Проблема

Люди хотят отслеживать самочувствие, но существующие приложения либо слишком жёсткие, либо запирают данные внутри себя. Пользователи уже ежедневно общаются с LLM, но переносить туда свои метрики здоровья вручную — долго и неудобно. При этом существующие «медицинские ИИ» часто выглядят как чёрный ящик, не вызывающий доверия.

Решение

Мы создаём минималистичное, приватное приложение для трекинга состояния и здоровья, где удобство и контроль пользователя стоят на первом месте. Не заменяем ИИ, а делаем его использование удобным, приватным и контекстным.

Данные собираются из трёх источников: ручной дневник настроения с тегами, автосинхронизация с Apple Health / Google Health / умными часами, и опциональные заметки. Вместо того чтобы конкурировать в качестве медицинских рекомендациях, мы делаем ставку на гибкую визуализацию, мгновенный экспорт данных и прозрачную логику. Наша цель - дать людям возможность удобно хранить свои данные и легко копировать их, чтобы отправить в LLm или показать врачу.

Функционал MVP

• Унифицированный дневник состояния: быстрое фиксирование настроения, тегов дня и свободных заметок.
• Агрегация данных из экосистем здоровья и носимых устройств.
• Гибкие дашборды и тренды, которые пользователь настраивает под себя.
• One-tap export: структурированное копирование данных (за день, неделю, только пульс, только активность и т.п) для вставки в любую нейросеть.
• Базовые правила-подсказки (по медицинским нормам: шаги, ЧСС, восстановление) как задел на будущую персонализацию.
• Прототип локальной ML-модели, обучающейся на устройстве предсказывать паттерны настроения и предлагать микро-рекомендации на основе контекста.
• Приватность данных: все хранится только на устройстве пользователя и выходит за его пределы только с явного согласия и в анонимизированном виде.

Почему это сработает

Мы не пытаемся стать «умным врачом». Мы становимся нейтральным, удобным мостом между данными пользователя и ИИ, которому он уже доверяет. Локальное хранение, явная логика рекомендаций и постепенное внедрение ИИ формируют доверие с первого дня. Это wedge-стратегия: через безопасный домен (самочувствие) мы отрабатываем архитектуру контекстного ИИ, собираем анонимизированные паттерны и готовим платформу для более глубоких задач. Такой подход позволяет сохранить функционал и сделать приложение бесплатным на старте.

Дальнейший вектор

При накоплении достаточной базы перейдём к полноценной on-device оркестрации: предиктивная аналитика, адаптивные рекомендации по энергии/фокусу/восстановлению, интеграция фитнес-метрик. В долгосрочной перспективе проект служит фундаментом для исследований человеко-машинного взаимодействия и доверенных интерфейсов нового поколения.

На страницу проекта