锚定医学营养 健启星深耕不辍

2024-01-17 02:20

本文主要是介绍锚定医学营养 健启星深耕不辍,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

在生命医学中,营养被称为维持患者生命的物质基础。医学营养,是结合了医学临床营养、营养素与疾病预防等方面,并根据患者的医疗记录、身体检查及心理情况,由医生及专业营养师给出配比完善的营养素,以此来增加患者身体的抵抗力,并促进病体的修复速度。

医学营养这一理念最早在国外被提出,主要是为有营养补充需求的人群,提供一种专业的营养补充方式,在患者治疗、康复及机体功能维持过程中起着极其重要的营养支持作用。在部分发达国家医学营养的范畴会更大,在我国医学营养发展起步较晚,部分大专院校也是近五年刚刚设立医学营养专业,社会氛围暂未形成,就需要一些品牌加入到医学营养的科普和推广中。

健启星,融医学营养研发和销售为一体,是国内率先布局医学营养领域的先行品牌。洞察到国内消费者对专业且个性化的营养方案的需求,健启星专研国人体质,定制属于东方人的健康解决方案,推出专业、精准、全面的医学营养产品系列矩阵。

特医营养,健启星医学营养核心板块

现如今如火如荼的“特医食品”就是健启星品牌的“高光”领域。特医食品本质是不能完全替代药品作用的食品,但可对各类疾病患者与正常生理情况下具有特殊需求的人群(孕妇、幼儿、老人等)起到极其重要的医疗支持与营养补充作用。健效达从医学营养角度出发,以医养结合为产品核心理念,为中国消费者打造专属医学营养产品,以期通过合理膳食达到预防和辅助治疗慢性病之“医”和满足日常饮食营养需求之“养”目的。

1-10岁年龄段是儿童成长发育的黄金期,需要获得营养均衡的食物,以满足生长发育及健康保障。针对1-10岁儿童的喂养需求,健效达旗下2款特医产品——健效达乐贝和健效达优益力多渠道同步布局,发力领跑。

健效达乐贝聚焦城市母婴渠道,以短肽型预消化配方,100%水解乳清蛋白,并同步搭载以更适合中国宝宝科学含量配比,42%含量中链甘油三酯MCT,以及26种维生素、矿物质,DHA+AA、益生元等,守护宝宝更好的成长状态。

健效达优益力聚焦基层医疗渠道,富含37种维生素和矿物质等营养物质,添加双重益生元(FOS+GOS),科学配比不饱和脂肪酸,为儿童生长发育提供每日所需,均衡营养;特别甄选优质双优蛋白,乳清蛋白与酪蛋白成3:2科学配比,仿生母乳配方,助力肠道营养;“4A”智视营养群,对于生长发育期的儿童具有重大意义。

蛋白质作为每个人生命活动的主要承担者,只有摄入足够的蛋白质才能满足日常所需、维持组织更新。针对10岁以上青少年及成人蛋白消耗快的机体状态,健效达优康力精选乳清蛋白、牛奶蛋白、大豆分离蛋白三种动植物蛋白,优质蛋白比例达18%,氨基酸互补,协同吸收;搭配中链甘油三酯,供能快,易吸收。

老年人群慢病多、衰弱发生率高,是营养不良的高危人群,老年人营养不良将严重影响机体功能及日常活动能力,增加跌倒事件,影响长期生活质量。结合老年人的生理机能特点,健效达-麦孚康全针对老年人肠道蠕动减慢,消化困难的问题,主打高膳食纤维配方,更易消化吸收,为老年人提供全营养守护。

全年龄覆盖,多维度精耕,健效达以主动健康为导向,整合上游供应链和科研能力层面的优势,科研力、品牌力、渠道力多维精进,助推医学营养品行业向上生长。

膳食营养,完备健启星医学营养矩阵

在医学营养品赛道的布局上,健启星除特医食品之外,还围绕所有人群在营养补充过程中所遇到的痛点,推出针对性的产品解决方案,目前已覆盖胃肠调理、骨骼养护、免疫提高、益智补脑、矿维补充等膳食营养素产品。配比均衡、修复及时、配方科学的膳食营养,也是健启星医学营养战略的重要组成部分。

