Ситема генерації та моніторингу персональних планів харчування

Abstract

UK: У даній роботі було розроблено мобільну систему для автоматизованої генерації персональних планів харчування та моніторингу досягнення цілей. Визначено мету, об'єкт і предмет дослідження. Проведено аналіз існуючих рішень MyFitnessPal, Lifesum, Eat This Much. Досліджено методи формування планів харчування з урахуванням базального метаболізму за формулою Міффліна-Сан Жеора та розподілу макронутрієнтів. Було спроектовано архітектуру системи на базі React Native-Node.js-PostgreSQL стеку. Розроблено алгоритм генерації планів з комбінованим підходом евристичних методів та локальної оптимізації. Створено структуру бази даних для зберігання продуктів харчування та користувацьких планів. Запропонована система забезпечує автоматизовану генерацію планів харчування з точністю ±5% від цільових показників калорійності та макронутрієнтів. Реалізовано модулі моніторингу споживання, аналітики прогресу та персоналізації рекомендацій. Оцінка зручності за шкалою SUS склала 82.4 бала. Практичне значення роботи полягає у створенні доступного мобільного інструменту для управління харчуванням з науково обґрунтованими алгоритмами розрахунку потреб організму. EN: In this work, a mobile system for automated generation of personalized meal plans and monitoring goal achievement was developed. The purpose, object and subject of the research are defined. Analysis of existing solutions MyFitnessPal, Lifesum, Eat This Much was conducted. Methods for meal plan formation considering basal metabolism according to Mifflin-St Jeor formula and macronutrient distribution were investigated. System architecture based on React Native-Node.js-PostgreSQL stack was designed. Algorithm for plan generation with combined approach of heuristic methods and local optimization was developed. Database structure for storing food products and user plans was created. The proposed system provides automated generation of meal plans with ±5% accuracy from target caloric intake and macronutrient values. Modules for consumption monitoring, progress analytics and personalized recommendations were implemented. Usability assessment using SUS scale resulted in 82.4 points. The practical significance of the work lies in creating accessible mobile tool for nutrition management with scientifically grounded algorithms for calculating body needs.