UXMA: Durch KI den Blutzuckerspiegel besser kontrollieren
Das Unternehmen UXMA, ein Anbieter für Software- und Produktentwicklung, hat die App „Carbster“ entwickelt. Diese App unterstützt Diabetiker:innen und gesundheitsbewusste Menschen dabei, ihren Kohlenhydratkonsum im Blick zu behalten.
Hier können Sie die App sehen: https://uxma.com/de/carbster-app.
Das KI-Anwendungszentrum hat für UXMA eine Machbarkeitsstudie durchgeführt, bei der untersucht wurde, ob man ein neuronales Netzwerk darauf trainieren kann, die Kohlenhydratmenge einer Mahlzeit anhand eines Fotos abzuschätzen. Die Machbarkeitsstudie, in der neuronale Netzwerke mit dem Nutrition5k Datensatz von Google (https://github.com/google-research-datasets/) trainiert wurden, kam zu einem positiven Ergebnis.
So sollte die App durch die Bildverarbeitung die Nährwerte erkennen.
Einige Beispiele, die sehr gut von der App erkannt worden sind.
Bei diesen Bildern konnte die App die Nährwerte bisher noch nicht gut identifizieren.
Projektanforderungen:
Ausgangssituation
Die „Carbster“ App ist bereits im App Store erhältlich. Nutzer:innen können angeben, welche Lebensmittel sie in welcher Menge verzehrt haben, und die App berechnet daraufhin die enthaltene Kohlenhydratmenge in Gramm. Besonders für Menschen mit Diabetes ist dies eine wertvolle Unterstützung zur besseren Kontrolle ihres Blutzuckerspiegels.
Herausforderungen
Die App zeichnet sich durch ihre Übersichtlichkeit, Barrierefreiheit und Nutzerfreundlichkeit aus. Allerdings ist es nicht immer möglich, die verzehrte Lebensmittelmenge exakt abzuwiegen oder präzise zu schätzen. Um die Userexperience weiter zu verbessern, soll die App zukünftig die Kohlenhydratmenge automatisch anhand eines Fotos der Mahlzeit berechnen können.
Lösungsansatz
Künstliche Intelligenz (KI) und insbesondere maschinelles Lernen bieten vielfältige Möglichkeiten zur Bildverarbeitung und -analyse. Im Rahmen des Projekts wurde ein neuronales Netzwerk darauf trainiert, die Kohlenhydratmenge einer Mahlzeit anhand eines Fotos abzuschätzen. Dies wurde durch die Nutzung großer öffentlich zugänglicher Datensätze ermöglicht, die Bilder von Mahlzeiten samt zugehöriger Nährwertangaben enthalten.
Das trainierte neuronale Netzwerk kann nun die Kohlenhydratmenge eines fotografierten Gerichts berechnen. Die Weiterentwicklung dieses KI-gestützten Kohlenhydratrechners, der in die „Carbster“-App integriert werden soll, befindet sich noch in der Optimierungsphase. Erste Ergebnisse sind jedoch bereits vielversprechend: Neben der Berechnung der Kohlenhydrate liefert die KI auch Schätzwerte für Eiweiß, Fett, Gewicht und Kaloriengehalt der Mahlzeit.
Ansprechpartner:in WTSH GmbH / Projekt
