Künstliche Intelligenz (KI) hält zunehmend Einzug in den Alltag von Menschen mit Diabetes – auch beim Schätzen von Broteinheiten (BE) und Fetteiweißeinheiten (FPE). Eine spannende Entwicklung: mit speziellen Apps können Fotos von Mahlzeiten hochgeladen und von der KI per App ausgewertet werden (z. B. ChatGPT herunterladen, ein Foto der zu bestimmenden Nahrungsmittel machen und die KI nach Kohlenhydraten etc. fragen). Innerhalb weniger Sekunden liefert die Software dann eine grobe Einschätzung des Kohlenhydrat- und Fett-Eiweiß-Gehalts – und damit eine erste Orientierung für die Insulindosierung.
Gerade bei komplexen Gerichten, selbstgekochten Speisen oder unterwegs gegessenen Mahlzeiten kann diese Hilfe wertvoll sein. Denn oft ist es nicht einfach, auf den ersten Blick korrekt abzuschätzen, wie viele BE oder FPE auf dem Teller liegen. Wie funktioniert die Schätzung von Kohlenhydraten oder Fett- Eiweiß-Gehalt in Speisen durch die KI-Apps? Die KI kombiniert Bildanalyse mit umfassendem Ernährungswissen und kann auch ungewöhnliche Zutaten erkennen und bewerten. Für eine solche Analyse können sowohl allgemeine KI-Chatbots (z. B. ChatGPT) als auch spezialisierte Ernährungs-Tracking-Apps (z. B. SnapCalorie) verwendet werden.
Achtung: Die geschätzten Werte sind keine exakten Berechnungen. Vielmehr handelt es sich um Näherungen, die als zusätzliche Entscheidungshilfe dienen können – ähnlich wie das Abschätzen nach Augenmaß. Der tatsächliche Nährstoffgehalt hängt von vielen Faktoren ab: Portionsgröße, Zubereitung, individuelle Zutaten und Rezepturen. Auf einem Foto lassen sich diese Details nicht immer exakt erkennen. Beispielsweise ist nicht sofort ersichtlich, ob ein Dressing zuckerhaltig ist oder ob ein Auflauf Sahne oder Käse enthält – insbesondere, wenn Zutaten im Gericht „versteckt“ sind.
Auch die Perspektive des Fotos, die Beleuchtung und der Maßstab spielen eine Rolle. Eine Scheibe Brot kann auf einem Bild deutlich größer oder kleiner wirken, je nachdem, wie sie fotografiert wurde. Daher empfiehlt es sich, beim Hochladen ergänzende Informationen mitzugeben: eine kurze Beschreibung der Zutaten, der ungefähren Portionsgröße oder besondere Zubereitungsarten
(z. B. frittierte statt gekochte Speisen).
Wichtig: Die KI ersetzt nicht das eigene Wissen und die Erfahrung im Umgang mit BE- und FPE-Schätzungen – sie ergänzt es. Als Unterstützung kann sie dabei helfen, Unsicherheiten zu verringern,
FPEs nicht zu vergessen oder Alternativen besser einzuordnen. Besonders hilfreich ist sie auch für Menschen, die sich noch nicht lange mit der Berechnung von BE und FPE beschäftigen oder beim Ausprobieren neuer Rezepte Orientierung benötigen.
Fazit: Das Schätzen von Kohlenhydraten und Fett-Eiweiß-Anteilen mithilfe künstlicher Intelligenz ist ein vielversprechendes Werkzeug für Menschen, die für digitale unterstützende Lösungen offen sind. Es bietet eine moderne Möglichkeit zur Unterstützung bei der Insulindosierung – allerdings mit der wichtigen Einschränkung, dass es sich um Richtwerte handelt. Die Nutzung sollte dabei immer ver- antwortungsbewusst und bestenfalls in Abstimmung mit Ihrem behandelnden Diabetesteam erfolgen
Besser schätzen mit KI – so gelingen gute Fotos
Damit die KI möglichst genau einschätzen kann, wie viele Broteinheiten (BE) und Fetteiweißeinheiten (FPE) eine Mahlzeit enthält, hilft es, beim Fotografieren auf ein paar einfache Dinge zu achten:
- Gutes Licht verwenden: Tageslicht oder eine helle Umgebung sorgen dafür, dass Lebensmittel klar zu erkennen sind.
- Von oben oder leicht schräg fotogra- fieren: So lassen sich Portionen
besser einschätzen. - Maßstab mitfotografieren: Ein Löffel, eine Gabel oder eine Hand am Rand geben der KI eine Orientierung
zur Größe. - Zutaten kurz beschreiben: Ergänzende Infos wie „mit Sahnesoße“, „mit Käse überbacken“ oder „200 g gekochter Reis“ verbessern die Genauigkeit.
- Unverdeckte Sicht: Wenn möglich, Zutaten einzeln oder zumindest gut sichtbar platzieren – z. B. Brot nicht unter Salatblättern verstecken.
- Keine Filter oder Weichzeichner: Authentische Farben und klare Kontu- ren erleichtern der KI die Erkennung.
