Har det blivit lite väl många glassar och glas vin under semestern? Vi är många som vill ta tag i vår hälsa och våra matvanor när vardagen är tillbaka. Men hur lyckas vi egentligen med ambitionen att bli hälsosammare?
Brist på kunskap brukar inte vara problemet. De flesta av oss vet att grönkål är nyttigare än gräddbullar. Den stora frågan är snarare hur vi lyckas hålla fast vid våra nya, hälsosammare vanor även på längre sikt.
Teknikveckans kalenderbitare Steffanie Esse har hittat en lösning – Oura-ringens AI-verktyg Oura Meals.
Min Oura-ring skaffades redan 2023, men då av helt andra anledningar. Efter några månaders flitigt användande av Oura Meals under våren har det däremot visat sig att ringens AI-baserade matregistrering faktiskt fungerar förvånansvärt bra. Den puffar helt enkelt mina matvanor små steg i en hälsosammare riktning.
Det handlar inte om några världsomvälvande förändringar. I stället ger appen beröm för sådant som redan fungerar bra och skapar motivation att göra ytterligare några hälsosamma val.
Men hur då, undrar såklart ni.
Matloggning i olika appar har testats fler gånger än vad jag kan komma ihåg. Otaliga abonnemang har betalats utan att det gått att hålla ut ens en vecka med att väga och mäta allt som stoppas i munnen.
Men nu finns AI. För drygt ett år sedan lanserade Oura funktionen Oura Meals. Skepsisen var stor, framför allt på grund av tidigare dåliga erfarenheter av matappar och en högst begränsad uthållighet när det gäller att registrera mat. Det tog därför ett år innan nyfikenheten tog över – men nu är jag fast!
Så går det till
Det enda som behövs är ett foto av tallriken eller det som ska ätas och drickas. Sedan får Oura Meals göra jobbet. Appen uppskattar vad som ligger på tallriken och gissar hyfsat rätt de flesta gånger. Resultatet går att ändra, lägga till eller dra ifrån, antingen direkt eller i efterhand. Samma frukost varje morgon? Då går måltiden att spara som favorit.
Oura gör sedan en näringsmässig bedömning av hela måltiden och graderar den i fyra steg: Nutritious, Good, Fair eller Limited. Appen tittar också på makronutrienter och delar upp innehållet i protein, kolhydrater och fett. Dessutom bedöms fiberinnehåll, hur processad maten är och andelen tillsatt socker. Här används en tregradig skala: Low, Moderate och High.
Utöver detta dyker en peppande AI-text upp som sammanfattar måltiden och ibland kommer med små förslag på förbättringar. När en måltid bestående av korv, pommes och en öl fotograferades föreslog appen exempelvis en kalkon- eller bönburgare med fullkornsbröd i stället.
När maten loggas löpande vägs dagens måltider samman i en graf med samma nivåer: Nutritious, Good, Fair eller Limited. Dagsbetyget kompletteras med en kort AI-text om dagens måltider hittills och tips på hur resten av dagens matintag skulle kunna se ut.
Grafen ger också en översikt över de fem senaste dagarnas matintag. En utekväll med hamburgare, pommes och några starköl får föga förvånande kurvan att peka brant nedåt. Men redan nästa dag går det att vända utvecklingen med exempelvis havregrynsgröt, blåbär och skivade äpplen.
Det går även att chatta med Oura Advisor, Oura-ringens inbyggda AI-assistent. Förutom att analysera matintaget har den tillgång till övriga hälsodata som ringen mäter, exempelvis sömn, stress och aktivitetsnivå – faktorer som också kan hänga ihop med hur och vad vi äter.
Mitt experiment
Experimentet med Oura Meals började i början av maj. Som gottegris med en ganska begränsad förmåga att följa strikta matregler sattes bara en enda regel upp: Allt var tillåtet att äta, men allt skulle loggas i Oura Meals.
Havrekligröten, bönsalladen och kycklinggrytan fotograferades. Det gick snabbt, krävde knappt någon ansträngning alls och känslan när grafen parkerade uppe på Nutritious var förvånansvärt tillfredsställande.
Veckorna gick och så blev det dags för semester. Löftet till experimentet hölls och även öl, chips, glassar och Nutellamackor hamnade framför kameran. Det var inte riktigt lika roligt. Grafen vände förstås brant nedåt och landade vissa dagar nere på Limited.
Men loggandet fortsatte – och efter ett tag blev det tydligt att den där nedåtgående grafen faktiskt påverkade mitt beteende. Var alla glassar och kakor verkligen precis det jag ville ha just då? Eller blev det bara så på grund av omständigheterna – tristess, understimulans eller trötthet? Det finns trots allt fler anledningar att äta än hunger. Mat kan också bli ett substitut för mycket annat.
Efter ett tag växte en oväntat stark vilja fram att få betyget Nutritious så ofta som möjligt och hålla grafen stadigt på en hög nivå, dag efter dag. Det låter kanske lite fånigt, men Ouras AI-feedback fungerar faktiskt.
