Мобильное приложение позволит определить совокупную вредность продуктов питания с помощью анализа их состава с учётом особенностей здоровья.

1. NeuroVredanol — когнитивная ИИ-платформа персональной оценки пищевых рисков

(«Вреданоль» — продуктовый бренд)

2. Краткое резюме проекта

Проект NeuroVredanol представляет собой суверенную когнитивную ИИ-платформу персональной оценки вредности продуктов питания. Он соответствует рынку НТИ Neuronet как система человеко-центричного анализа и поддержки решений в сфере питания и здоровья, использует технологии доверенного программного обеспечения и системного анализа факторов здоровья населения, снижает когнитивные барьеры осознанного потребления и способствует формированию технологического суверенитета Российской Федерации в области цифрового HealthTech.

NeuroVredanol — человеко-центричная когнитивная DSS-платформа, оценивающая индивидуальную вредность продуктов питания с учётом состояния здоровья пользователя.

В отличие от универсальных «светофоров еды», система:

• анализирует полный состав продукта
• учитывает персональные ограничения
• моделирует индивидуальные риски
• прогнозирует накопительный эффект
• формирует безопасные альтернативы

Платформа переводит выбор продуктов из общих рекомендаций в формат персонализированного пищевого решения на основе ИИ.

3. Проблема

Современные потребители сталкиваются с серьёзными барьерами:

• сложный и непонятный состав продуктов
• универсальные рейтинги без учёта здоровья
• риск скрытых аллергенов
• отсутствие персонализации
• перегрузка информацией на упаковке
• рост хронических заболеваний, связанных с питанием
• недоверие к маркировкам

Формируется когнитивный разрыв:

состав продукта → индивидуальный риск → осознанный выбор

4. Решение

NeuroVredanol — когнитивная система поддержки пищевых решений, которая:

Анализирует

• состав продукта (по фото или базе)
• пищевые добавки
• аллергены
• нутриентный профиль
• медицинские ограничения пользователя
• цели питания

Моделирует

• индивидуальный индекс вредности
• совместимость с состоянием здоровья
• накопительный риск
• диетическую релевантность

Прогнозирует

• долгосрочное влияние на здоровье
• риск обострений
• превышение безопасных норм
• пищевые конфликты

Рекомендует

• безопасные альтернативы
• персональные ограничения
• допустимую частоту употребления
• индивидуальные пищевые сценарии

Визуализирует

• персональный риск-скоринг
• «пищевой профиль безопасности»
• динамику питания

Архитектура (Neuronet-подход)

Фото продукта / состав + профиль здоровья
↓
NLP-парсинг ингредиентов
↓
Когнитивная модель пищевых рисков
↓
ML-прогноз индивидуальной вредности
↓
Персональные рекомендации DSS

5. Соответствие тематическому направлению — рынку НТИ Neuronet

Проект хорошо соответствует Neuronet как:

когнитивная система поддержки персональных решений о здоровье

Он реализует:

человеко-центричный ИИ
поведенческую аналитику питания
персонализированную медико-пищевую оценку
интеллектуального ассистента выбора
DSS в сфере цифрового здоровья

Работает на стыке рынков:

Neuronet + HealthTech + FoodTech.

6. Используемые критические технологии акселератора

6.1. Технологии доверенного и защищённого ПО

• защищённая обработка медицинских данных
• приватность профиля пользователя
• explainable AI-оценки
• российская облачная инфраструктура
• безопасная мобильная архитектура
• контроль достоверности составов

6.2. Технологии системного анализа и прогноза социально-экономического развития

• анализ пищевых рисков населения
• прогноз влияния питания на здоровье
• агрегированная аналитика потребления
• моделирование факторов хронических заболеваний
• оценка структуры питания регионов

Проект масштабируется до популяционной аналитики питания.

7. Вклад в технологический суверенитет

Проект обеспечивает заметный вклад:

создание отечественной платформы food-risk analytics
формирование национальной базы составов продуктов
развитие российских моделей персонального питания
снижение зависимости от зарубежных nutrition-сервисов
усиление цифрового суверенитета в HealthTech
поддержка профилактической медицины

формирует суверенную инфраструктуру персонализированного питания.

8. Преодоление существующего кооперационного барьера

Проект устраняет разрыв между:

составом продукта → пониманием риска → реальным выбором потребителя

За счёт:

• когнитивной персонализации
• интерпретации состава
• прогнозирования последствий
• понятной визуализации
• рекомендаций альтернатив

Усиливается цепочка:

покупатель → продукт → здоровье → качество жизни

На страницу проекта