我想用 AI 讀懂血糖數據，找出害我血糖飆高的那幾餐

我想用 AI 讀懂血糖數據，找出害我血糖飆高的那幾餐的流程

1. 先確認你缺的是資料還是紀律

   這兩種缺口對應完全不同的產品。如果你自己會看圖表、有動機做實驗，Levels 把重心放在資料整合、真人支援是加購，比較適合；如果你需要有人定期跟你對話、幫你問責，Nutrisense 把註冊營養師放在核心才對症。而如果你是第一型糖尿病患者、真正的痛點是估算單餐碳水來推算胰島素劑量，SNAQ 的拍照估碳水加血糖預測才是那塊拼圖。買之前先誠實回答這題。

2. 用一週做一場飲食實驗，而不是被動記錄

   戴上 CGM 之後最常見的錯誤是「什麼都不改、只是看」，兩週後就失去興趣。正確做法是設計對照：同一種主食連續兩天，一天先吃菜再吃飯、一天照平常順序，看曲線差多少。或是同一份早餐，一天飯後散步十分鐘、一天坐著，比較峰值。這種一次只改一個變因的實驗，一週就能找出兩三個你自己的地雷，比看一個月的被動紀錄有用得多。

3. 看懂曲線之外的三個變因

   同一餐在不同日子的血糖反應可以差很多，而原因常常不在食物。睡眠不足會拉高隔天的血糖反應、壓力大時皮質醇會推高基準線、生理期前後也有差異。所以看到異常峰值先別急著怪某道菜，回想那天的睡眠與壓力狀況。這也是為什麼 Levels 把睡眠與活動一起納入同一個時間軸——單看飲食會誤判。

4. 台灣使用者的務實組合：借方法論，不照抄服務

   要講白：Nutrisense 的「營養師自付 0 元」是美國保險撐出來的，台灣人付全額；CGM 感測器在台灣屬醫療器材，跨境補給會斷鏈；ZOE 的腸道檢測要寄檢體回英國，實務上幾乎做不到。比較合理的做法是把結構拆開自己組——用台灣醫院或藥局取得的 CGM 記錄血糖、掛營養師門診做解讀、用免費的飲食紀錄 App 補資料。方法論是一樣的，成本可能還更低，而且補給不會斷。