[ nasz produkt — 03:12, każdej nocy ]

GrafIT Diabetes

Intelligent Diabetes & Metabolic Data Platform

Jest 03:12. Sensor mierzy glikemię co kilka minut, także teraz. GrafIT Diabetes łączy te odczyty z aktywnością, treningami, snem i codziennymi nawykami w jeden, spójny obraz, żeby lepiej zrozumieć własne, indywidualne wzorce.

GrafIT Diabetes nie jest wyrobem medycznym i nie zastępuje konsultacji lekarskiej. To narzędzie do analizy i wizualizacji własnych danych. Nie stawia diagnoz i nie zaleca leczenia.

[ 06:47 — pobudka · geneza ]

Dlaczego powstał GrafIT Diabetes?

Z cukrzycą typu 1 żyję od 2009 roku. Przez ten czas korzystałem z wielu różnych aplikacji do zarządzania cukrzycą: dzienniczków glikemii, kalkulatorów posiłków, narzędzi dostarczanych razem ze sprzętem. Każda z nich dobrze realizowała swój wąski zakres. Żadna nie łączyła danych ze wszystkich źródeł w jednym miejscu.

Dane o glikemii, diecie, aktywności fizycznej i śnie żyły u mnie osobno. Zestawienie ich w spójny obraz wymagało ręcznej pracy: przełączania się między aplikacjami, przepisywania liczb, pamiętania kontekstu. GrafIT Diabetes zbudowałem z tego konkretnego, praktycznego doświadczenia, jako narzędzie rozwiązujące realny, codziennie odczuwalny przeze mnie problem, nie projekt budowany od researchu rynku.

Moim celem nie było stworzenie kolejnego dzienniczka cukrzycy. Rejestrowanie pojedynczych zdarzeń to rozwiązany problem. Chciałem stworzyć platformę do analizowania zależności pomiędzy wieloma domenami danych naraz.

[ problem: 5 źródeł, 5 osobnych aplikacji ]

  • Odczyty CGM: co kilka minut, całodobowo
  • Aktywność: kroki, tętno, intensywność
  • Sen: fazy, długość, regeneracja
  • Treningi: czas, obciążenie, typ aktywności
  • Odżywianie: posiłki, węglowodany, pory dnia

Te dane są rozproszone i rzadko się ze sobą łączą. Zestawienie ich w głowie, żeby dostrzec realny wzorzec, nie pojedynczy odczyt, jest czasochłonne i łatwo w nim coś przeoczyć.

Nie „co się wydarzyło”, tylko „co z czym jest powiązane”: glikemia, dieta, treningi, metabolizm, regeneracja i nawyki analizowane razem, nie osobno.

[ 08:12 — śniadanie · nutrition intelligence ]

Od zdjęcia posiłku do analizy danych.

OCR Food Scanner: zamiast ręcznego liczenia gramatur albo przeszukiwania bazy produktów, w której i tak nie ma tego, czego szukasz. Zdjęcie z telefonu, AI rozpoznaje składniki i porcje, kalorie przeliczają się z makroskładników.

  1. 01zdjęcie posiłku: z telefonu, bez przygotowania
  2. 02AI analiza: rozpoznanie składników i porcji
  3. 03makroskładniki: kalorie, węgle, białko, tłuszcz

pola edytowalne ręcznie · kalorie = 4 × węgle + 4 × białko + 9 × tłuszcz

[ 12:00 — południe · glucose intelligence ]

Sześć liczb, które mówią więcej niż setki odczytów.

78%

Time In Range: czas w zakresie docelowym

4%

Time Below Range: czas poniżej zakresu

18%

Time Above Range: czas powyżej zakresu

28%

zmienność (CV%): stabilność glikemii

plus: średnia glikemia i GMI (szacunkowy odpowiednik HbA1c z danych CGM). Poniżej 12 odczytów (~1h danych) metryki celowo nie są pokazywane, zamiast statystycznie bezsensownego wyniku z garstki punktów.

