CarbCam не є медичним виробом у розумінні Регламенту ЄС про медичні вироби (MDR, Регламент (ЄС) 2017/745) і не схвалений та не сертифікований як такий. Застосунок не є медичною порадою, діагнозом чи лікуванням і, зокрема, не замінює консультацію з лікарем, діабетологом чи дипломованим дієтологом.

Значення, які показує застосунок (вуглеводи, калорії, жири, білки, жиро-білкові одиниці/FPU, глікемічний індекс), є оцінками на основі AI, отриманими з фотографії та припущеної оцінки порції. Вони не перевірені та не гарантовані. Дані рівня глюкози, отримані через Nightscout, та їх графічне подання в CarbCam також мають лише інформаційний характер і не замінюють клінічно перевірений вимірювальний прилад.

Точність оцінки залежить від типу страви:

• Чіткі порції з одного продукту (рис, паста, хліб): типове відхилення ±20 %
• Складні або змішані страви (рагу, запіканки): ±30 %
• Незвичні або регіонально незнайомі страви: ±40 % або більше
• Пакетовані продукти з автоматично розпізнаним штрихкодом (Open Food Facts): ±5 %, обмежено якістю даних на етикетці виробника

Приховані інгредієнти (соуси, жири, цукор), невідомі розміри порцій, несприятливе освітлення або незвичні ракурси камери можуть призвести до значно більших відхилень. Не можна виключати, що застосунок в окремих випадках може повертати суттєво завищені або занижені значення.

CarbCam не надає рекомендацій щодо дозування інсуліну, пероральних антидіабетичних засобів чи будь-яких інших ліків. Необовʼязкова інтеграція з Nightscout слугує виключно для візуалізації трендів глюкози крові та синхронізації записів про прийоми їжі як лікувальних записів: це не компонент замкнутого циклу і не взаємодіє із системами керування замкнутого циклу (наприклад, AAPS, Loop, AndroidAPS, Tidepool Loop).

Будь-яке перенесення показаних оцінок вуглеводів у розрахунок болюсу, чи то вручну, через болюсний калькулятор, чи через автоматизовану систему, здійснюється повністю на власний ризик користувача і має ґрунтуватися на незалежній перевірці правдоподібності.

CarbCam призначений як допоміжний інструмент для дорослих із цукровим діабетом (тип 1, тип 2, MODY, LADA), для їхніх родичів та для всіх, хто цікавиться харчуванням.

Застосунок не придатний для:

• керування діабетом у дітей та підлітків без повного нагляду батьків чи законного опікуна та кваліфікованих медичних працівників
• клінічних ситуацій (вагітність із гестаційним діабетом, порушене відчуття гіпоглікемії, умови інтенсивної терапії, парентеральне харчування)
• осіб із розладами харчової поведінки (нервова анорексія, нервова булімія, компульсивне переїдання): постійна увага до поживних значень у таких випадках може бути контрпродуктивною
• діагностики чи моніторингу алергій, непереносимості або метаболічних захворювань

У медичних невідкладних ситуаціях (важка гіпоглікемія, кетоацидоз, підозра на передозування інсуліну тощо) не покладайтеся на застосунок. Натомість негайно звʼяжіться з екстреними службами (112 у Німеччині, Австрії та по всьому ЄС) або зверніться до найближчого відділення невідкладної допомоги.

Оцінки обчислюються за допомогою зовнішніх AI-провайдерів (Anthropic Claude, Google Gemini, OpenAI ChatGPT, xAI Grok, Mistral, Zhipu GLM або Azure OpenAI, залежно від конфігурації). Відповідні моделі регулярно оновлюються; узгодженість оцінок у часі чи між провайдерами не гарантується.

Для перевірки правдоподібності використовуються публічні бази даних про харчування (USDA FoodData Central, Open Food Facts). Вони також можуть містити хибні чи застарілі значення.

Використання CarbCam здійснюється повністю на власний ризик користувача. Постачальник не несе, у межах, дозволених законом, відповідальності за будь-які збитки, зокрема гіпо- чи гіперглікемію та їхні наслідки, що виникають внаслідок покладання на показані оцінки. Подробиці щодо відповідальності можна знайти в Умовах використання, §8.

З питань щодо точності, повідомлень про помилки чи потенційно небезпечних оцінок, будь ласка, негайно звертайтеся до нас за адресою: support@carbcam.app.

Конкретні повідомлення про помилки разом із фотографією допомагають нам виявляти систематичні джерела помилок та вдосконалювати моделі і логіку перевірки правдоподібності.