CarbCam EU चिकित्सा उपकरण विनियमन (MDR, विनियमन (EU) 2017/745) के अर्थ में कोई चिकित्सा उपकरण नहीं है और न ही इसे इस रूप में स्वीकृत या प्रमाणित किया गया है. यह ऐप चिकित्सा सलाह, निदान या उपचार का गठन नहीं करता और विशेष रूप से किसी चिकित्सक, मधुमेह शिक्षक या पंजीकृत आहार विशेषज्ञ से परामर्श का स्थान नहीं लेता.

ऐप द्वारा प्रदर्शित मान (कार्बोहाइड्रेट, कैलोरी, वसा, प्रोटीन, वसा-प्रोटीन इकाइयाँ/FPU, ग्लाइसेमिक इंडेक्स) एक तस्वीर और अनुमानित हिस्से की धारणा से प्राप्त AI-आधारित अनुमान हैं. ये न तो सत्यापित हैं और न ही इनकी गारंटी है. Nightscout के माध्यम से प्राप्त BG डेटा और CarbCam में इसका ग्राफ़िकल प्रतिनिधित्व भी केवल सूचना के उद्देश्य से है और किसी चिकित्सकीय रूप से सत्यापित मापक उपकरण का स्थान नहीं लेता.

अनुमान की सटीकता भोजन के प्रकार के अनुसार बदलती है:

• स्पष्ट, एकल-वस्तु हिस्से (चावल, पास्ता, ब्रेड): सामान्य विचलन ±20 %
• जटिल या मिश्रित भोजन (स्ट्यू, कैसरोल): ±30 %
• असामान्य या क्षेत्रीय रूप से अपरिचित व्यंजन: ±40 % या अधिक
• स्वचालित रूप से पहचाने गए बारकोड वाले पैकेज्ड उत्पाद (Open Food Facts): ±5 %, निर्माता के लेबल की डेटा गुणवत्ता द्वारा सीमित

छिपी हुई सामग्री (सॉस, वसा, चीनी), अज्ञात हिस्से के आकार, प्रतिकूल प्रकाश या असामान्य कैमरा कोण काफ़ी बड़े विचलन का कारण बन सकते हैं. इस बात से इनकार नहीं किया जा सकता कि ऐप कुछ मामलों में काफ़ी अधिक या काफ़ी कम मान लौटा सकता है.

CarbCam इंसुलिन, मौखिक मधुमेहरोधी दवाओं या किसी अन्य दवा के लिए खुराक की सिफ़ारिशें प्रदान नहीं करता. वैकल्पिक Nightscout एकीकरण केवल रक्त-शर्करा प्रवृत्तियों के दृश्यीकरण और उपचार के रूप में भोजन प्रविष्टियों के सिंक्रनाइज़ेशन का काम करता है: यह कोई क्लोज़्ड-लूप घटक नहीं है और न ही यह क्लोज़्ड-लूप नियंत्रण प्रणालियों (जैसे AAPS, Loop, AndroidAPS, Tidepool Loop) के साथ अंतःक्रिया करता है.

प्रदर्शित कार्बोहाइड्रेट अनुमानों को बोलस गणना में स्थानांतरित करना, चाहे मैन्युअल रूप से, बोलस कैलकुलेटर के माध्यम से, या किसी स्वचालित प्रणाली के माध्यम से, पूरी तरह से उपयोगकर्ता के अपने जोखिम पर किया जाता है और इसे एक स्वतंत्र प्रशंसनीयता जाँच पर आधारित होना चाहिए.

CarbCam मधुमेह मेलिटस (टाइप 1, टाइप 2, MODY, LADA) के साथ जी रहे वयस्कों, उनके परिवार के सदस्यों और पोषण में रुचि रखने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए एक पूरक उपकरण के रूप में बनाया गया है.

यह ऐप निम्नलिखित के लिए उपयुक्त नहीं है:

• माता-पिता या कानूनी अभिभावक और योग्य स्वास्थ्य पेशेवरों की पूर्ण निगरानी के बिना बच्चों और किशोरों में मधुमेह का प्रबंधन
• चिकित्सकीय स्थितियाँ (गर्भकालीन मधुमेह के साथ गर्भावस्था, बिगड़ी हुई हाइपोग्लाइसीमिया जागरूकता, गहन-देखभाल सेटिंग्स, पैरेंटरल पोषण)
• खाने के विकार वाले व्यक्ति (एनोरेक्सिया नर्वोसा, बुलिमिया नर्वोसा, बिन्ज-ईटिंग डिसऑर्डर): ऐसे मामलों में पोषण मूल्यों के साथ निरंतर जुड़ाव प्रतिकूल हो सकता है
• एलर्जी, असहिष्णुता या चयापचय रोगों का निदान या निगरानी

चिकित्सा आपात स्थितियों (गंभीर हाइपोग्लाइसीमिया, कीटोएसिडोसिस, इंसुलिन ओवरडोज़ का संदेह, आदि) में ऐप पर भरोसा न करें. इसके बजाय, तुरंत आपातकालीन सेवाओं से संपर्क करें (जर्मनी, ऑस्ट्रिया और पूरे EU में 112) या निकटतम आपातकालीन विभाग जाएँ.

अनुमान बाहरी AI प्रदाताओं (Anthropic Claude, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, xAI Grok, Mistral, Zhipu GLM, या Azure OpenAI: कॉन्फ़िगरेशन के आधार पर) की सहायता से गणना किए जाते हैं. संबंधित मॉडल नियमित रूप से अपडेट किए जाते हैं; समय के साथ या प्रदाताओं के बीच अनुमानों की संगति की गारंटी नहीं है.

प्रशंसनीयता जाँच के लिए सार्वजनिक पोषण डेटाबेस (USDA FoodData Central, Open Food Facts) का उपयोग किया जाता है. इनमें भी ग़लत या पुराने मान हो सकते हैं.

CarbCam का उपयोग पूरी तरह से उपयोगकर्ता के अपने जोखिम पर है. प्रदाता, कानून द्वारा अनुमत सीमा तक, किसी भी क्षति के लिए, विशेष रूप से हाइपो- या हाइपरग्लाइसीमिया और उनके परिणामों के लिए, जो प्रदर्शित अनुमानों पर भरोसा करने से उत्पन्न होते हैं, उत्तरदायी नहीं होगा. दायित्व के बारे में विवरण सेवा की शर्तें, §8 में पाया जा सकता है.

सटीकता, रिपोर्ट की गई त्रुटियों या संभावित रूप से ख़तरनाक अनुमानों के बारे में प्रश्नों के लिए, कृपया तुरंत हमसे संपर्क करें: support@carbcam.app.

तस्वीर सहित ठोस त्रुटि रिपोर्ट हमें व्यवस्थित त्रुटि स्रोतों की पहचान करने और मॉडल तथा प्रशंसनीयता-जाँच तर्क को बेहतर बनाने में मदद करती हैं.