[ ambulatory glucose profile — 14 dni na jednej osi ]
180 70 00:00 12:00 24:00
  • standardowa wizualizacja kliniczna (International Diabetes Center), ta sama, która pojawia się w raporcie z pompy
  • identyfikacja powtarzalnych problemów o określonych porach dnia, nie jednorazowych zdarzeń
  • wąskie pasmo percentyli = stabilność, szerokie = nieprzewidywalność; zakresy 7/14/30 dni
[ 17:30 — trening · training intelligence ]

Ryzyko rośnie po treningu, nie w jego trakcie.

Treningi z Garmin Connect zestawiane są z glikemią z tego samego okresu. Dla każdego typu aktywności z min. 3 treningami w historii platforma liczy, w ilu procentach przypadków w oknie 3–12h po wysiłku wystąpiła hipoglikemia. To klinicznie najbardziej ryzykowne okno przy wysiłku aerobowym. Często pokrywa się z nocą.

[ w tle, przez cały dzień · data ecosystem ]

Dane same tam trafiają.

Każdy odczyt CGM, każdy trening, każdy posiłek przechodzi przez tę samą, uporządkowaną ścieżkę, od surowego źródła po zrozumiały wgląd. AI pojawia się dopiero na samym końcu.

  1. 01Źródła danychCGM · pompa · zegarek · ręcznie
  2. 02Synchronizacjaauto (Garmin) / import (CareLink)
  3. 03Normalizacjajednostki i konto użytkownika
  4. 04AnalizaDiaCore Engine, obliczenia
  5. 05Dashboardwykresy, wskaźniki, raporty
  6. 06AI Insightsopisowe podsumowanie

AI nie liczy żadnej z powyższych wartości. Pojawia się dopiero po etapie „Analiza”, opisując słowami dane, które DiaCore Engine już deterministycznie policzył. Kolejność jest stała dla każdego źródła danych w systemie.

[ cgm ]

Ciągły monitoring glikemii

Dziś: import danych z systemu Medtronic CareLink w kilka kliknięć. Kolejne źródła CGM dodaję sukcesywnie, nie obiecuję integracji, których jeszcze nie zbudowałem.

[ garmin connect ]

Sport i aktywność

Pełna, działająca integracja: kroki, tętno, treningi, sen i regeneracja synchronizują się automatycznie, bez ręcznego eksportu.

[ 22:40 — wieczór · ai insights ]

AI, która opisuje dane, nie diagnozuje.

Warstwa AI działa nad już policzonymi, deterministycznymi metrykami. Nie liczy ich samodzielnie i nie zgaduje. Jej zadaniem jest przełożyć dane na zrozumiałe, spersonalizowane podsumowania, a nie stawiać diagnozy.

  • Zrozumiałe podsumowania dnia i tygodnia zamiast surowych wykresów
  • Wykrywanie powtarzających się wzorców i trendów w czasie
  • Personalizowane insights o zależnościach między danymi (np. sen a aktywność)

Ważne: to narzędzie opisowe, nie diagnostyczne. Nie stawia diagnoz, nie rekomenduje leczenia ani dawkowania i nie zastępuje lekarza ani edukatora diabetologicznego. Wszystkie decyzje medyczne pozostają po stronie użytkownika i jego zespołu opieki zdrowotnej.

[ 03:12 — znów noc. doba się domyka ]

Rozwijane w oparciu o codzienne, prywatne użytkowanie.

Funkcje GrafIT Diabetes nie powstają na podstawie teoretycznych założeń. Na co dzień korzystam z własnego zestawu sprzętu do zarządzania cukrzycą typu 1 i weryfikuję na nim każdą nową funkcję, zanim trafi ona do platformy. Każda nowa funkcja jest najpierw testowana na realnych, własnych danych.

