Нутритивная недостаточность возникает у 30–80 % онкологических больных, но очень часто остается недиагностируемой. В эру цифровизации актуальным является создание программ, направленных на увеличение доступности и качества оказания медицинской помощи. Цель исследования – создание мобильного приложения и оценка его эффективности для диагностики нутритивной недостаточности у онкологических больных. Материал и методы. Выполнено проспективное исследование среди онкологических больных: 1-я группа – 105 больных с нутритивной недостаточностью, 2-я группа – 96 больных без нутритивной недостаточности. Группы сопоставимы по возрасту, полу, онкологическому диагнозу и сопутствующей патологии (p>0,05). Основные этапы исследования: выявление значимых маркеров, ассоциированных с развитием нутритивной недостаточности у онкологических больных, среди показателей общего и биохимического анализа крови, антропометрических величин и результатов функциональных тестов; аналитический этап, заключающийся в анализе возможностей мобильного приложения; разработка приложения; валидация созданного продукта. Результаты. У пациентов с нутритивной недостаточностью зарегистрировано снижение веса (р=0,001), индекса массы тела (р=0,001), толщины кожно-жировой складки над трицепсом (р=0,001) и под лопаткой (р=0,001), нарастание дефицита массы тела (р=0,001), ухудшение результатов динамометрии у мужчин (р=0,036), силового индекса у женщин (р=0,007), результата выполнения теста 5-кратного подъема со стула (р=0,016) и теста 4-метровой ходьбы (р=0,001). Используя метод бинарной логистической регрессии, было выведено уравнение, позволяющее диагностировать нутритивную недостаточность. Диагностическая ценность уравнения не вызывает сомнений (Sp=0,796, Se=0,798, Ac=0,785; ROC-AUC=0,84 [95 % CI 0,79–0,89], p<0,001). Модель легла в основу создания мобильного приложения для выявления и коррекции нутритивной недостаточности у онкологических больных. Мобильное приложение разработано на основе объектно-ориентированного языка программирования Object Pascal (Borland Delphi). Программа позволяет онкологическим пациентам исключить ургентные состояния, самостоятельно определить наличие нутритивной недостаточности путем ввода показателей. Учет функциональных особенностей принятия пищи дает возможность персонализировать рекомендации для пациента. Заключение. Разработанное приложение, в основу которого положена созданная диагностическая модель, позволяет улучшить точность диагностики нутритивной недостаточности, благодаря учету количественных величин, ассоциированных с ее развитием у онкологических больных. Учет возможности принятия пищи позволяет персонализировать рекомендации по коррекции нутритивного статуса.