AI-нутрициолог в Telegram: анализ питания по фото и голосу
Разработан AI-нутрициолог в Telegram, который анализирует питание по фото, тексту и голосу, снижая когнитивную нагрузку и делая контроль рациона частью повседневной коммуникации.
Задача
Большинство сервисов учета питания теряют пользователей из-за сложности процесса: требуется установка отдельного приложения, ручной ввод данных и регулярное возвращение. Контроль питания превращается в отдельную задачу, требующую усилий и дисциплины.
Решение
Создан AI-нутрициолог на базе Telegram, чтобы взаимодействие происходило в привычной среде без установки дополнительного приложения. Диалог и управление функциональностью осуществляются через чат, что сокращает когнитивную нагрузку. Реализованы напоминания, уведомления и синхронизация с Apple Health. Стек: C# + .NET 8.0, Entity Framework Core, Telegram.Bot, Google Gemini для мультимодального анализа (текст + изображения).
Результат
Пользователь может фиксировать питание через текст, пересылку сообщений, фото, голосовые или видеосообщения. AI распознает еду, считает КБЖУ, анализирует воду и клетчатку, отслеживает динамику и дает рекомендации. Бот обладает дружеским характером, что формирует ощущение персонального помощника.
Похожие кейсы
Единая цифровая платформа продаж и лояльности «Мои глаза»
Создали омниканальную платформу «МоиГлаза» для Alcon: программа лояльности, подписка на линзы и локатор оптик привели к росту продаж бренда на 20%.
Компьютерное зрение для диагностики кожных заболеваний — Dermadex
Обучили нейросеть распознавать кожные заболевания по фото и интегрировали её в телемедицинское приложение Dermadex — точность диагноза достигла 99%.
Возврат «мертвой» базы на 5 400 000 рублей и уменьшение стоимости заявки 2,5 раза из Яндекс Директа с помощью AI
Внедрили CRM, настроили офлайн-конверсии и запустили ИИ-робота для клиники HFE: вернули «мёртвую» базу и получили 5 400 000 ₽ выручки.
Цифровые двойники школьников: data-driven профориентация, рост заявок и зачислений СибГМУ
Разработали цифровую платформу профориентации для СибГМУ: почти 10 000 школьников вовлечены, 317 зачислены.
Чат-бот для Центра современной педиатрии: конверсия в отзывы выросла с 2% до 50%
Разработали LLM-бота для сбора обратной связи у пациентов Центра современной педиатрии: конверсия выросла с 2% до 50%.
MVP чат-бота «Книга здоровья» для ОРИОН: 3000 пациентов и 250 врачей за 1,5 месяца
Разработан Telegram-бот «Книга здоровья» для медицинского стартапа ОРИОН: более 3000 пациентов и 250 врачей используют сервис для хранения и анализа медицинских данных.