MiniMed 780G

pompa insulinowa, pętla zamknięta

Guardian G4

sensor CGM

Garmin Fenix 7X

zegarek, trening i sen

GrafIT Diabetes nie jest oficjalnie powiązany z firmami Medtronic ani Garmin, nie jest przez nie certyfikowany ani sponsorowany. Platforma wyłącznie odczytuje i analizuje dane wynikowe z tych urządzeń. Nie steruje pompą, nie zmienia jej algorytmu pętli zamkniętej i nie zastępuje dostarczanego przez producenta oprogramowania.

[ spis modułów — 16 niezależnych, wspólny silnik DiaCore Engine ]

Platforma złożona z niezależnych modułów.

GrafIT Diabetes nie jest jednym, zamkniętym programem. To zestaw niezależnych modułów opartych na wspólnym silniku obliczeniowym. Każdy ma własny zakres odpowiedzialności i własny stan gotowości. Rozwiń wiersz, żeby zobaczyć przeznaczenie i docelowych użytkowników.

fundament platformy

01Core Platformbaza danych z izolacją per użytkownik i deterministyczny silnik obliczeniowy
Przeznaczenie
Warstwa infrastrukturalna, nie samodzielna funkcja, tylko fundament dla wszystkich pozostałych modułów.
Dla kogo
Wszyscy użytkownicy platformy, pośrednio.
02Data SynchronizationGarmin Connect w pełni automatycznie, import Medtronic CareLink w kilka kliknięć
Przeznaczenie
Minimalizacja ręcznego wprowadzania danych tam, gdzie źródło już istnieje cyfrowo.
Dla kogo
Wszyscy użytkownicy korzystający z CGM i/lub zegarka aktywności.
03Privacy & Securityizolacja danych na poziomie bazy (Row Level Security), szyfrowane połączenia HTTPS/TLS
Przeznaczenie
Fundament zaufania niezbędny dla platformy przetwarzającej dane zdrowotne.
Dla kogo
Dotyczy wszystkich użytkowników jednakowo, wymóg podstawowy, nie opcjonalna funkcja.

glikemia i wzorce

04Glucose IntelligenceTIR, TBR, TAR, średnia, zmienność (CV%) i GMI liczone deterministycznie z odczytów CGM
Przeznaczenie
Przełożenie setek pojedynczych odczytów na kilka zrozumiałych, klinicznie uznanych wskaźników.
Dla kogo
Osoby z cukrzycą korzystające z systemu ciągłego monitorowania glukozy.
05AGP AnalyticsAmbulatory Glucose Profile: standardowa wizualizacja kliniczna, 7/14/30 dni na jednej osi
Przeznaczenie
Identyfikacja powtarzalnych problemów o określonych porach dnia, w odróżnieniu od jednorazowych zdarzeń.
Dla kogo
Osoby korzystające z CGM; materiał pomocniczy do rozmowy z lekarzem lub edukatorem.
06Pattern Recognitionwzorce godzinowe, godziny podwyższonego ryzyka, reakcje po posiłkach i po wysiłku
Przeznaczenie
Odróżnienie tego, co się powtarza, od pojedynczych, przypadkowych wahań.
Dla kogo
Użytkownicy chcący zrozumieć powtarzalne mechanizmy we własnych danych.
07Goals & Time In Rangecel tygodniowy zestawiony z faktycznym Time In Range z modułu Glucose Intelligence
Przeznaczenie
Śledzenie postępu względem własnego celu, nie tylko biernego oglądania bieżącej wartości.
Dla kogo
Użytkownicy pracujący nad konkretną, mierzalną poprawą kontroli glikemii.

