Aplicația ta de numărat calorii ar putea avea o eroare de 345 de calorii
Aplicațiile de numărat calorii bazate pe inteligența artificială pot estima conținutul nutrițional al unei mese dintr-o singură fotografie.
Tehnologia oferă o alternativă rapidă și convenabilă la introducerea manuală a fiecărui aliment și porție, dar o nouă cercetare sugerează că rezultatele pot fi considerabil mai scăzute decât ceea ce se află de fapt pe farfurie.
În cadrul unui test efectuat pe patru aplicații foto, cercetătorii au descoperit că estimările calorice și ale grăsimilor erau, în medie, cu aproximativ o treime mai mici.
Estimarea caloriilor din fotografiile alimentelor se bazează pe recunoașterea imaginii de către AI pentru a identifica alimentele prezentate în fotografie și a estima dimensiunea fiecărei porții. Apoi, aplicația compară aceste estimări cu bazele de date nutriționale pentru a calcula caloriile și alți nutrienți.
„Aplicațiile de numărat calorii bazate pe fotografii sunt foarte populare, mai ales pentru persoanele care încearcă să își gestioneze sănătatea sau să slăbească”, a declarat Aaron Hengist. „Cu toate acestea, acuratețea multora dintre aceste aplicații nu a fost evaluată în mod temeinic. Studiul nostru ajută la abordarea acestei întrebări, examinând dacă aceste aplicații pot estima fiabil caloriile.”
Olivia Charles a prezentat rezultatele la NUTRITION 2026, întâlnirea anuală principală a Societății Americane de Nutriție, desfășurată între 25 și 28 iulie la National Harbor, Maryland, în apropiere de Washington, D.C.
Proiectul face parte dintr-un studiu mai amplu de nutriție la Centrul Clinic NIH care investighează modul în care corpul procesează nutrienții atât pe o dietă săracă în carbohidrați (ketogenică), cât și pe o dietă standard.
Mesajele utilizate în studiul clinic sunt preparate într-o bucătărie metabolică controlată, unde cercetătorii măsoară ingredientele cu precizie de 0,1 grame. Aceasta a oferit echipei o referință foarte precisă pentru evaluarea aplicațiilor.
Cercetătorii au colectat fotografii standardizate ale 102 mese preparate pentru studiul dietetic. Apoi, au trimis imaginile la MyFitnessPal, LoseIt!, CalAI și Appediet pentru a verifica cât de aproape s-au aliniat estimările fiecărei aplicații cu conținutul nutrițional cunoscut.
„Prin utilizarea meselor preparate într-o bucătărie metabolică strict controlată, am putut compara estimările aplicațiilor cu o referință precisă”, a afirmat Hengist. „Această comparație directă și de înaltă calitate nu a fost disponibilă anterior.”
Estimările caloriilor au fost cu aproximativ 250 până la 345 de calorii mai puțin pe masă, în medie, în cadrul celor patru aplicații. De asemenea, aplicațiile au subestimat grăsimile cu aproximativ 30 de grame.
MyFitnessPal și LoseIt! au fost mai precise în analiza meselor cu un conținut caloric mai mare comparativ cu cele cu un conținut caloric mai mic. Toate cele patru aplicații au oferit estimări mai consistente pentru carbohidrați decât pentru ceilalți macronutrienți.
„Persoanele care folosesc o aplicație de urmărire bazată pe fotografii fără a ajusta porțiile sau a introduce cantitățile de alimente ar trebui să trateze rezultatele cu precauție”, a spus Hengist. „Aceste aplicații tind să subestimeze caloriile, în special cele din grăsimi, astfel că ceea ce au consumat este probabil mai mult decât ceea ce arată aplicația.”
După prima analiză, cercetătorii au testat peste 200 de mese suplimentare pentru a investiga ce factori ar putea influența acuratețea aplicațiilor. Descoperirile preliminare indică faptul că aplicațiile pot avea dificultăți mai mari în evaluarea meselor dintr-o dietă ketogenică săracă în carbohidrați, care conțin adesea mai multă grăsime, pe care aplicațiile au tendința de a o subestima constant.
Cercetătorii sugerează că combinarea instrumentelor bazate pe fotografii cu metode tradiționale de evaluare a alimentației și calității dietei ar putea face urmărirea caloriilor mai precisă în utilizarea zilnică.
