05AI 應用與健康科技
個人化營養與 AI 餐牌分析平台
結合用戶體徵、飲食偏好、活動水平及餐膳圖片，提供營養目標、食譜、膳食計劃及結構化餐牌建議的全端應用。
2026系統內容介紹
從實際業務流程出發，說明系統所解決的問題、實現路徑及具體交付範圍。
01
業務問題
用戶資料、營養計算、食譜內容及圖片辨識結果需要在同一產品流程保持一致，同時讓 AI 輸出具備穩定結構及清晰的非醫療邊界。
02
系統方案
平台計算 BMI/BMR 營養目標，組織食譜與每日計劃，提供 AI 營養對話、成就及積分；餐廳流程可上載餐牌圖片，完成菜式辨識、健康評分及建議生成。
03
負責範圍
負責 React 與 TypeScript 產品流程、FastAPI 端點、用戶及營養目標邏輯、食譜和膳食模組、AI 圖片分析整合、結構化建議及響應式儀表板。
系統介面節選
以下為經整理及脫敏的功能介面，點擊圖片可查看完整尺寸。
個人化營養產品全景
展圖串連個人營養儀表板、產品落地體驗及食譜詳情，呈現用戶資料、目標、計劃與內容推薦之間的產品閉環。
個人營養與成就儀表板
儀表板彙整用戶資料、營養目標、成長成就、積分及趨勢數據，為日常健康行為提供持續回饋。
產品落地頁
產品落地頁說明個人化飲食管理的核心價值，並以真實使用場景串連餐膳、習慣及長期目標。
食譜詳情與營養資訊
食譜詳情集中呈現營養資訊、準備時間、適用標籤及操作步驟，支援每日膳食計劃與內容推薦。
個人化營養與 AI 分析流程
用戶資料及營養目標驅動食譜、膳食計劃與 AI 圖片分析，結構化建議再回饋至日常進度及激勵體系。
04
核心交付
- 01
用戶資料與營養目標計算
- 02
食譜和每日膳食計劃
- 03
AI 餐牌圖片分析
- 04
成就、積分及進度儀表板
06 / 強化學習與演算法工程