CarbCam לוקחת את התמונה שלך, שולחת אותה לשירות AI, מקבלת הערכה של הרכיבים, בודקת סבירות מול מסדי נתונים תזונתיים סטנדרטיים ומציגה לך את התוצאה.

חזרה לסקירת העזרה

כל ניתוח עובר עד שישה שלבים:

1 צילום & חיתוך מקומי

התמונה נשארת תחילה לגמרי במכשיר שלך. ניתן לחתוך, לסובב, לצלם מחדש. רק כשלוחצים על „ניתוח“ מתבצעת העלאה.

2 שאילתת מטמון שרת (Precheck)

לפני שהתמונה נשלחת ל-AI בכלל, האפליקציה בודקת באמצעות האש SHA-512 והאש פרספטיבי האם תמונה זהה או דומה מאוד כבר קיימת במטמון השרת. אם יש התאמה, מקבלים את התוצאה השמורה מיד — ללא קריאת AI נוספת. שלב Confirm לאחר מכן מסמן את רשומת המטמון כנצרכת (ספירת מכסה).

3 העלאה לניתוח AI

אם אין התאמה במטמון, התמונה (החתוכה) נשלחת לנקודת הניתוח שלנו. שם מופעל מודל Vision שמתאר את התמונה ומזהה את הרכיבים הבודדים + מעריך כמויות משוערות.

4 בדיקת סבירות ברקע (באמון נמוך בלבד)

אם הערכת ה-AI מדווחת אמון נמוך, השרת מפעיל ברקע בדיקה צולבת מול מסדי נתונים תזונתיים (USDA FoodData Central, Open Food Facts). הערכים המתוקנים מוזנים למטמון — בפעם הבאה שאותה תמונה או דומה תימצא, תראו את התוצאה המשופרת. בסריקות עם אמון גבוה שלב זה מדולג.

עבור ברקודים, לעומת זאת, ההשוואה מול Open Food Facts / USDA מתבצעת תמיד ישירות, כיוון שטבלת הערכים התזונתיים של היצרן היא המקור הראשי.

5 עריכה על ידך

ניתן לשנות כל ערך — כמות, פחמימות, kcal, FPE, רכיב. בשמירה משתמשים בערכים שלך, לא בהערכת ה-AI. האפליקציה שומרת את תיקון הפחמימות הכולל שלך (משתמש: Xג' לעומת AI: Yג') כהפרש לצורכי סטטיסטיקה.

6 שמירה & סנכרון Nightscout

נשמר מקומית במסד נתונים SQLite. אופציונלית גם דרך סנכרון Nightscout למופע ה-Nightscout שלך — אבל רק כ-Note בטבלת Treatment (עם התג carbcam או 10becarbcam), לא כ-Treatment פעיל של פחמימות/יחידות. חישוב ה-Loop/AAPS/iAPS שלך לא מושפע משמירות CarbCam — הארוחה נראית רק כהערה. אם אתם משתמשים ב-Managed Nightscout מ-ns.10be.de, ההגדרה פשוטה במיוחד: הזינו כתובת Nightscout ו-API secret — וזהו.

אם אתם רוצים פחמימות כ-Treatment פעיל, השתמשו בכפתור שיתוף בתוצאת הסריקה — הוא שולח את ערך הפחמימות דרך Deep-Link ל-Loop/iAPS/Trio או פותח את דף השיתוף של המערכת.

FPE מייצג יחידות שומן-חלבון. הן מתארות כמה אנרגיה משומן וחלבון משפיעה באיחור על סוכר הדם.

FPE אחת שווה בערך ל-100 kcal משומן וחלבון. דוגמה:

• 30 ג' שומן + 20 ג' חלבון = (270 + 80) ÷ 100 = 3.5 FPE

משתמשי משאבה משתמשים לעתים קרובות ב-FPE לקביעת בולוס ממושך (למשל Square-Wave או Dual-Wave). משתמשי עט יכולים להשתמש ב-FPE כאינדיקטור גס לחטיף תיקון מאוחר או תיקון קטן בצהריים.

CarbCam מציגה את ה-FPE כ-צ'יפ צהוב בכרטיס התוצאה. צבעי הערכים התזונתיים:

• פחמימות פחמימות
• kcal קלוריות
• FPE יחידות שומן-חלבון
• שומן שומן
• חלבון חלבון

כש-Nightscout מוגדר, CarbCam טוענת נתוני BG מה-Nightscout שלך ומציגה בלשונית ההיסטוריה מתחת לכל ארוחה את עקומת סוכר הדם. חלון הזמן תלוי פלטפורמה ונבחר אוטומטית סביב הארוחה. יחד עם Nightscout, CarbCam מאפשרת מעקב BG ממוקד לאחר הארוחה.

תכונות עקומת ה-BG (נתוני Nightscout):

• חלון זמן סביב הארוחה (תלוי פלטפורמה)
• סמן לרגע הארוחה
• נקודת שיא מודגשת בצבע (אדום/צהוב/ירוק לפי גובה)
• עלייה וערך סופי כמדדים
• IOB / COB כקווי שכבת-על אופציונליים

הדיוק תלוי בסוג הארוחה:

מה משפר את הדיוק:

• תאורה טובה & תמונה ברורה — ללא צללים על חלק מהצלחת
• רכיבים שלמים נראים לעין — לא לטבוע את הפסטה ברוטב
• הפניית גודל — שולי צלחת, סכו"ם, יד בתמונה
• מנות סטנדרטיות — ה-AI טובה במנות מוכרות

מה מפחית את הדיוק:

• צלחת בופה עם הרבה ערימות קטנות
• רכיבים מכוסים ברוטב באופן משמעותי
• מנות אזוריות חריגות מאוד ללא מסד נתונים ברור
• צילום מהצד באלכסון ללא הפניית גודל

מה זה אומר לבולוס שלך:

• בארוחות רגילות: הערכה כנקודת מוצא, הידע שלך מעל, תקנו ערך לפני שמירה במידת הצורך
• בהחלטות בולוס קריטיות (פחמימות גבוהות מאוד, סיכון היפו): תמיד הוסיפו ידע עצמי / מסד נתונים / אריזה
• עם משאבה: צברו ניסיון כמה הארוחות שלכם בדרך כלל סוטות — ותקנו את ההערכה במקדם האישי שלכם

ללא חיבור אינטרנט פועלים התחומים הבאים:

• חיפוש וסינון בהיסטוריה
• יצירה ועריכה ידנית של רשומות
• תצוגת לשונית סטטיסטיקות
• ייצוא נתונים (CSV/JSON)
• צילום תמונות וסימון לניתוח מאוחר

הדברים הבאים דורשים חיבור:

• ניתוח AI (התמונה נשלחת לספק)
• זיהוי ברקוד אוטומטי (Open Food Facts)
• סנכרון Nightscout (עקומת BG, העלאת Treatment)