Erster Platz

SNAQ

Steckbrief

Projekttitel:SNAQ
Projektleiter:Aurelian Briner
Projektverantwortlicher:Aurelian Briner
CEO
aurelian@snaq.io
www.snaq.io
Organisation/Initiative/Unternehmen: SNAQ AG
Birmensdorferstrasse 94
CH-8003 Zürich

SNAQ: Nährwertanalyse per Foto

Mit dem Smartphone eine fertig zubereitete Mahlzeit fotografieren und in der App sofort die enthaltene Kohlenhydratmenge sowie die nötige Insulindosis angezeigt bekommen – so unkompliziert könnte bald der Alltag von Menschen mit Diabetes sein. SNAQ heißt die smarte Lösung des gleichnamigen Schweizer Start-ups. In ersten präklinischen Studien erreichte die Smartphone-App mit einer Fehlerquote von nur 15 Prozent bereits eine erstaunliche Genauigkeit. Die Studien wurden von der Universitätsklinik für Diabetologie, Endokrinologie, Ernährungsmedizin & Metabolismus (UDEM) am Inselspital Bern durchgeführt und vom Diabetes Center Berne unterstützt. Schätzen Experten oder Patienten mit bloßem Auge die Kohlenhydrate, liegen sie meist mehr daneben. Deshalb kann SNAQ als „Zweitmeinung“ Unsicherheiten aus dem Weg räumen und helfen, Hyper- oder Hypoglykämien zu vermeiden – gerade in Situationen, in denen keine Waage zur Verfügung steht, zum Beispiel im Restaurant.

So funktioniert SNAQ

Die App erkennt automatisch die Lebensmittel auf dem Teller und zeigt ihre Namen auf dem Bildschirm an. Der Nutzer kann dies noch manuell korrigieren oder Mahlzeitenbestandteile ergänzen. Mittels 3D-Modellen berechnet die App nun das Volumen der Nahrungsmittel und schließt daraus auf ihr Gewicht. Nach dem Abgleich mit einer Nährwert-Datenbank wird schließlich eine Nährwertanalyse angezeigt – grafisch übersichtlich aufbereitet mit Kohlenhydratmenge, Kalorienzahl sowie Anteil an Fett und Proteinen. Wenn die angestrebte Zulassung als Medizinprodukt erfolgt ist, errechnet die App auch die benötigte Insulindosis.

Zusätzlich kann SNAQ Insulin- und Glukose-Daten aus vernetzten Geräten wie Pens und Insulinpumpen miteinbeziehen und in Kontext zu den Mahlzeiten setzen. So sehen Patienten sofort, wie sich vergleichbare Mahlzeiten in der Vergangenheit auf ihr Glukoselevel ausgewirkt haben. Dadurch wird eine individualisierte und datengetriebene Entscheidungsgrundlage möglich.