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Intervista

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App per calcolare i carboidrati negli alimenti

Il team di ricerca della dott.ssa Mougiakakou del progetto GOCARB, finanziato dall’UE, sta testando un’app che potrebbe aiutare i diabetici a calcolare il contenuto di carboidrati negli alimenti, semplicemente scattando una fotografia. GOCARB potrebbe cambiare radicalmente la vita di migliaia di pazienti diabetici che, prima di ogni pasto durante la giornata, devono misurare il contenuto di insulina necessario per compensare l’effetto del cibo che assumeranno.

Alcune etichette alimentari contengono informazioni sulla quantità di carboidrati presenti nel prodotto, ma non tutte. In entrambi i casi, fare la spesa e cucinare valutando correttamente il fabbisogno di insulina risulta davvero difficile per i pazienti diabetici, nonostante le innumerevoli guide e strategie disponibili su Internet. Questo potrebbe presto cambiare, cliccando semplicemente sullo schermo di uno smartphone. Siete mai stati tentati di scattare la fotografia di un piatto particolarmente appetitoso in un ristorante raffinato? Ciò che propone il progetto GoCARB (Type 1 Diabetes Self-Management and Carbohydrate Counting: A Computer Vision based Approach), finanziato dall’UE, è di trasformare questa pratica in un’abitudine che potrebbe cambiare la qualità della vita dei diabetici. Scattando semplicemente la fotografia di un pasto, l’app GOCARB è in grado di estrarre informazioni precise sul suo contenuto di carboidrati (CHO). “In uno scenario tipo, l’utente pone un oggetto di riferimento delle dimensioni di una carta di credito accanto al piatto, scattando due immagini con il proprio smartphone. La prima immagine viene scattata a una distanza di 30-40 cm sopra il piatto e la seconda con un’angolazione di circa 20 gradi rispetto all’asse verticale del centro del piatto,” spiega la dott.ssa Stavroula Mougiakakou, che ha coordinato il progetto per l’Università di Berna. “Le diverse pietanze vengono automaticamente rilevate, segmentate e riconosciute, mentre viene ricostruita la loro forma in 3D. Utilizzando la forma, i risultati della segmentazione e l’oggetto di riferimento, viene quindi stimato il volume di ogni elemento. Infine, viene calcolato il contenuto di CHO, combinando il tipo di alimento con il suo volume e utilizzando un database nutrizionale.” GOCARB potrebbe cambiare radicalmente la vita di migliaia di pazienti diabetici che, prima di ogni pasto durante la giornata, devono misurare il contenuto di insulina necessario per compensare l’effetto del cibo che assumeranno. “Uno studio recente ha dimostrato che moltissime persone con diabete di tipo 1 calcolano in modo inadeguato la quantità di insulina necessaria, persino i più esperti,” fa notare la dott.ssa Mougiakakou. “Effettuare queste stime è un compito complesso e richiede molto tempo, che dipende dal contenuto di carboidrati del pasto successivo, la concentrazione di glucosio prima del pasto, il rapporto insulina-CHO, la sensibilità insulinica e l’insulina già presente nell’organismo. Il calcolo sbagliato dei carboidrati può portare alla sottovalutazione o sopravvalutazione dell’insulina prandiale, che a sua volta risulterà in iper o ipoglicemia postprandiale non fisiologica e un insufficiente controllo glicemico. Studi clinici hanno rivelato che un’inaccuratezza di ±20 g di CHO può notevolmente influenzare il livello di glicemia postprandiale.” Benché l’app – nome in codice m-Health – non sia ancora disponibile per il pubblico, la sua accuratezza e facilità d’uso sono già state testate su 19 adulti volontari affetti da diabete di tipo 1. Ai volontari sono stati serviti sei piatti contenenti vari alimenti nei ristoranti dell’ospedale dell’Università di Berna, chiedendo loro di calcolare il contenuto di CHO per ogni piatto e ripetendo poi la procedura utilizzando GoCARB. Alla fine di ogni sessione, hanno poi completato un questionario per descrivere la loro esperienza di utente. “Dallo studio preclinico è emerso che il sistema è capace di calcolare il contenuto di CHO del pasto con un’accuratezza maggiore rispetto agli stessi pazienti. Inoltre, i riscontri raccolti dai partecipanti indicano che il sistema è facile da usare, anche per chi non usa lo smartphone,” ha detto la dott.ssa Mougiakakou. Il sistema GOCARB è stato sviluppato sulla base di criteri di margine di errore di meno di 20 grammi e un minimo di interazioni dell’utente. Ciò è stato possibile grazie a una serie di dati visivi di oltre 5 000 immagini, che includono una vasta gamma di alimenti europei non confezionati di varie forme. L’unico presupposto affinché funzioni il sistema è che il piatto sia tondo, gli alimenti non siano nascosti e ci sia un unico piatto nell’immagine. Andare oltre il diabete Il team sta ora studiando l’efficacia del sistema nel migliorare il controllo glicemico. È in corso una sperimentazione clinica presso l’ospedale universitario di Berna, guidata dal dipartimento di endocrinologia, diabete e alimentazione clinica, che coinvolge individui con diabete di tipo 1 sottoposti a terapia con microinfusore potenziata da sensori. “Siamo molto curiosi di scoprire i risultati di questo studio,” dichiara con entusiasmo la dott.ssa Mougiakakou. E per quanto riguarda la futura commercializzazione? “Come gruppo di ricerca accademica, la nostra priorità è di ottimizzare gli algoritmi che sono alla base del sistema, al fine di migliorarne l’accuratezza,” spiega la dott.ssa Mougiakakou. “Abbiamo già discusso con i nostri partner industriali e clinici della trasformazione del prototipo sviluppato in un prodotto commerciale, e lo faremo appena saremo sicuri che il sistema soddisfa le nostre esigenze. Considerando gli ottimi risultati ottenuti finora, mi sento di poter dire che ciò avverrà in un futuro non molto lontano.” La dott.ssa Mougiakakou è anche consapevole delle possibilità che l’app potrebbe offrire oltre al diabete, ad esempio per calcolare il numero delle calorie o per individuare gli allergeni. “È una cosa che sicuramente non possiamo scartare. La valutazione di altri macronutrienti e delle calorie è importante persino per l’autogestione del diabete, in quanto ci sono sempre più prove dell’impatto che il grasso e le proteine hanno sul glucosio. Pertanto, allargare il sistema ad uno spettro nutrizionale più ampio rientra sicuramente nei nostri piani.” GOCARB Finanziato nell’ambito di FP7-PEOPLE. Coordinato dall’Università di Berna in Svizzera. Sito web del progetto

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