Źródła wartości odżywczych

Podsumuj z pomocą: ChatGPT Claude AI Mode Perplexity

W NutriScan najważniejsza jest dokładna i rzetelna informacja o wartościach odżywczych. Łączymy kilka źródeł, żeby dane, które widzisz, były jak najbliższe prawdy. Zasilają one najważniejsze funkcje aplikacji.

Nasza metoda opiera się na kilku sprawdzonych źródłach:

1. Własna baza żywności. Większość wyszukiwań trafia dziś do bazy wartości odżywczych, którą sami budujemy i utrzymujemy. Obejmuje miliony produktów. Powstała z uznanych publicznych i licencjonowanych źródeł, a potem została oczyszczona u nas:
   • USDA FoodData Central dla ogólnych produktów i całych składników.
   • Open Food Facts dla produktów pakowanych i z kodami kreskowymi.
   • FatSecret dla dodatkowych produktów markowych i regionalnych.
   • Własna weryfikacja i poprawki. Zaimportowanych rekordów nie przyjmujemy bez sprawdzenia. Porównujemy kalorie z białkiem, węglowodanami i tłuszczem według współczynników Atwatera i poprawiamy wiersze, w których te wartości się rozchodzą. Usuwamy błędy wynikające z pomylenia produktu surowego z ugotowanym oraz suchego z przygotowanym, kasujemy duplikaty i uszkodzone wpisy, a dla każdego produktu ustalamy realistyczne porcje domowe (plasterek, szklanka, sztuka) zamiast jednej ogólnej wagi dla wszystkiego. Nazwy produktów prowadzimy w wielu językach, dzięki czemu dania regionalne znajdziesz w swoim języku.
   • Dzięki własnej bazie obejmujemy dania domowe i regionalne, które bazy oparte głównie na kodach kreskowych w dużej mierze pomijają.
2. Zaawansowane wyszukiwanie w internecie: Gdy produkt jest wyjątkowy, regionalny albo dopiero pojawił się na rynku i nie ma go jeszcze w naszej bazie, nasze systemy wyszukują potrzebne wartości odżywcze w wiarygodnych źródłach online.
3. Integracja z API OpenAI: Interfejs OpenAI wykorzystujemy do kilku ważnych zadań:
   • Analiza zeskanowanych posiłków: pomaga rozpoznać złożone produkty na zdjęciu i zrozumieć kontekst posiłku.
   • Porównywanie danych: sprawdza informacje z różnych źródeł, żeby zwiększyć dokładność.
   • Plany żywieniowe: pomaga przetworzyć twoje preferencje i cele zdrowotne w spersonalizowane propozycje posiłków i cele żywieniowe.
   • Rozwój NutriBites: pomaga zrozumieć pytania o historię twoich posiłków i odpowiadać na nie trafnymi wnioskami.

Dzięki temu połączeniu możemy podawać rzetelne zestawienia wartości odżywczych w różnych częściach aplikacji:

• Zeskanowane posiłki (Process Meal Scan i Nutrition Details Page): Gdy skanujesz posiłek, analiza obrazu rozpoznaje produkty. Następnie system sięga po zintegrowane źródła danych (najpierw nasza własna baza żywności, potem zaawansowane wyszukiwanie i analiza OpenAI), żeby pobrać makroskładniki (kalorie, białko, węglowodany, tłuszcze), najważniejsze mikroskładniki (np. błonnik, potas, wapń) i obliczyć NutriScore. W trakcie działają kontrole, które radzą sobie ze zdjęciami bez jedzenia i z ewentualnymi problemami z filtrowaniem treści.
• Ręcznie dodane produkty i edycje (Nutrition Details Page): Gdy ręcznie dodajesz produkt, uzupełniasz brakujące pozycje w zeskanowanym posiłku albo zmieniasz wielkość porcji, aplikacja korzysta z tych samych źródeł, żeby znaleźć i pokazać właściwe wartości odżywcze.
• Spersonalizowane plany żywieniowe (Diet plan, funkcja Premium): Przygotowanie planu żywieniowego łączy twój szczegółowy profil (preferencje, cele, ograniczenia itd.) z naszymi metodami pobierania danych żywieniowych. Model językowy, głównie od OpenAI, przetwarza te informacje, tworzy dzienne cele makro- i mikroskładników i proponuje konkretne posiłki ze szczegółami (przepisy, porcje, korzyści).
• Statystyki i NutriBites (Insights, NutriBites): Funkcje takie jak miesięczny kalendarz (z kolorami NutriScore), dzienne zestawienia wartości odżywczych i odpowiedzi NutriBites opierają się na zapytaniach i podsumowaniach historycznych danych, zapisane lub zeskanowane przez ciebie.

Dokładność i ograniczenia

Własna baza żywności zmieniła to, co możemy obiecać. Gdy skan trafia na rekord, który sami zweryfikowaliśmy, wartości odżywcze pochodzą z tego rekordu, a nie z ogólnego szacunku. To właśnie ogólne szacunki odpowiadały wcześniej za większość błędów w śledzeniu posiłków na podstawie zdjęć.

• Skanowanie posiłków: NutriScan rozpoznaje produkty z dokładnością 95% lub wyższą dla pozycji objętych naszą bazą. To nasz własny wynik, oparty na wewnętrznej weryfikacji danych o żywności, a nie certyfikat niezależnej instytucji.
• Ręczne dodawanie: Ręcznie dodane produkty trafiają bezpośrednio do tych samych zweryfikowanych rekordów, więc zwykle są jeszcze dokładniejsze niż skan, bo nie ma etapu interpretacji obrazu.

Dwa zastrzeżenia, których nie będziemy zamiatać pod dywan. Największym wyzwaniem jest wielkość porcji: poprawne rozpoznanie dania to nie to samo, co ocena, ile go leży na talerzu, a na tę ocenę wpływają głębokość talerza, kąt zdjęcia i sposób podania. Zakres bazy wyznacza pułap: dokładność jest najwyższa dla produktów, które już mamy w bazie, a danie, którego nigdy nie widzieliśmy, trafia do wyszukiwania i szacunku AI, gdzie błąd jest większy. Dlatego każdy wynik można edytować, a poprawka uczy system.

Stale pracujemy nad algorytmami i procesami weryfikacji danych, żeby takich błędów było jak najmniej.

Łącząc te różnorodne, wysokiej jakości źródła, NutriScan dostarcza wiarygodne i kompletne informacje o wartościach odżywczych dla każdego rodzaju jedzenia. Pomaga ci to podejmować świadome decyzje żywieniowe i skutecznie śledzić postępy w drodze do celów zdrowotnych.