との対面プログラムの必要がない正確さの程度が望ましい。
【０１９０】
更に、栄養疫学は、栄養摂取値の生成を目標とする可能性がある。これには、食事摂取の定量的及び定性的の両方の評価を必要とする。本明細書に記載する方法は、眼鏡レンズの最適化にほぼ類似する方法で両者に適用することができる。この方法は、また、国民性、食事の民族性など、高レベルの人口統計情報によって容易にカスタマイズされる。
【０１９１】
本明細書に記載するプロセスによる食事摂取評価は、ほぼ即時的であり、殆ど努力を要せず、潜在的に楽しいものでさえあるので、本明細書に記載するプロセスは、アプリ、インタラクティブウェブサイト、及びゲームにおいて無限の適用を可能にする。「目標」とする食事の同定は、ベースライン食の同定と同様に合理化されており、ベースラインからゴールまでの道筋に沿ったインクリメンタルな食事変化に注意を払いつつ、本明細書に記載のプロセスは、重要で望ましい食事変化を同定し、論理シーケンスにおいてこれらの変化に対処し、食事変化のプロセスを「コーチ」するように設計されている。プラットフォームは、このように、それ自身で（即ち、アプリ、ウェブサイト、ウェラブルなヘルステクノロジ）機能することができる、又は人間のヘルスコーチのガイダンスを向上させるために使用することができる。
【０１９２】
最後に、本発明は、フォトライブラリに並べられた一連のインクリメンタルな写真を用いて、食事クオリティ及び習慣的食事パターンの特徴付けと評価を行うこと、並びにユーザにガイダンスを与えて自身の食事をベースラインの食事から目標とする食事に変更するという用途に関して記載されるが、本発明は、食事クオリティの評価に限定されない。むしろ、本明細書に記載する発明は、他の健康関連パラメータ、及びパラメータの組合せの特徴付けと評価を行うために用いることができ、これらとしては、運動、ストレス管理、及び睡眠、並びに一連のインクリメンタルな写真を用いて表すことができ、個人が複数のインクリメンタルなステップを用いて自身の行動をベースライン行動からゴール行動に変更することを望む他の健康関連パラメータが挙げられるが、これらに限定されない。したがって、フォトライブラリは、特定の健康関連パラメータを示す一連の写真を含むことができる。
【０１９３】
したがって、広い意味では、本発明は、選択された健康クオリティパラメータのレベルを選択された健康クオリティパターンのフォトグラフィック表現に変換するための方法に関し、前記方法は、
【０１９４】
ａ）健康クオリティ尺度を用いて、ある期間の健康クオリティのレベルをそれぞれ表現する複数の選択された健康クオリティパターンを同定する工程と、
【０１９５】
ｂ）前記複数の選択された健康クオリティパターンのそれぞれに健康スコアを割り当てる工程と、
【０１９６】
ｃ）前記複数の選択された健康クオリティパターンを、代表的な健康クオリティパターンに変換する工程と、
【０１９７】
ｄ）前記代表的な健康クオリティパターンを、前記選択された健康クオリティパターンを表現する写真に変換する工程と、を含み、
【０１９８】
前記写真は、前記期間の前記選択された健康クオリティパターンの前記フォトグラフィック表現を表す。
【０１９９】
本明細書に記載するように、前記選択された健康クオリティは、食事、運動、睡眠、ストレス管理、及びそれらの１つ以上の組合せのうちの１つ以上を含むことができる。
【０２００】
更に、広い意味では、本発明は、一般に、選択された健康クオリティを評価し、カスタマイズするためのコンピュータシステムにも関し、前記コンピュータシステムは、
【０２０１】
ユーザインターフェースと、
【０２０２】
写真の拡張可能アーカイブを含むフォトグラフィックライブラリであって、前記写真の拡張可能アーカイブにおける前記写真のそれぞれが、ある期間の選択された健康クオリティパターンのフォトグラフィック表現を表すフォトグラフィックライブラリと、
【０２０３】
健康クオリティパターンに関する情報及び関連データを含むデータベースと、
【０２０４】
前記ユーザインターフェースで、ユーザに関するユーザデータを前記ユーザが入力することを可能にするためのユーザ情報システムと、
