Тема: Разработка алгоритмов и визуализаций для расчетов индекса здорового питания и индекса здоровых покупок

На протяжении последних десятилетий человечество сталкивается с нарастающими проблемами в области общественного здравоохранения, значительная часть которых напрямую связана с питанием. Несбалансированное и низкокачественное питание признано одним из ключевых факторов риска развития хронических неинфекционных заболеваний (ХНИЗ), включая ожирение, сердечно-сосудистые заболевания, диабет 2 типа и некоторые виды онкологических заболеваний. По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), более 2 миллиардов взрослых людей в мире имеют избыточную массу тела, а свыше 650 миллионов страдают ожирением. Эта статистика демонстрирует необходимость неотложных и масштабных мер, направленных на формирование здоровых пищевых привычек и улучшение культуры питания в широких слоях населения.
Современные реалии, такие как высокий темп жизни, урбанизация, развитие фастфуд-индустрии, постоянный дефицит времени на приготовление пищи и недостаточный уровень информированности о принципах рационального питания, создают дополнительное давление на повседневный выбор людей. В таких условиях цифровые технологии становятся важным инструментом профилактики и самоконтроля, предоставляя пользователям удобные и доступные решения для мониторинга и корректировки своего питания. Особенно значимым стало развитие мобильных и веб-приложений, ориентированных на контроль рациона, подсчёт калорий, отслеживание макро- и микронутриентов, получение персонализированных рекомендаций и консультаций специалистов.
Однако, несмотря на бурный рост цифрового сектора в сфере здравоохранения и питания, большинство существующих решений имеют ряд существенных ограничений. Во-первых, преобладающее количество приложений ориентированы на западного потребителя, что затрудняет их применение в российских условиях: базы продуктов не адаптированы к отечественной продуктовой корзине, отсутствует учёт национальных кулинарных особенностей и привычек, а интерфейс и рекомендации зачастую не переведены на русский язык. Во-вторых, основной акцент делается на подсчёт калорий и макронутриентов, в то время как комплексная оценка качества рациона с точки зрения профилактики ХНИЗ и баланса компонентов питания остаётся недостаточно проработанной.
Немаловажным барьером для широкого распространения таких решений является необходимость ручного ввода данных о приёмах пищи. Это требует значительного времени, дисциплины и вовлеченности со стороны пользователя, что снижает мотивацию и приводит к низкому уровню регулярного использования. В связи с этим актуальной задачей становится разработка решений, минимизирующих участие пользователя в сборе данных, но при этом обеспечивающих высокую точность и глубину анализа.
Одним из перспективных направлений, соответствующих этим критериям, является использование цифровых кассовых чеков из магазинов в качестве источника информации о рационе питания. В России уже существуют системы, позволяющие пользователям автоматически получать расшифровку своих покупок в формате JSON через официальное приложение ФНС («Проверка чеков»). Эти данные могут быть использованы для построения модели потребления продуктов, анализа пищевых привычек и расчёта интегрального показателя — индекса здорового питания (ИЗП), адаптированного к российским нормативам и традициям.
Настоящая выпускная квалификационная работа направлена на разработку алгоритма оценки рациона питания на основе кассовых чеков, его визуализацию в виде отчета и обоснование применяемой методологии. В основе подхода лежит индекс здорового питания — интегральный показатель, отражающий степень соответствия фактического рациона научно обоснованным рекомендациям в области здорового питания. Для повышения наглядности и пользовательской ценности результаты представляются в виде отчета с графиками, диаграммами и текстовой интерпретацией, доступного через интерфейс Telegram-бота.
Цель работы — разработка и реализация программного решения, позволяющего автоматически рассчитывать индекс здорового питания на основе данных о покупках, полученных из чеков, и визуализировать результаты в удобном формате.
Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:
1. Изучить существующие цифровые решения в области мониторинга питания, оценить их функциональность, ограничения и применимость в российских условиях;
2. Исследовать методологические подходы к построению индексов качества питания и адаптировать международные наработки под специфику российского рынка;
3. Разработать алгоритм расчета ИЗП, опирающийся на данные кассовых чеков;
4. Выбрать оптимальный стек технологий для анализа, визуализации и формирования отчетов;
5. Внедрить функцию расчёта индекса здорового питания и генерации отчета в рамках разрабатываемого Telegram-бота, обеспечив пользователю удобный способ получения индивидуальной оценки рациона.
6. Провести тестирование работоспособности прототипа, выявить возможные ошибки и определить направления для дальнейшего развития системы.
Актуальность темы определяется не только ростом интереса общества к вопросам здорового образа жизни, но и объективной необходимостью повышения уровня осведомленности населения о качестве собственного питания. Инновационность подхода заключается в автоматизации анализа рациона на основе доступных цифровых данных — без необходимости ручного ввода, что снижает барьер входа и расширяет потенциальную аудиторию пользователей. Использование ИЗП как наглядного показателя качества питания позволяет не только фиксировать текущее состояние, но и отслеживать динамику, выявлять дефициты и получать персонализированные рекомендации по улучшению рациона.
Структура работы включает четыре основные главы, каждая из которых раскрывает отдельный аспект реализации проекта:
Глава 1. Анализ рынка цифровых решений в области здорового питания. В данной главе проводится обзор существующих приложений и сервисов, анализируются их возможности и ограничения, выделяются ключевые тренды развития отрасли. Особое внимание уделяется вопросу локализации решений и их адаптации к потребностям российских пользователей. Также описываются зарубежные прототипы, использующие сканирование чеков и технологии искусственного интеллекта.
Глава 2. Методика расчета индекса здорового питания. Представлены теоретические основы формирования ИЗП, история его развития, международный опыт и адаптация к российским реалиям. Описываются показатели, входящие в индекс, методика оценки компонентов, шкалы нормализации и принципы интегрального расчета. Подробно обоснована применимость ИЗП как ключевого индикатора в рамках цифрового приложения.
Глава 3. Инструментальные средства и программная реализация. В этой главе проводится обоснования выбора языка программирования и анализ библиотек для него, подходящих для решения задачи расчёта индекса здорового питания, визуализации данных и генерации отчетов. Рассматриваются различные инструменты для работы с данными, построения графиков и формирования PDF-документов, оцениваются их преимущества и ограничения. На основе анализа подбираются наиболее подходящие средства, обеспечивающие баланс между функциональностью, удобством использования и совместимостью с архитектурой существующего Telegram-бота.
Глава 4. Разработка и тестирование программного решения. Подробно описывается процесс реализации алгоритма расчета ИЗП, визуализация данных, генерация итогового отчета и взаимодействие с пользователем через Telegram-бота. Отдельное внимание уделено архитектуре кода, выбору структуры хранения данных и организации модулей. Приведены скриншоты интерфейса, примеры отчетов и обсуждаются результаты тестирования.
В завершение работы формулируются выводы, подводятся итоги реализации проекта и намечаются возможные направления его развития: интеграция с мобильным приложением, расширение функционала, интеграция с торговыми системами и персонализация под целевые аудитории.

