摘要
背景/目标：将医学营养治疗指南转化为实际膳食计划，需要在适应不同治疗方案的同时，一致地应用临床和营养学规则。本研究开发并计算评估了一个基于Python的糖尿病膳食计划透明决策支持原型系统。方法：该原型系统结合了程序化决策规则、食物交换份模式、营养检查和混合整数线性规划（MILP）。研究描述了两种进餐频率路径：一种为传统多餐制路径，另一种为针对接受现代基础-大剂量胰岛素治疗方案人群设计的三餐制路径。对于多餐制路径，采用包含42种候选餐食（六个餐食类别中每个类别有七种替代方案）的结构化数据集，在预设营养约束下对全部117,649种可能的每日组合进行目标导向优化和穷尽评估。还考察了对允许能量偏差的敏感性以及各营养目标之间的权衡关系。结果：该原型系统可确定性地生成路径选择、交换份分配、营养摘要，并在所需信息不可用时发出明确警告。在基线±6.5%能量容差条件下，117,649种六餐组合中有5,628种（4.78%）满足所有营养约束。目标导向优化找出了最小化能量、碳水化合物和饱和脂肪以及最大化膳食纤维的可行解。在±5%能量容差下可行组合比例为2.71%，在±10%容差下为9.47%；对各目标导向解的比较显示存在可测量的营养权衡。三餐制基础-大剂量胰岛素路径生成了预设的交换份分配和临床审查警告，但未接受相同的穷尽组合优化处理。结论：该原型系统证明了在一个可审查的决策支持框架中整合明确的营养学规则、与治疗方案相关的膳食模式选择、食物交换份分配和数学优化的计算可行性。研究结果确立了在所评估数据集内的技术可行性，而非临床有效性。在常规临床实施之前，需要进行独立的软件测试、专家可用性评估、使用更大且版本受控的膳食数据集进行评估以及前瞻性临床验证。
