Проекты
Конкурсные проекты

Мобильное приложение для реабилитации людей с ОВЗ и маломобильных граждан "Move Well"


Тип участника:  Авторский/творческий коллектив
Полное наименование организации/физического лица/авторского или творческого коллектива:  «Move Well»
В лице (для организации или авторского/творческого коллектива указывается ФИО и должность руководителя):  Шпигальских Анастасия Витальевна и Ожогина Татьяна Андреевна
Интернет-сайт заявителя:  www.asu.ru
Контактное лицо: ФИО:  Шпигальских Анастасия Витальевна
ФИО всех участников авторского/творческого коллектива:  Шпигальских Анастасия Витальевна
Ожогина Татьяна Андреевна
Идея и краткое описание ИТ-проекта:  Мобильное приложение «Move Well» которое на основе технологий компьютерного зрения и персонализированных видео-программ повышает доступность, эффективность и безопасность физической реабилитации для маломобильных людей и лиц с ОВЗ, выступая в роли цифрового ассистента для выполнения предписанных лечащим врачом упражнений.

Пользователь выполняет рекомендованное ему упражнение на камеру, повторяя эталонные движения с видео. С помощью технологии компьютерного зрения OpenPose анализируется поза пациента и инструктора на видео, далее идет сравнение углов, опорных точек и амплитуды в результате чего выдается обратная связь в виде рекомендаций и ошибок. Это позволит сделать реабилитацию качественной и контролируемой в домашних условиях. 
Перечень решаемых задач:  Задачи проекта:
1. Провести анализ предметной области «Цифровая медицина» и рынка.
2. Исследовать метода скелетного тренинга (OpenPose) и подходы к сравнению позы
3. Спроектировать архитектуру программно-информационной системы
4. Провести модульное, интеграционное и юзабилити-тестирование
5. Сформулировать рекомендации по внедрению в реабилитационных центрах и для домашнего использования
Описание функциональных возможностей и элементов проекта: 

Ключевые функции мобильного клиента (React Native):

  • Авторизация и профиль: Регистрация/вход с JWT-токенами, ведение медпрофиля (диагнозы, уровень мобильности, ограничения по суставам).

  • Каталог упражнений: Просмотр, поиск, фильтрация по зонам воздействия (корпус, руки, ноги), добавление в "Избранное".

  • Сессия упражнения: Разделенный экран (эталонное видео + камера пользователя), запись видео через react-native-vision-camera, таймер.

  • Обратная связь: Отображение результатов анализа (оценка от 0 до 100), детализированный список ошибок с привязкой к конкретным суставам, рекомендации.

  • Персонализация: Адаптивная светлая/темная тема, синхронизация настроек на сервере.

Серверная часть (FastAPI + PostgreSQL + OpenPose):

  • REST API: 9 эндпоинтов для аутентификации, управления профилем, каталогом и загрузки видео.

  • Анализ движений: Детекция 18 ключевых точек тела (OpenPose), вычисление биомеханических углов, сравнение с эталоном (ROM-алгоритм), формирование отчета.

Дата внедрения (в случае, если предполагается запуск проекта в эксплуатацию):  27.06.2026
Используемые платформы, средства разработки:  Стек технологий:
React Native 0.82 мобильный фреймворк
TypeScript строгая типизация
Vision Camera 5 доступ к камере
React Navigation навигация экранов
REST API интеграция с сервером
FastAPI
Python 3.11
PostgreSQL 15
OpenPose COCO 18 ключевых точек
Стоимость разработки системы:  -
Средний размер ежегодных затрат на эксплуатацию:  от 100 000 до 200 000 руб. в год
Перспективы развития: 
  1. Офлайн-режим: Внедрение легковесных моделей (MediaPipe Pose, MoveNet) для анализа непосредственно на устройстве без постоянного интернета.

  2. Интерактивность в реальном времени: Анализ позы через WebSocket для мгновенной обратной связи во время выполнения упражнения (без загрузки полного видео).

  3. Интеграция с медициной: Подключение к системам электронного здравоохранения (ЕМИАС) для автоматической выгрузки отчетов врачам.

  4. Геймификация и контент: Добавление системы достижений, расширение библиотеки упражнений совместно с врачами, внедрение телемедицинских консультаций.

