МЕТОД ДІЯЛЬНОСТІ КІБЕРФІЗИЧНОЇ СИСТЕМИ ВИЗНАЧЕННЯ РІВНЯ КРЕАТИНУ В ПРОДУКТАХ ХАРЧУВАННЯ

Анотація

Стаття присвячена розробці теоретичного підгрунтя для інноваційної кіберфізичної системи (КФС) визначення рівня креатину в продуктах харчування для контролю нутрієнтного стану пацієнтів із нейродегенеративними захворюваннями, зокрема спінальною м’язовою атрофією (СМА). Обґрунтовано ключову роль креатину у відновленні м’язової пам’яті та енергетичного метаболізму клітин, що є критично важливим для реабілітації хворих. Оскільки близько половини добової норми цієї речовини має надходити з їжею, виникає гостра потреба у верифікації вмісту креатину безпосередньо в продуктах харчування. Аналіз існуючих методів виявив їхню високу вартість та складність, що унеможливлює експрес-контроль у побутових умовах. Визначено вимоги до нової системи, головними серед яких є інклюзивність для людей із порушеннями зору та автоматизація інтерпретації результатів. Математичне забезпечення розробленої КФС базується на законі Бугера-Ламберта-Бера та моделях цифрового колірного аналізу, що дозволяють трансформувати оптичні сигнали в кількісні показники концентрації пікрату креатиніну, утвореного в ході реакції Яффе. Запропонований метод діяльності кіберфізичної системи визначення рівня креатину в продуктах харчування інтегрує фізико-хімічну підготовку рідких екстрактів продуктів за допомогою імпрегнованих тест-смужок із кібернетичним зчитуванням кольорового сигналу через бюджетні RGB-датчики. Метод передбачає автоматичну нормалізацію умов сканування, звірку даних із еталонною базою знань та виведення голосового або текстового статусу про рівень креатину в аналізованому продукті харчування. Практична значущість дослідження полягає у створенні доступного інструменту, де собівартість одного тесту є мінімальною (0,04 грн), що дозволяє проводити регулярний моніторинг усім верствам населення. Попри обмеження щодо дотримання температурного режиму, система мінімізує вплив людського фактора та забезпечує високу достовірність результатів. Створення колективної хмарної бази знань закладає основу для інтелектуального моніторингу якості харчування, що має суттєве значення для підвищення якості життя пацієнтів із системними м’язовими розладами.