CarbCam preia fotografia ta, o trimite catre un serviciu de inteligenta artificiala, primeste o estimare a componentelor, valideaza valorile fata de bazele de date nutritionale standard si iti arata rezultatul.

Fiecare analiza parcurge pana la sase pasi:

Flux vizualizat, urmat de capturile de ecran reale pentru comparatie:

1. Fila de scanare

2. Analiza IA

3. Rezultat

1 Captura foto & ajustarea locala a imaginii

Fotografia ramane initial integral pe dispozitivul tau. O poti decupa, roti sau reface. Nimic nu este incarcat pana cand nu atingi „Analizeaza”.

2 Interogarea cache-ului de pe server (preverificare)

Inainte ca imaginea sa fie trimisa catre inteligenta artificiala, aplicatia verifica prin hash SHA-512 si hash perceptual daca o fotografie identica sau foarte asemanatoare exista deja in cache-ul serverului. Daca exista o potrivire, primesti imediat inapoi rezultatul stocat, fara un alt apel catre inteligenta artificiala. Un pas ulterior de confirmare marcheaza intrarea din cache ca fiind consumata (numararea cotei).

3 Incarcare pentru analiza IA

Daca nu exista o potrivire in cache, fotografia (decupata) este trimisa la endpointul nostru de analiza. Acolo este apelat un model de vedere (Gemini, Claude sau OpenAI, in functie de alegerea ta din setarile aplicatiei) pentru a descrie imaginea, a numi componentele individuale si a estima cantitatile aproximative.

4 Validare in fundal (doar la incredere scazuta)

Daca estimarea inteligentei artificiale raporteaza o incredere scazuta, serverul porneste in fundal o verificare incrucisata fata de bazele de date nutritionale (USDA FoodData Central, Open Food Facts). Valorile corectate alimenteaza cache-ul: data urmatoare cand aceeasi fotografie sau una similara este potrivita, vezi rezultatul imbunatatit. Pentru scanarile cu incredere ridicata acest pas este omis.

Pentru coduri de bare, insa, comparatia Open Food Facts / USDA se efectueaza intotdeauna direct, deoarece tabelul nutritional al producatorului este aici sursa principala.

5 Editarea de catre tine

Poti suprascrie orice valoare: cantitate, carbohidrati, kcal, FPE, componenta. La salvare se folosesc valorile tale, nu estimarea inteligentei artificiale. Aplicatia stocheaza corectia ta totala de carbohidrati (Utilizator: Xg vs IA: Yg) ca diferenta, in scopuri statistice.

6 Salvare & sincronizare Nightscout

Local intr-o baza de date SQLite. Optional, si prin sincronizare Nightscout catre instanta ta Nightscout, dar doar ca nota in tabelul de tratamente (cu eticheta CarbCam), nu ca un tratament activ de carbohidrati/insulina. Calculele tale Loop/AAPS/iAPS nu sunt afectate de salvarile CarbCam: masa este vizibila doar ca nota. Daca folosesti Nightscout administrat de la ns.10be.de, configurarea este deosebit de simpla: introdu URL-ul Nightscout si secretul API, gata.

Daca vrei carbohidratii activ ca tratament, foloseste butonul Partajeaza din rezultatul scanarii: acesta trimite valoarea carbohidratilor prin deep link catre AAPS/AndroidAPS, Loop, iAPS sau Trio ori deschide foaia de partajare a sistemului.

FPE inseamna unitati grasime-proteine. Ele descriu cata energie din grasimi si proteine afecteaza glicemia cu intarziere.

Un FPE echivaleaza cu aproximativ 100 kcal din grasimi si proteine. Exemplu:

• 30 g grasimi + 20 g proteine = (270 + 80) ÷ 100 = 3,5 FPE

Utilizatorii de pompa folosesc adesea FPE pentru a seta parametrii bolusului prelungit (de ex. unda patrata sau unda dubla). Utilizatorii de stilou (pen) pot folosi FPE ca indicator aproximativ pentru o gustare de corectie tardiva sau o mica corectie de dupa-amiaza.

CarbCam afiseaza FPE ca un jeton galben in cardul de rezultat. Culorile valorilor nutritionale:

• Carb Carbohidrati
• kcal Calorii
• FPE Unitati grasime-proteine
• Grasimi Grasimi
• Proteine Proteine

Cand Nightscout este configurat, CarbCam incarca datele glicemice din instanta ta Nightscout si afiseaza curba glicemica in fila de istoric, sub fiecare masa. Fereastra de timp depinde de platforma si este aleasa automat in jurul mesei. Impreuna cu Nightscout, CarbCam permite urmarirea tintita a glicemiei dupa masa.

Caracteristicile curbei glicemice (date Nightscout):

• Fereastra de timp in jurul mesei (in functie de platforma)
• Marcaj pentru momentul mesei
• Varful evidentiat in culoare (rosu/galben/verde in functie de nivel)
• Cresterea si valoarea finala ca indicatori-cheie
• IOB / COB ca linii de suprapunere optionale

Precizia depinde de tipul mesei:

Ce imbunatateste precizia:

• Iluminare buna & fotografie clara: fara umbre peste farfurie
• Toate componentele vizibile: nu ineca pastele in sos
• Referinta de marime: pastreaza in cadru marginea farfuriei, tacamurile sau mana
• Preparate standard: inteligenta artificiala se descurca bine cu preparatele binecunoscute

Ce reduce precizia:

• Farfurii de bufet cu multe gramajoare mici
• Componente acoperite intens de sos
• Preparate regionale foarte neobisnuite, fara o baza de date de referinta clara
• Fotografiate dintr-un unghi lateral, fara o referinta de marime

Ce inseamna asta pentru bolusul tau:

• Pentru mese normale: foloseste estimarea ca punct de plecare, aplica propriile cunostinte si ajusteaza valoarea inainte de salvare daca este nevoie
• Pentru decizii critice de bolus (carbohidrati foarte multi, risc de hipoglicemie): consulta intotdeauna propriile cunostinte / baza de date / ambalajul
• Cu o pompa: acumuleaza experienta despre cat de mult deviaza de obicei mesele tale, apoi corecteaza estimarea cu factorul tau personal

Fara conexiune la internet functioneaza urmatoarele functii:

• Rasfoirea si filtrarea istoricului
• Crearea si editarea manuala a intrarilor
• Vizualizarea filei de statistici
• Exportul datelor (CSV/JSON)
• Realizarea de fotografii si punerea lor in coada pentru analiza ulterioara

Urmatoarele necesita o conexiune:

• Analiza IA (fotografia este trimisa furnizorului)
• Cautarea automata a codului de bare (Open Food Facts)
• Sincronizarea Nightscout (curba glicemica, incarcarea tratamentelor)