Достижение поставленных целей:  Цель достигнута: Разработано и протестировано полноценное приложение, обеспечивающее анализ движений и обратную связь на основе компьютерного зрения.
Завершенность: Проект выполнен на 100% в рамках поставленных задач.
Актуальность, экономическая или социальная полезность: 
  • Социальная полезность: Решает критическую проблему доступности реабилитации для 2.4 млн инвалидов в РФ. Снижает нагрузку на врачей и повышает самостоятельность пациентов, предоставляя "цифрового ассистента" дома.

  • Экономическая полезность: Автоматизация контроля снижает количество дорогостоящих очных визитов к врачу. Бесплатность приложения делает его доступным для широких слоев населения, в отличие от аналогов стоимостью 150-3000 руб./мес.

Адаптивность, стилистическое единство всех функциональных блоков: 
  • Стилистическое единство: Единая система дизайн-токенов (акцентный цвет #4CAF50, фиксированные отступы, типографика) поддерживается во всех 13+ экранах через React Context API.

  • Адаптивность: Приложение корректно работает на разных разрешениях экранов (протестировано на iPhone 16 и Honor 20). Единая кодовая база обеспечивает полную идентичность пользовательского опыта на iOS и Android.

Масштабируемость, способность к взаимодействию с другими системами, мобильность: 
  • Масштабируемость: Архитектура с выделенным ML-сервисом позволяет горизонтально масштабировать серверную часть (добавлять мощности для анализа) и обновлять модели без переустановки приложения.

  • Интеграция: Взаимодействие по REST API с JWT-аутентификацией позволяет легко интегрироваться с внешними медицинскими системами (ЕМИАС) и веб-кабинетом врача.

  • Мобильность: Приложение является кроссплатформенным (iOS и Android на единой кодовой базе React Native), что делает его доступным на любом современном смартфоне.

Обоснованность применяемых проектных решений: 
  • React Native: Обеспечивает кросс-платформенность и скорость разработки (вместо двух нативных приложений).

  • OpenPose: Выбран за максимальную точность (PCKh@0.2 до 96%) и репутацию, при том что вычислительная нагрузка вынесена на сервер, решая проблему слабой мощности мобильных устройств.

  • FastAPI: Асинхронный Python-фреймворк, идеально подходящий для интеграции ML-моделей, обеспечивающий задержку < 120 мс.

  • Серверная архитектура: Обработка на сервере (а не на телефоне) гарантирует высокое качество анализа и безопасность данных (видео не остается на устройстве в открытом виде).

Оригинальность, новизна, отличие от аналогов либо отсутствие аналогов: 
  1. Бесплатность при полноценном CV-анализе (Kaia Health — платное, PhysiApp — без CV).

  2. Глубина обратной связи: Детализация ошибок по каждому суставу, а не общая оценка (как у Fusionetics).

  3. Медицинская адаптация: Учет диагнозов и уровня мобильности в персонализации, в отличие от фитнес-приложений.

Соответствие дизайн-решения целевой аудитории: 

Дизайн полностью адаптирован для маломобильных людей и лиц с ОВЗ:

  • Используются крупные шрифты и кнопки.

  • Минималистичный интерфейс без визуального шума.

  • Продуман цветовой код (зеленый/оранжевый/красный для оценки) для быстрой интерпретации результатов.

  • Поддержка экранного диктора.

Юзабилити и полезность: 

Интерфейс разработан с фокусом на целевую аудиторию (люди с ограниченной подвижностью):

  • Полезность: Крупные элементы управления (padding > 16pt), контрастная цветовая схема, поддержка светлой/темной темы и системных шрифтов.

  • Интуитивность: Все ключевые действия (начать упражнение, избранное) доступны за 2 касания от главного экрана. Вертикальный "сплит-вью" позволяет одновременно следить за эталоном и собой, не отвлекаясь.

Гарантирую достоверность предоставленной в заявке информации. Подтверждаю, что организация не находится в состоянии ликвидации, банкротства, реорганизации (Только для организаций):  Да
Презентация проекта pdf:  Загрузить
Возврат к списку
нет доступа к комментариям Авторизоваться