Экспертные заключения: 0
Консультации: 0

Edator - интеллектуальный конструктор рациона с адаптацией под динамику здоровья

Проект представляет собой мобильное приложение с ИИ-ядром для персонализированного планирования рациона и автоматического трекинга питания через распознавание фото, сканер штрихкодов и текстовый ввод, действующее по подписочной модели.

Пользователи проекта:

  • B2C-сегмент: пациенты врачей (эндокринологи, гастроэнтерологи, диетологи), клиенты фитнес-центров, пользователи с пищевыми ограничениями, люди, заботящиеся о здоровье (включая беременных).
  • B2B-сегмент: фитнес-сети, клиники, дарксторы, сервисы доставки персонализированного питания.

Технологический стек MVP:
Мобильное приложение, работающее на основе моделей машинного обучения, с использованием открытых баз данных о составе продуктов (USDA, Openfoodfacts); функции автоматического трекинга питания реализованы через распознавание изображений (фото этикетки продукта), сканирование штрихкодов и обработку естественного языка (текстовый ввод); в планах — интеграция с EHR-системами (электронные медкарты), API маркетплейсов и трекерами активности.

Резюме:
Использование продукта позволяет пользователю получить персонализированный план питания с учетом более 15 параметров (анализы, диагнозы, предпочтения) быстрее чем за 5 секунд, что эквивалентно разовой консультации нутрициолога, но по подписочной модели с постоянной поддержкой; для B2B-партнеров (клиники, фитнес-центры) интеграция сервиса повышает привлекательность основных услуг и увеличивает лояльность клиентов.

Достижения:
Проект находится на стадии активной разработки и поиска партнеров для запуска. В 2025 году мы попали в резерв "Студенческого стартапа", также наша команда была участником CUP MOSCOW 2025. Информация о победах в грантовых конкурсах или рейтингах будет обновляться по мере поступления.

Запрос проекта: Мы открыты к инвестициям для ускорения разработки и выхода на рынок, а также к партнерствам с фитнес-сетями, клиниками и врачами для интеграции продукта и валидации методик.

Ссылка

На страницу проекта

Направление

ЗОЖ и спорт

Рынки

HealthNet, FoodNet

Сквозные технологии

Искусственный интеллект, Технологии машинного обучения и когнитивные технологии, Персонифицированная медицина