1型DMにおける炭水化物推定を、
AI（ChatGPT-4o, Gemini Advanced）を用いて制度解析。

50種類の食事を「少量データ（皿名、写真）」、「中程度データ（上記＋材料リスト）」、「完全データ（上記＋材料重量）」の3条件で提示。

ChatGPT vs Geminiで、
中程度データではMAPE 18.1% vs 28.8%とChatGPTが優れる
完全データでは両モデルとも高精度（MAPE 13.7% vs 13%）,

ChatGPT-4oは最小データ条件で非包装食品でのエラー率が有意に低い（MAPE 25% vs 44.6%, P<0.001）。

データ条件、包装/非包装で、どちらが優れるかかわる。
今後に期待。