A food-centered service system design for China's second baby boom generation: an innovative approach to stay healthy with growing older and into the future

As China's second baby boom generation (1962–1975) retires, rapid aging poses challenges to public health and healthcare systems. Proactive health management is essential to reduce future burdens. However, existing "one-size-fits-all" dietary guidelines fail to consider individual differences, leading many older adults to neglect dietary management. The lack of personalized dietary guideline and the spread of unverified and conflicting health information further complicate access to reliable nutrition guidance. Additionally, health check-up reports are underutilized, focusing on disease diagnosis rather than preventive health management. This study explores how design can support healthy aging by improving dietary habits, promoting informed healthy food choices, and helping retirees understand what to eat for better health. It also aims to prevent diet-related chronic diseases and reduce the long-term burden on families and healthcare systems. A mixed-methods approach was adopted, including case analysis, user research, literature review, gray literature analysis, co-design workshops, and expert interviews. User research: Interviews and co-design workshops with Chinese retirees to understand needs and challenges of dietery management, along with expert consultations with medical professionals. Case studies: Analysis of U.S. dietary management models and AI-driven biomarker-based nutrition systems. Literature review: Examination of post-retirement health trends, biomarkers in health management, AI’s role in dietary recommendations, aging-related physiological decline, chronic disease nutrition guidelines, and functional properties of foods. Gray literature analysis: Assessment of wearable health technology market trends for integration into personalized nutrition management. The study identifies factors affecting dietary management among retirees, develops a sustainable personalized dietary service system, and ensures its applicability across different health conditions. It also proposes a framework for healthy dietary guidelines. The project has the potential to enhance healthy aging through AI-driven personalized nutrition, lower diet-related chronic disease risks, and alleviate the long-term burden on healthcare systems.

Man mano che la seconda generazione del baby boom cinese (1962–1975) va in pensione, l'invecchiamento rapido pone sfide alla sanità pubblica e ai sistemi sanitari. Una gestione proattiva della salute è essenziale per ridurre i carichi futuri. Tuttavia, le attuali linee guida alimentari "uguali per tutti" non considerano le differenze individuali, portando molti anziani a trascurare la gestione della propria dieta. La mancanza di linee guida dietetiche personalizzate e la diffusione di informazioni sanitarie non verificate e contrastanti complicano ulteriormente l’accesso a consigli nutrizionali affidabili. Inoltre, i referti dei controlli medici sono spesso sottoutilizzati, concentrandosi sulla diagnosi delle malattie piuttosto che sulla gestione preventiva della salute. Questo studio esplora come il design possa supportare un invecchiamento sano migliorando le abitudini alimentari, promuovendo scelte alimentari consapevoli e salutari e aiutando i pensionati a capire cosa mangiare per una migliore salute. Inoltre, mira a prevenire le malattie croniche legate alla dieta e a ridurre il carico a lungo termine su famiglie e sistemi sanitari. È stato adottato un approccio mixed-methods, che include analisi di casi, ricerca sugli utenti, revisione della letteratura, analisi della letteratura grigia, workshop di co-design e interviste con esperti. Ricerca sugli utenti: interviste e workshop di co-design con pensionati cinesi per comprendere bisogni e sfide nella gestione della dieta, insieme a consultazioni con professionisti medici. Analisi di casi: studio dei modelli di gestione alimentare negli Stati Uniti e dei sistemi nutrizionali basati su biomarcatori guidati dall’IA. Revisione della letteratura: esame delle tendenze della salute post-pensionamento, del ruolo dei biomarcatori nella gestione della salute, dell’uso dell’IA nelle raccomandazioni dietetiche, del declino fisiologico legato all’invecchiamento, delle linee guida nutrizionali per le malattie croniche e delle proprietà funzionali degli alimenti. Analisi della letteratura grigia: valutazione delle tendenze del mercato della tecnologia indossabile per l’integrazione nella gestione nutrizionale personalizzata. Lo studio identifica i fattori che influenzano la gestione della dieta tra i pensionati, sviluppa un sistema di servizi dietetici personalizzati e sostenibili e ne garantisce l'applicabilità a diverse condizioni di salute. Propone inoltre un quadro di riferimento per linee guida dietetiche salutari. Questo progetto ha il potenziale per migliorare l’invecchiamento sano attraverso la nutrizione personalizzata basata sull’IA, ridurre i rischi di malattie croniche legate alla dieta e alleviare il carico a lungo termine sui sistemi sanitari.