CarbCam, AB Tıbbi Cihaz Yönetmeliği (MDR, (AB) 2017/745 sayılı Tüzük) anlamında tıbbi bir cihaz değildir ve bu şekilde onaylanmamış veya sertifikalandırılmamıştır. Uygulama tıbbi tavsiye, tanı veya tedavi teşkil etmez ve özellikle bir hekime, diyabet eğitmenine veya kayıtlı bir diyetisyene danışmanın yerini tutmaz.

Uygulamanın gösterdiği değerler (karbonhidrat, kalori, yağ, protein, yağ-protein birimleri/FPU, glisemik indeks) bir fotoğraftan ve çıkarımsal bir porsiyon varsayımından türetilen yapay zeka tabanlı tahminlerdir. Ne doğrulanmış ne de garanti edilmiştir. Nightscout üzerinden alınan BG verileri ve bunların CarbCam'deki grafiksel gösterimi de yalnızca bilgilendirme amaçlıdır ve klinik olarak doğrulanmış bir ölçüm cihazının yerini tutmaz.

Tahmin doğruluğu öğün türüne göre değişir:

• Net, tek kalemli porsiyonlar (pirinç, makarna, ekmek): tipik sapma ±%20
• Karmaşık veya karışık öğünler (güveç, kızartma tavası yemekleri): ±%30
• Alışılmadık veya bölgesel olarak tanıdık olmayan yemekler: ±%40 veya daha fazla
• Otomatik olarak algılanan barkodlu paketli ürünler (Open Food Facts): ±%5, üreticinin etiketinin veri kalitesiyle sınırlıdır

Gizli bileşenler (soslar, yağlar, şeker), bilinmeyen porsiyon boyutları, uygunsuz aydınlatma veya alışılmadık kamera açıları, çok daha büyük sapmalara yol açabilir. Uygulamanın bazı durumlarda önemli ölçüde çok yüksek veya çok düşük değerler döndürmesi olasılık dışı değildir.

CarbCam, insülin, oral antidiyabetik ilaçlar veya başka bir ilaç için dozlama önerisi sağlamaz. İsteğe bağlı Nightscout entegrasyonu yalnızca kan şekeri trendlerinin görselleştirilmesi ve öğün girişlerinin tedavi olarak senkronize edilmesi içindir: kapalı döngü bileşeni değildir ve kapalı döngü kontrol sistemleriyle (örn. AAPS, Loop, AndroidAPS, Tidepool Loop) etkileşime girmez.

Gösterilen karbonhidrat tahminlerinin bir bolus hesaplamasına aktarılması, ister manuel, ister bir bolus hesaplayıcı aracılığıyla, ister otomatik bir sistem aracılığıyla olsun, tamamen kullanıcının kendi sorumluluğunda gerçekleştirilir ve bağımsız bir mantık kontrolüne dayanmalıdır.

CarbCam, diyabetes mellitusla (tip 1, tip 2, MODY, LADA) yaşayan yetişkinler, aile üyeleri ve beslenmeyle ilgilenen herkes için tamamlayıcı bir araç olarak tasarlanmıştır.

Uygulama şunlar için uygun değildir:

• bir ebeveyn veya yasal vasi ve nitelikli sağlık uzmanlarının tam gözetimi olmadan çocuklarda ve ergenlerde diyabet yönetimi
• klinik durumlar (gestasyonel diyabetli gebelik, bozulmuş hipoglisemi farkındalığı, yoğun bakım ortamları, parenteral beslenme)
• yeme bozukluğu olan bireyler (anoreksiya nervoza, bulimia nervoza, tıkanırcasına yeme bozukluğu): bu tür durumlarda besin değerleriyle sürekli meşguliyet ters etki yapabilir
• alerjilerin, intoleransların veya metabolik hastalıkların teşhisi veya izlenmesi

Tıbbi acil durumlarda (şiddetli hipoglisemi, ketoasidoz, şüpheli insülin aşırı dozu vb.) uygulamaya güvenmeyin. Bunun yerine, derhal acil servislerle iletişime geçin (Almanya, Avusturya ve tüm AB genelinde 112) veya en yakın acil servise gidin.

Tahminler, harici yapay zeka sağlayıcıları (Anthropic Claude, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, xAI Grok, Mistral, Zhipu GLM veya Azure OpenAI: yapılandırmaya bağlı olarak) yardımıyla hesaplanır. İlgili modeller düzenli olarak güncellenir; tahminlerin zaman içinde veya sağlayıcılar arasında tutarlılığı garanti edilmez.

Mantık kontrolleri için kamuya açık besin veritabanları (USDA FoodData Central, Open Food Facts) kullanılır. Bunlar da hatalı veya güncel olmayan değerler içerebilir.

CarbCam kullanımı tamamen kullanıcının kendi sorumluluğundadır. Sağlayıcı, yasaların izin verdiği ölçüde, gösterilen tahminlere güvenilmesinden kaynaklanan hasarlardan, özellikle hipo- veya hiperglisemi ve bunların sonuçlarından sorumlu tutulamaz. Sorumluluk hakkında ayrıntılar Kullanım Koşulları, §8'de bulunabilir.

Doğruluk, bildirilen hatalar veya potansiyel olarak tehlikeli tahminlerle ilgili sorularınız için lütfen derhal bizimle iletişime geçin: support@carbcam.app.

Fotoğraf içeren somut hata bildirimleri, sistematik hata kaynaklarını belirlememize ve modelleri ile mantık kontrolü sistemini iyileştirmemize yardımcı olur.