Как я сделал прило­жение для монито­ринга здоровья питомцев и спас свою кошку с диабе­том

В октябре прошлого года моей 13-летней кошке Манишке поставили диагноз «диабет».

Понадобились уколы инсулина дважды в день и замеры глюкозы три-четыре раза в сутки. Ветеринар сказал вести дневник — я попробовал блокнот, заметки в телефоне и «Эксель». Через неделю — хаос. Два измерения потерялись, одно записал не туда. На приеме у врача показывал фотки с видом человека, который вроде контролирует ситуацию.

Я руководитель отдела инфраструктуры в банке, стаж в ИТ — 18 лет. Инфраструктура, Kubernetes, облака — это мое. Мобильные приложения — нет. Но быстро стало понятно: либо я сделаю нормальный инструмент, либо угроблю кошку. Даже не болезнью, а собственной забывчивостью.

Решил проверить, можно ли собрать рабочий продукт с помощью ИИ, не будучи мобильным разработчиком.

Я открыл Claude и начал с простого запроса: «Нужно веб-приложение для учета глюкозы у кошки. Вот список функций». Первая версия появилась через пять дней: форма ввода, список измерений, простой график. Выглядело плохо, но данные Манишки уже были не в блокноте.

Дальше — обычная разработка, просто в другом интерфейсе. Каждый вечер после работы несколько часов с нейросетью. Формулирую задачу, Claude генерирует код — я проверяю, правлю, возвращаю с комментариями. Это не «нажал кнопку — получил приложение», а полноценная разработка, просто вместо написания кода руками — формулирование задач и код-ревью.

Рутина, которая заняла бы недели, генерировалась за минуты, а вот архитектура, бизнес-логика, решения, что вообще нужно пользователям, — это все было на мне. Результатом стал Diabnostic — сайт для мониторинга здоровья домашних питомцев.

Фидбэк и улучшения. Процессом разработки я делился на «Пикабу» — после первого поста пошли отзывы и предложения. «А если на даче нет интернета — измерение потеряется?» Сделал офлайн-режим: запись сохраняется локально и синхронизируется позже. «Как показать врачу?» Сделал ссылки для шеринга: открываешь — видишь всю историю без регистрации. Потом появился портал для клиник: врач видит всех пациентов в одном интерфейсе.

Из замеров сначала была лишь глюкоза, но быстро стало ясно, что этого мало, поэтому добавил вес, температуру, пульс, частоту дыхания и сатурацию. Теперь сервис подходит не только для диабетиков — можно вести любого питомца с хроническим заболеванием.

Технический стек первой версии — React, Python, PostgreSQL. Около 35 000 строк кода. Хостинг — Yandex Cloud.

Новые функции. Я постоянно улучшаю и дорабатываю сервис. Недавно добавил журнал учета приема лекарств, чтобы можно было вести расписание, отмечать прием и не терять историю назначений.

Следующим шагом стал ИИ-анализ данных. Система берет все показатели питомца и отправляет их GPT-4o. На выходе — текстовый разбор: паттерны, динамика, возможные риски, на что обратить внимание врачу. Это не замена ветеринару, а способ быстро увидеть тренды в десятках и сотнях измерений. Функция появилась, потому что я сам тонул в цифрах: 80 замеров глюкозы за месяц — и непонятно, становится лучше или хуже.

Отдельно добавил распознавание анализов. Загружаешь фото или PDF — система вытаскивает показатели и кладет их в карточку питомца. Для распознавания использую Gemini Flash 2.0 через OpenRouter — оптимальное решение по цене и скорости.

Это единственная платная функция в сервисе — премиум-подписка стоит 449 ₽ в месяц. Все остальное так и останется бесплатным. Причина простая: каждое распознавание — это расходы на ИИ-модель, а проект я делаю без инвесторов и рекламы.

Следующий шаг — полноценный кабинет ветеринара. Врач подключает пациента по VET-коду и видит все данные в реальном времени. Внутри — электронная медкарта, история болезни, календарь приемов.

Главная фича — «ИИ-магия». Врач просто надиктовывает или быстро пишет черновик мыслей, а ИИ автоматически разбирает этот массив текста по нужным полям медицинской карты: анамнез, диагноз, назначения.

Через месяц после запуска в сервисе было 190 пользователей и 150 питомцев. Сейчас, четыре с половиной месяца спустя, следующие данные:

• 410 пользователей;
• 298 питомцев — 264 кошки и 34 собаки;
• 9 835 записей глюкозы;
• 28 распознанных бланков анализов.

Доля кошек остается неизменной — около 90%. Либо кошачий диабет действительно встречается чаще, либо владельцы кошек активнее ищут решения. Возрастная картина ожидаемая, но на данных выглядит наглядно: диабет — в основном болезнь пожилых животных. Большая часть — старше 12 лет, еще заметная группа — от 7 до 12 лет. Молодых почти нет.

По поведению пользователей видно, что это не «попробовали и забыли». Значительная часть ведет дневник регулярно. Есть даже четкий режим использования: два пика активности — около восьми утра и восьми вечера. Время уколов: утром — замер, вечером — замер. Большинство записей появляется сразу.

Когда накопилось достаточно данных, появились и первые инсайты:

• только около 29% замеров глюкозы в пределах нормы;
• около 40% кошек хотя бы раз переживали гипогликемию на фоне инсулинотерапии;
• у 50—77% есть сопутствующие проблемы с почками.

И неожиданный эффект — «парадокс дозы»: лучше всего сахар контролируют те, кто не использует инсулин, и те, кто использует его в больших дозах. Получается зависимость в форме буквы U.

У меня часто спрашивают про мобильное приложение, но делать его пока не планирую. Текущая версия — это PWA  : ставится из браузера, работает офлайн, поддерживает пуш-уведомления и, по ощущениям, почти не отличается от нативного приложения.

Очень рад, что ссылки для врачей оказались востребованы: ими реально пользуются, чтобы делиться историей наблюдений. В среднем каждую открывают дважды — похоже, владельцы сначала сами проверяют, как выглядит страница, потом скидывают ее ветеринару.

Ну и главное — Манишка вышла в ремиссию. Несколько месяцев интенсивного мониторинга и подбора дозы — к середине декабря инсулин больше не нужен. Для кошки, которая жила на улице после смерти хозяйки и получила диабет в 13 лет, это серьезный результат.

Приложение создавалось для нее, а теперь помогает более 400 владельцам домашних животных.