健启星海豚队长磷脂DHA,以吸收率为突破口,进行反复试验及对比研究,通过运用多项专利技术而重磅打造。磷脂DHA可以做到营养直达大脑,免去了传统DHA的转化和消耗过程,更高效吸收,充分满足了消费者对营养吸收效率及产品效果的追求。

健效达晶球益生菌,国内首创晶球专利技术,历经上千次数据试验,攻坚益生菌活性保障技术,以提升菌株在胃液中的蛋白酶、低 PH 值及胆汁内存活、生长的能力,引领益生菌行业进入晶球时代。

健效达易速健马鹿骨氨糖,依托强大的科技研发团队,突破重重技术壁垒,获得发明专利,该项专利技术所要解决的问题是增加骨密度及其制备工艺,各原料经现代药理研究证实均具有确切的补充骨量、增加骨密度的保健功能。

健启星注重自主研发,不断在技术创新方面加大研发投入,不设上限,目前已拥有29项自主研发的专利项目,并有在申报专利24项。健启星已将核心技术应用于公司现有膳食营养产品中,实现了科技成果与产业的深度融合,利用科技支撑布局医学营养产品,匠心打造个性化、细分化、精准化营养解决方案。

医学营养,健启星多维度发展

人类营养学研究正在从单一维度到多维度发展。因身体特征、饮食结构、生活方式等差异化,其个体营养需求也存在差异化,随着深入的研究,医学营养概念还陆续在膳食营养补充、健康管理、基因检测等多个领域开展应用。

医学营养的特性是专业、严谨、科学,目前,健启星拥 有2000+医学营养专业服务沉淀下的基层医疗渠道案例数据库,覆盖全人群及全疾病,未来,健启星将以案例数据库为平台,通过对全生命周期、多维度、多时点的营养和健康数据进行获取、集成、提炼和融合,基于数据挖掘、研制出适宜国人的个性化营养评估和推荐模型,实现医学营养服务的精准化和智能化。 

专业引领,是健启星的战略坚持,健启星将通过创新服务模式和创新产品研发,形成营养医生+营养系统+营养产品三位一体的联动整合,为消费者提供一站式的医学营养解决方案!

这篇关于锚定医学营养 健启星深耕不辍的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/614636

相关文章

如何将卷积神经网络(CNN)应用于医学图像分析:从分类到分割和检测的实用指南

引言 在现代医疗领域,医学图像已经成为疾病诊断和治疗规划的重要工具。医学图像的类型繁多,包括但不限于X射线、CT(计算机断层扫描)、MRI(磁共振成像)和超声图像。这些图像提供了对身体内部结构的详细视图,有助于医生在进行准确诊断和制定个性化治疗方案时获取关键的信息。 1. 医学图像分析的挑战 医学图像分析面临诸多挑战,其中包括: 图像数据的复杂性:医学图像通常具有高维度和复杂的结构

营养三餐轻松搭配:健康生活从早餐开始

在如今的快节奏生活中,健康饮食与快捷管用的减调计划,已成为了许多人关注的焦点。合理的三餐搭配不仅能帮助我们控制形体,还能提升生活质量。今天,就让我们一起来学习一套科学的三餐减调套餐,让你在享受美食的同时,也能达成减调目标。 早餐计划:营养均衡,提高吸收消耗率。 早餐是一天中很重要的一餐,营养均衡是必不可少的,但也不要忽略了早上要补充水分这项,也是很重要的一环,水是开启身体系统循环的润滑剂,特别

【舞动生命,不缺营养!】亨廷顿舞蹈症患者必知的维生素补给站

Hey小伙伴们~👋 今天我们来聊聊一个既特别又需要我们温柔以待的话题——亨廷顿舞蹈症(HD)。在这个充满挑战的旅程中,除了医疗团队的精心治疗,合理的饮食与维生素补充也是不可或缺的支持力量哦!🌈 🌿维生素B家族:大脑的守护者 首先,让我们从维生素B家族说起吧!维生素B群,特别是B6、B12和叶酸,对神经系统健康至关重要。🧠 对于亨廷顿舞蹈症患者而言,它们能帮助缓解神经退行性病变带来的不适