żywienie

08Nutrition Intelligencedziennik posiłków, ulubione, historia i analiza wpływu posiłków na glikemię
Przeznaczenie
Rejestrowanie posiłków szybciej niż przez ręczne przeszukiwanie baz produktów, z powiązaniem efektu glikemicznego.
Dla kogo
Wszyscy użytkownicy prowadzący dziennik żywieniowy w kontekście kontroli glikemii.
09OCR Food Scannerszacowanie składu posiłku ze zdjęcia, z jawnym opisem niepewności szacunku
Przeznaczenie
Rejestrowanie posiłku bez ręcznego ważenia i liczenia gramatur.
Dla kogo
Użytkownicy chcący szybko zarejestrować posiłek, akceptujący szacunek zamiast pomiaru.
10Macro Calculatorautomatyczne przeliczanie kalorii z makroskładników oraz zapotrzebowania (BMR/TDEE)
Przeznaczenie
Unikanie ręcznego liczenia kalorii przy zachowaniu możliwości ręcznej korekty.
Dla kogo
Użytkownicy monitorujący bilans energetyczny obok samej glikemii.
11Meal Analyticsodpowiedź glikemiczna per posiłek: czas do szczytu, wielkość wzrostu, powrót do zakresu
Przeznaczenie
Odpowiedź na pytanie, który z typowych posiłków faktycznie destabilizuje glikemię.
Dla kogo
Użytkownicy chcący świadomie dobierać posiłki na bazie własnych, zmierzonych danych.

aktywność i regeneracja

12Training Intelligencetreningi z Garmin zestawione z glikemią, w tym wykrywanie opóźnionego ryzyka hipoglikemii
Przeznaczenie
Zestawienie aktywności fizycznej z glikemią w sposób trudny do zauważenia ręcznie.
Dla kogo
Aktywne fizycznie osoby z cukrzycą typu 1, korzystające z zegarka Garmin.
13Metabolic Intelligenceanalizy łączące sen, posiłki, insulinę, glikemię, kroki i treningi w jeden obraz
Przeznaczenie
Całościowy obraz zależności metabolicznych zamiast oglądania każdej domeny osobno.
Dla kogo
Zaawansowani użytkownicy chcący zrozumieć złożone, wieloczynnikowe zależności.

insights i raporty

14AI Insightsopisowe podsumowania i odpowiedzi na pytania, wyłącznie nad już policzonymi danymi
Przeznaczenie
Przełożenie surowych, policzonych danych na zrozumiały język, bez samodzielnej interpretacji wykresów.
Dla kogo
Użytkownicy preferujący zrozumiałe podsumowanie zamiast analizy danych źródłowych.
15Reportsgenerowane na żądanie raporty: dzienny, tygodniowy i miesięczny
Przeznaczenie
Gotowe podsumowanie okresu bez ręcznego przeglądania danych dzień po dniu.
Dla kogo
Użytkownicy chcący cyklicznego przeglądu danych, także jako materiał do rozmowy z lekarzem.
16Notification Centerpowiadomienia e-mail, push i w aplikacji, wraz z automatycznymi przypomnieniami
Przeznaczenie
Informowanie użytkownika bez konieczności samodzielnego, regularnego sprawdzania aplikacji.
Dla kogo
Użytkownicy chcący być informowani proaktywnie.
[ security by design ]

Dane zdrowotne wymagają innego poziomu ostrożności.

  • izolacja danych: dane każdego użytkownika odseparowane na poziomie samej bazy (Row Level Security); dostęp ma wyłącznie zalogowany właściciel konta
  • szyfrowane połączenia: cała komunikacja aplikacja ↔ serwer przez HTTPS/TLS, bez wyjątków
  • kontrola użytkownika: konto i dane należą do użytkownika; to on decyduje, które źródła podłączyć i kiedy odłączyć integrację
  • status prawny: GrafIT Diabetes nie jest wyrobem medycznym w rozumieniu przepisów i nie podlega odpowiedniej certyfikacji; to autorskie narzędzie analizy własnych danych, nie substytut opieki medycznej
[ podobał ci się ten projekt? ]

Podobne aplikacje buduję też na zlecenie.

Jeśli potrzebujesz aplikacji łączącej dane z wielu źródeł w jeden, czytelny panel, napisz do mnie, porozmawiamy o Twoim projekcie.