Godsakerna försvann inte, men glassarna och kakorna blev färre. Framför allt blev det godsaker när suget verkligen fanns och när de faktiskt skulle avnjutas – inte av slentrian eller bara för att det råkade vara lite tråkigt.
Efter några veckors matloggande var det dags att börja chatta med Oura Advisor och be den analysera olika delar av kosten och ätandet. När maten registrerats under en längre tid börjar vissa mönster framträda, och att få dem sammanställda och presenterade på ett tydligt sätt blev något av en ögonöppnare. Flera aha-upplevelser kring mina egna matvanor dök upp.
Oura Advisor är dessutom bra på positiv feedback när bra matval görs. Havreklifrukosten och bönsalladen får exempelvis beröm – ljuv musik för en bekräftelseknarkare som mig. Det ökar motivationen att välja havrekli och göra bönsallad även nästa dag.
Samtidigt är AI-assistenten bra på att puffa mig i rätt riktning när det gäller godsaker. Resultatet är inte att sötsaker har försvunnit ur livet, utan snarare att jag blivit mer kräsen och numera väljer mina godistillfällen mer omsorgsfullt.
Varför funkar Oura Meals?
Det här säger forskningen om mina upptäckter under experimentet:
1. Matloggandet i sig förändrar dig
Blotta vetskapen om att jag ska fota vad jag äter påverkar tydligen det jag väljer att äta. Det visste inte jag men det visade sig vara ett känt fenomen – redan för femton år sedan såg forskare att folk som förde matdagbok gick ner dubbelt så mycket i vikt, helt oavsett vad de sen gjorde med anteckningarna.
2. Det är enkelt!
Att fota maten är verkligen busenkelt. Att slippa feppla med vägning och mätning gör att jag orkar fortsätta logga vad jag äter. Vilket är en stor skillnad från alla tidigare appar där jag gett upp efter en vecka. Och tydligen är inte bara jag som är lat eller otålig – forskning visar att ju enklare loggning är desto större sannolikhet att folk fortsätter logga och med resultat på vågen som följd (se anledning 1 här ovan).
3. Lagom exakt räcker
Jag bryr mig uppenbarligen mer om att få betyget Nutritious än att veta att kycklingfilén innehöll exakt 420 kalorier. Och det är inte bara jag som funkar så – forskning på matförpackningar visar att omdömen som tex “Hälsosamt val” faktiskt styr oss mer än om vi får veta exakt hur många kalorier produkten innehåller.
4. Gör så här nästa gång
När Oura föreslog kalkonburgare istället för korv och pommes kändes det mer hjälpsamt än om den bara sagt “det där var inte så nyttigt” och gett min måltid ett dåligt betyg. Det stämmer också med forskningen – konkreta förslag på vad man kan göra istället funkar helt enkelt bättre än ett dåligt samvete utan lösning. Och även om jag åt korven och pommes den gången så sår Ouras konkreta tips små frön till hälsosammare val nästa gång jag står där och ska välja snabbmat.
5. Jag kämpar hårt för mitt Nutritious-betyg
Grafen som dök under semestern gjorde något med mig – jag ville upp till Nutritious igen! Det är tydligen så vi människor funkar – vi är mer motiverade av att få revansch på en förlust än av att fira ett uppnått mål. Mycket märkligt men i detta sammanhang en bra egenskap som gör att vi kommer upp på banan igen, om vi nu sladdat av och ut i nutella- och mjukglass-träsket.
6. Att prata med Oura Advisor funkar!
Det räcker inte att få ett “bra jobbat” från appen – det är när jag resonerar med Oura Advisor om varför bönsalladen var bättre än snabbnudlarna som det verkligen fastnar i skallen. Och visst är det logiskt – ny forskning visar att vi övertygas mer av en dialog där vi själva är med än av ett färdigt AI-meddelande vi bara läser.
Vad får vi inte ut av Oura Meals?
Det finns forskning som visar att AI-bildigenkänning av mat har sina brister, till exempel att måltidens kalorier kan underskattas rejält. Men eftersom du inte får några exakta kalorier från Oura så är ju det egentligen inte ett stort problem.
Lagom är tillräckligt bra
Under veckorna med Oura Meals har jag funderat mycket på mitt tidigare vägande och mätande med andra kostappar. När behöver man egentligen den detaljeringsgraden? Räcker det inte att veta att den ugnsbakade kycklingfilén du åt till middag är ett bättre middagsalternativ än fryspizzan – och att appen nästan obemärkt påverkar dig att välja fryspizzan mer och mer sällan?
Mitt svar på den frågan är ett rungande ja!
Jag behöver inte veta det exakta kaloriantalet jag stoppar i mig men jag vill väldigt gärna ha en outtröttligt peppig AI-kompis som berömmer mig varje gång jag väljer näringsriktig mat framför hel- och halvfabrikat. För det funkar ju! Oura Meals Advisor är helt enkelt min alldeles egna hejaklack som drar igång i köket när jag håglöst tittar in i kylen och undrar om jag verkligen orkar laga en näringsriktig middag serverad med en bönsallad idag igen.
SPOILER ALERT: Ja det orkar jag! (nästan alltid!) Men som Oura har lärt mig så är inte perfektion som räknas utan kontinuiteten.