rocket_launch Case study

Entrena Inteligente

App móvil todo en uno para entrenamiento y nutrición: biblioteca visual de ejercicios con filtros avanzados, evaluación de técnica con IA (MediaPipe) en vivo o por video, planes nutricionales, calculadora de calorías y seguimiento de progreso. Incluye interacción social tipo “match” por zona.

Flutter FastAPI Supabase GCP MediaPipe Storage
Entrena Inteligente - Biblioteca de ejercicios Entrena Inteligente - Filtros de ejercicios Entrena Inteligente - Vista de ejercicios Entrena Inteligente - Plan nutricional
v1.0 • Ejercicios / IA / Nutrición

Descripción del proyecto

Entrena Inteligente es una app móvil que integra entrenamiento, nutrición y seguimiento de progreso en una sola plataforma. Incluye una biblioteca de ejercicios de fuerza, estiramiento y cardio con contenido visual (GIFs y videos), instrucciones paso a paso y un mapa de músculos trabajados. Además, incorpora un módulo de IA basado en MediaPipe para estimar el esqueleto del usuario y validar la ejecución del ejercicio (en vivo o mediante video), ayudando a mejorar la técnica. Complementa el entrenamiento con un plan nutricional de 15 días según datos del usuario (peso, edad, altura, objetivo y nivel), una calculadora de calorías con biblioteca de alimentos y un panel de analítica (diaria/semanal/mensual). El desarrollo se realizó con Flutter (frontend), FastAPI (backend) y Supabase (BD + Storage), integrando recursos en GCP.

target Problema

Muchas apps de fitness cubren solo una parte del proceso (rutinas o dieta), sin personalización clara, sin verificación de técnica y con poca visibilidad de qué músculos se trabajan. Esto puede generar entrenamientos inconsistentes y aumentar el riesgo de lesión por mala ejecución, además de dificultar el seguimiento del progreso.

auto_awesome Solución

Diseñé una solución end-to-end con biblioteca de ejercicios (filtros por dificultad, equipo, tipo y zona muscular), evaluación de técnica con IA (MediaPipe Pose), plan nutricional de 15 días y herramientas de seguimiento (calorías y analítica). Además, se incluyó un módulo social tipo “match” por zona para aumentar adherencia y motivación.

Aspectos importantes

  • check_circle Biblioteca de ejercicios con GIF/video, instrucciones e indicador de músculos trabajados.
  • check_circle Filtros avanzados: dificultad, equipo disponible, tipo de ejercicio y zona muscular.
  • check_circle Evaluación con IA (MediaPipe): validación de técnica en vivo o por video.
  • check_circle Plan nutricional de 15 días con horarios y porciones.
  • check_circle Calculadora de calorías y analítica de progreso (diaria/semanal/mensual).
  • check_circle Módulo social tipo “match” por zona.

Resultados

Se consolidó un MVP funcional que integra entrenamiento + nutrición + analítica + social en una sola app, con una arquitectura escalable (Flutter + FastAPI + Supabase + Storage) e integración de recursos en GCP. La plataforma permite a los usuarios planear qué entrenar, ejecutar con mejor técnica y acompañar el proceso con hábitos nutricionales medibles.

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