Shell编程:正则表达式(位置锚定、分组或者、扩展正则)

文章目录 正则表达式 2位置锚定行锚定单词锚定示例 分组与其他分组或者示例 扩展正则表达式表示次数表示分组示例 正则表达式 2 位置锚定 行锚定 ^ 行首锚定:用于模式的最左侧,表示匹配行首。$ 行尾锚定:用于模式的最右侧,表示匹配行尾。 示例: ^root$ 匹配整行,只有 “root” 的行。^$ 匹配空行。^[[:space:]]*$ 匹配空白行。 单

医学图像数据集与竞赛

1、数据集:一文道尽医学图像数据集与竞赛 https://www.cnblogs.com/yumoye/p/10512460.html 2、【医学影像系列:一】数据集合集 最新最全 https://blog.csdn.net/qq_31622015/article/details/90573874 3、医学数据集及机器学习项目 https://blog.csdn.net/weixin_4

MOELoRA —— 多任务医学应用中的参数高效微调方法

人工智能咨询培训老师叶梓 转载标明出处 在医疗场景中,LLMs可以应用于多种不同的任务,如医生推荐、诊断预测、药物推荐、医学实体识别、临床报告生成等。这些任务的输入和输出差异很大,给统一模型的微调带来了挑战。而且LLMs的参数众多,导致微调过程中时间和计算资源的消耗巨大。针对这些问题,来自西安交通大学、香港城市大学、腾讯YouTu Lab等机构的研究者们提出了一种新颖的参数高效微调框架——MOE

【舞动生命,不缺营养!】亨廷顿舞蹈症患者的维生素秘籍✨

Hey小伙伴们~👋 在这个充满色彩的世界里,每个人都是独一无二的舞者,但对于患有亨廷顿舞蹈症的朋友来说,他们的舞蹈却多了几分挑战与不易。💪 今天,就让我带你一起揭秘,那些能够助力亨廷顿舞蹈症患者“舞”动更精彩生活的维生素宝藏吧!🎁 🌈 维生素B群:能量加油站! 首先登场的是我们的维生素B群小伙伴,它们可是神经系统的好帮手!🧠 对于亨廷顿舞蹈症患者来说,维持神经系统的稳定至关重要。维生

基于医学图像配准软件 ANTs(Advanced Normalization Tools)提取脑图像数值并与临床量表计算相关

前言: 神经影像学与临床评估的结合正在革新我们对神经精神疾病的理解。本博客聚焦于如何利用先进的医学图像配准软件ANTs(Advanced Normalization Tools)提取脑图像数值,并将其与临床量表进行相关性分析。 目录   一、准备掩模(Mask) 二、准备T-value map T-map 和 Z-map的转化 比较同一结果的T-map和Zmap 三、提取Mask

机器学习在医学中的应用

🎈边走、边悟🎈迟早会好 机器学习在医学中的应用是一个广泛且复杂的领域,涵盖了从基础研究到临床应用的多个方面。以下是一个万字总结的结构性思路,分章节深入探讨不同应用场景、技术方法、挑战与未来展望。 1. 引言 背景与发展:介绍医学领域的数字化转型以及机器学习的兴起,探讨其在医学中的潜力。机器学习的基本概念:简要介绍机器学习的基本原理、分类(监督学习、非监督学习、强化学习等)和常用算法(

2-79 基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合

基于matlab的卷积稀疏的形态成分分析的医学图像融合,基于卷积稀疏性的形态分量分析 (CS-MCA) 的稀疏表示 (SR) 模型,用于像素级医学图像融合。通过 CS-MCA 模型使用预先学习的字典获得其卡通和纹理组件的 CSR。然后,合并所有源图像的稀疏系数,并使用相应的字典重建融合分量。最后,实现融合图像计算。程序已调通,可直接运行。 2-79 卷积稀疏的形态成分分析 - 小红书 (xi