Разработка мобильного приложения, которое автоматически собирает данные о состоянии здоровья и образе жизни пользователя с различных устройств и датчиков, анализирует их с помощью алгоритмов ИИ и формирует персонализированное меню на день с учётом текущих показателей и долгосрочных целей.

Целевая аудитория

• люди с хроническими заболеваниями (диабет, гипертония, ожирение);
• спортсмены и приверженцы ЗОЖ;
• пользователи, желающие оптимизировать питание и профилактику заболеваний;
• пациенты под наблюдением врачей (для дистанционного мониторинга)

Функционал приложения

Автоматизированный сбор данных через API и Bluetooth‑подключение к устройствам.

Анализ данных с помощью ИИ:

• выявление закономерностей и корреляций (например, связь уровня сахара с приёмом определённых продуктов);

• прогнозирование рисков (гипогликемия, обезвоживание и т. п.).
  
  Формирование меню

• расчёт суточной нормы калорий и макронутриентов (белки/жиры/углеводы);

• подбор блюд с учётом:
  текущих показателей здоровья;
  целей (похудение, набор массы, контроль диабета);
  аллергий и непереносимости;
  наличия продуктов в холодильнике;
  вкусовых предпочтений.
  
  Уведомления и рекомендации:

• напоминания о приёме пищи;

• предупреждения при отклонении показателей от нормы;

• советы по корректировке активности или рациона.
  
  Аналитика и отчёты:

• графики динамики веса, сахара, давления и т. д.;

• недельные и месячные отчёты для пользователя и врача.
  
  Собираемые данные
  
  
  1. Медицинские показатели:
     • уровень глюкозы в крови (с глюкометров);
     • анализ мочи (с портативных анализаторов);
     • артериальное давление и пульс (с тонометров и фитнес‑браслетов);
     • температура тела (с умных термометров).
       
  2. Антропометрия:
     • вес (с умных весов);
     • индекс массы тела (ИМТ);
     • процент жировой и мышечной массы (с весов с биоимпедансом).
       
  3. Визуальный мониторинг:
     • фото с зеркала (анализ цвета кожи, отёков, состояния волос и ногтей с помощью компьютерного зрения);
     • фиксация видимых симптомов (сыпь, покраснения и т. д.).
       
  4. Данные о питании:
     • содержимое холодильника (с камер умного холодильника или ручного сканирования штрихкодов);
     • история приёмов пищи (из встроенного дневника питания);
     • пищевая ценность продуктов (база данных нутриентов).
       
  5. Активность и образ жизни:
     • количество шагов и пройденное расстояние (с фитнес‑браслетов/смарт‑часов);
     • интенсивность физической активности;
     • качество сна (продолжительность, фазы сна);
     • водный баланс (напоминание и учёт выпитой воды).
       
  6. Субъективные показатели:
     • настроение и уровень стресса (опрос в приложении);
     • жалобы и симптомы (самоотчёт пользователя).
       
       Технологическая база
       
       
       • ИИ и машинное обучение (анализ данных, прогнозирование);
       • компьютерное зрение (анализ фото);
       • IoT (интеграция с умными устройствами);
       • облачные технологии (хранение и обработка данных);
       • мобильные платформы (iOS, Android).

На страницу проекта