【０２０５】
前記ユーザが、前記フォトグラフィックライブラリから１つ以上の写真を選択することを可能にするための選択システムと、
【０２０６】
プロセッサと、を含み、前記プロセッサは、選択されたメトリックによって、対応する、客観的な、妥当性が確認された健康クオリティスコアに写真を変換することが可能である。
【０２０７】
更に、初期の努力は、主要な世界の人口における主要且つ普及した食事パターンについてのフォトライブラリを開発することに焦点が当てられており、何億人もの人間に適用される。しかし、最終的には、この方法は、世界の相当な人口に関連する任意の食事パターンプロトタイプに適用されるように拡張可能である。本発明者らは、人間の総人口の０．００１％以上、即ち、凡そ８万人以上を、操作的に「相当な」と定義することがある。
【０２０８】
その目標の達成には、数千もの画像になり得るフォトライブラリが必要である。続いて、使用と開発という、２つの明らかな課題が生じる。
【０２０９】
使用：あなた自身の「ベストフィット」の食事を見つけるために、数百又は数千もの画像のレビューと検討には、圧倒されるであろう。この問題は、フィルタを使用して回避することができる。このフィルタとしては、あなたとあなたの食事の世界での場所は？（地域）；基本的な食事特性、及びあなたの食事がその地域に典型的なものであるかどうか；主な食事制限（例えば、グルテンなどの食品過敏症；食物アレルギー；宗教上の禁忌；倫理上の禁忌；医学上の禁忌）などが挙げられるがこれらに限定されない。僅かな高レベルのフィルタを適用するだけで、任意の個人にとって関連するフォトライブラリを、遥かに小さくより簡単にナビゲートされるサブセットに縮小できる。
【０２１０】
これらのフィルタを扱うことができる方法が複数存在する。まず、よりリソース集約的なアプローチでは、フォトライブラリを関連する全ての組合せを含むように構築、開発することができる。
【０２１１】
リソース集約的ではない別の方法においては、フォトライブラリの写真とフィルタを組み合わせることができる。例えば、１枚の写真が「ＵＳ／ビーガン食／高クオリティ」を表している場合がある。次に、「グルテンフリー」をフィルタとして割り当てることができる。高クオリティ、グルテンフリー、ＵＳベース食の別の写真を持つことに代えて、ユーザーがそのフィルタ（いわゆる、「モディファイア」）を選択すると、異なる栄養価のセットを同じ写真に単に割り当てることができる。
【０２１２】
フォトライブラリの使用及び開発は、補助フォトライブラリを作成及び開発するためにアウトソースしてもよいことが更に考えられる。
【０２１３】
したがって、実際には、世界中のどの場所の栄養専門家であっても、規定のガイドラインに従い、フォトライブラリのローカルカスタマイズバージョンＧｕｅ（ｌｏｃａｌｌｙ  ｃｕｓｔｏｍｉｚｅｄ  ｖｅｒｓｉｏｎｓＧｕｅ）を開発することができる。したがって、フォトライブラリは第三者によって開発されるかも知れないが、フォトライブラリが本明細書で説明する標準とガイドラインを確実に満たすように、これらのフォトライブラリの包括的レビューを行うことも考えられる。
【０２１４】
このアプローチの利点は、現地の慣習に最も精通している地元の栄養学者を活用して、世界中のフォトライブラリの開発を加速できることである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０２１５】
【特許文献１】米国特許第６，５８５，５１６号（Ａｌａｂａｓｔｅｒ）
【特許文献２】米国特許第６，５５３，３８６号（Ａｌａｂａｓｔｅｒ）
【特許文献３】米国特許第７，５５８，７８８号（Ｈｅｒｄｍａｎ）
【図１】
2019505929.tif 000005
【図２】
2019505929.tif 000006
【図３】
2019505929.tif 000007
【国際調査報告】
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2019505929.tif 000009
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