Купить

В данной выпускной квалификационной работе была реализована система, позволяющая производить комплексную оценку рациона питания пользователей на основе анализа кассовых чеков из магазинов. Ключевым элементом решения является расчёт индекса здорового питания (ИЗП) — интегрального показателя, отражающего соответствие потребляемой пищи основным принципам рационального и профилактического питания. В отличие от большинства существующих цифровых продуктов, представленных на рынке, реализованный подход не требует ручного ввода данных и опирается на уже доступную информацию, получаемую через систему «Проверка чеков» ФНС России.
Методологической основой ИЗП, использованного в работе, является российская версия индекса качества питания, разработанная на базе международных моделей, таких как HEI (Healthy Eating Index), в частности — HEI-2015. При этом, в отличие от оригинальных американских индексов, отечественная модель адаптирована под российские диетологические нормы, продуктовую корзину и особенности потребительского поведения. В её структуру включены как индикаторы адекватного потребления (овощи, фрукты, молочные продукты, мясо, злаки), так и индикаторы умеренности, отражающие факторы риска (избыточное потребление жиров, сахара, соли, холестерина). Балльная шкала позволяет формировать итоговую оценку от 0 до 100 баллов, удобную для визуального восприятия и последующей интерпретации.
Особое внимание в работе было уделено выбору инструментов для реализации программного модуля. Были проанализированы различные библиотеки языка Python, подходящие для построения графиков, анализа данных и формирования отчётной документации. В результате анализа подобраны оптимальные решения, обеспечивающие высокую наглядность визуализации и удобство генерации отчетов. Реализованный функционал был интегрирован в существующий Telegram-бот, что позволило расширить его возможности и предоставить пользователю готовый отчёт с результатами анализа в формате PDF.
Разработка и тестирование прототипа показали, что предложенное решение эффективно справляется с задачами оценки качества рациона, формирования обратной связи для пользователя и визуализации ключевых аспектов питания. Интеграция с Telegram делает систему доступной широкой аудитории, а возможность масштабирования и дальнейшей доработки (например, через объединение функционала с мобильным приложением) открывает перспективы развития проекта.
Таким образом, в ходе работы была успешно реализована модель цифрового мониторинга питания на основе кассовых чеков, с применением научно обоснованной, адаптированной под российские реалии системы оценки — индекса здорового питания. Разработанный подход сочетает объективность, простоту использования и высокую информативность, что делает его значимым вкладом в развитие персонализированных цифровых решений в сфере ЗОЖ и профилактики заболеваний, связанных с образом жизни.

Купить