Apple Watch 記錄餐前生理狀態，建立比較基準。
吃一下 · MEAL × 脈象
你每天吃的每一餐
都在影響未來的自己
驗血、14 天 Libre 歷史、iPhone 食物辨識、Apple Watch 脈象。從一次歷史基準開始，讓每一天的紀錄幫助你更了解自己的代謝。
BIO2TWIN SI · MEAL
餐後反應
每一餐，更了解自己
今天這餐結果歷史
這餐 · 個人預測訊息 1/5
先了解 這餐的反應
由個人模型推估餐後變化，非血糖實測。
模型預測 · 非實測先看這餐
餐後葡萄糖反應
示意曲線預測趨勢
個人模型預測 不是血糖量測值
餐前 脈象可加入60 秒量測
餐後驗證待驗證需葡萄糖實測
✳
下一餐建議澱粉少一點，先吃蛋白質與蔬菜
›Apple Watch 脈象 無法直接測血糖。此畫面為產品功能示意，並非使用者即時資料。
BIO2TWIN · PERSONAL GLUCOSE LEARNING LOOP
從一餐開始。讓 AI 逐步學習你的餐後生理反應。
餐前量一下 → 拍一下食物 → AI 預估血糖 → 餐後量一下 → 個人健康模型 → 預測修正。用餐前後的生理訊號與餐點紀錄持續累積；有可信血糖實測時，再驗證預測準確度。
AI 辨識食物、份量和營養素，記錄用餐時間。
預估餐後 0–180 分鐘血糖趨勢，明確標示非實測。
Pulse 5D 記錄餐後生理變化，與餐前資料配對。
整合餐食與餐前、餐後生理資料，學習個人反應。
逐步調整研究性預測，取得可信血糖實測後再驗證。
餐前量一下 → 拍一下食物 → AI 預估血糖 → 餐後量一下 → 個人健康模型 → 預測修正。Pulse 5D 不直接測量血糖；缺少逐筆實測時，模型修正仍屬研究性預估。
WHAT YOU GET
每一餐，你會先看到這四件事
從拍照辨識到餐後預測，再讓 脈象 與下一餐建議接上同一條時間線。
01 · RECOGNIZE
拍一下，知道吃了什麼
辨識餐點、食材和可能的澱粉來源，把這一餐變成可以理解的飲食紀錄。
02 · PREDICT
預測這餐的葡萄糖反應
參考可用的個人歷史與餐點資訊，呈現餐後趨勢；預測不是血糖實測。
03 · 脈象
餐前餐後，加入 脈象
記錄 Apple Watch 的前後生理變化，提供更多個人脈絡；脈象不能直接量血糖。
04 · NEXT
下一餐，更知道怎麼吃
把結果轉成簡單的下一步建議，持續記錄，等待實測資料驗證與更新個人模型。
ONE PERSON · MORE CONTEXT
不只有這一餐
如果你也使用 Bio2Twin 其他功能，Meal 可以把餐前、餐後、睡眠、活動、脈象 與其他個人資料放到同一個人的時間線理解。你不用一次全部使用，先從拍一餐開始就可以。
Meal這餐吃了什麼，餐前餐後怎麼變
Blood驗血背景與代謝脈絡
脈象餐前餐後的生理狀態
Move活動與身體負荷
Restore睡眠與恢復
Product產品與使用結果
MY OI主觀感受與生活脈絡
持續比較下一餐再回來，看你怎麼變
你不用一次全部使用。先拍一餐試試看 →
FIVE METABOLIC LENSES
同一餐食物，
從辨識走到個人代謝
不只看卡路里。把食材、餐後預測、脈象、睡眠與活動放進同一條個人時間線，追蹤哪些選擇更適合你。
01食物與份量
食材 · 澱粉 · 營養估算02餐後反應
葡萄糖趨勢 · 預測峰值03個人歷史基準
可用的 Libre 歷史 · 驗血背景MEAL個人代謝智慧
同樣一餐，每個人可能不同。
預測先給方向，實測才能驗證。
04Apple Watch 脈象
餐前 60 秒 · 餐後 60 秒05活動與恢復
Move · 睡眠 · 個人狀態＋下一餐持續學習
餐點 · 脈象 · 實測驗證PERSONAL MEAL INTELLIGENCE
不是只給一個答案。是知道這餐怎麼吃，下一餐怎麼調整。
從辨識餐點、個人化預測到餐前餐後 脈象，每一則建議都要分清楚模型推估與實測驗證。
◉ Bio2Twin · Meal
這餐已完成辨識
白飯、豬排與蔬菜已加入飲食紀錄。
◉ Bio2Twin · Meal
預測餐後葡萄糖上升
建議留意澱粉份量 · 模型預測，非血糖實測。
◉ Bio2Twin · 脈象
餐後 脈象 已加入
已記錄生理狀態，下一餐先吃蛋白質與蔬菜。
畫面為功能示意 · 非會員即時測量數據
01 · PERSONAL CONCLUSION
先給你一句個人解讀
「這餐最值得調整的是什麼？」
先辨識餐點，再根據可用的個人歷史資訊提供反應預測；餐後 脈象 用於補充生理脈絡，而不是直接測量血糖。
BIO2TWIN SI · PERSONAL METABOLIC INTELLIGENCE
你每天吃的每一餐，都在影響未來的自己
吃得太多、澱粉太多、血糖波動太大。
你可能不知道，每一餐之後，身體都在努力調節血糖。
長期過量飲食、血糖控制不佳與代謝異常，可能增加胰島素阻抗、慢性疾病及健康老化相關風險。
同樣一碗飯，為什麼每個人的血糖反應不同？因為每個人的代謝狀態都不一樣。
Bio2Twin SI 希望讓你不再只憑感覺吃東西，而是開始了解自己的個人代謝反應。
BIO2TWIN · MEAL
先建立基準，再讓每一餐更適合你。
從驗血、可用的 Libre 歷史，到每天餐前餐後的脈象與拍餐紀錄。從今天開始，慢慢建立自己的代謝時間線。
01
先驗一下
參考 HbA1c、空腹血糖與血脂，了解你的代謝背景。
02
建立個人基準
有 14 天 Libre 歷史，可用來分析過往餐後反應；沒有也能開始記錄。
03
每餐三個動作
餐前脈象 60 秒 → 拍下餐點 → 餐後脈象 60 秒，追蹤模型變化。
每天這樣做越吃，越了解自己
看懂份量留意澱粉與營養組合
管理波動調整份量與進食順序
少些負擔善用既有資料作日常預測
長期學習透過後續實測檢查準確度
脈象無法直接量測血糖或胰島素；模型預測不等於實測。若需醫療監測，仍應依專業建議使用 CGM 或指尖採血。
BIO2TWIN · MEAL
每一餐，都更了解自己。
Apple Watch 提醒你：先吃蛋白質與蔬菜，留意澱粉份量。
用餐前得到建議，餐後記錄脈象；有實測葡萄糖資料時，再驗證預測。
BIO2TWIN SI
從個人基準開始，讓每一餐持續學習。
iPhone × Apple Watch × Personal Model
重要說明：Bio2Twin 提供個人化健康紀錄與模型預測，並非血糖或胰島素量測裝置；Apple Watch 脈象不能直接量測血糖。既有 14 天 Libre 資料不保證預測準確度，仍須透過個人實測驗證。本產品不宣稱可診斷、預防或治療糖尿病、胰島素阻抗或老化；醫療監測請遵循專業建議，勿自行停止必要的 CGM 或指尖採血。