Deși aplicațiile de monitorizare a alimentelor bazate pe AI au simplificat procesul de înregistrare a meselor, noi teste sugerează că aceste instrumente ar putea fi mult mai puțin precise decât presupun utilizatorii. O evaluare recentă a patru aplicații populare a constatat că acestea au subestimat conținutul caloric și de grăsimi cu aproximativ o treime, comparativ cu mesele preparate cu precizie în laborator.
Dificultatea alimentelor ketogenice și bogate în grăsimi
Studiul a evidențiat o problemă specifică în cazul preparatelor bogate în grăsimi sau ketogenice. În timp ce modelele AI au fost relativ constante în măsurarea carbohidraților, acestea au eșuat frecvent în a lua în calcul profilul caloric dens al grăsimilor. În unele cazuri, discrepanța a ajuns până la 345 de calorii per masă.
Această marjă de eroare reprezintă o provocare pentru persoanele care se bazează pe aceste aplicații pentru obiective medicale sau de gestionare a greutății. Pe măsură ce tehnologia evoluează, experții sugerează utilizarea acestor instrumente ca ghiduri generale, mai degrabă decât ca măsurători absolute ale aportului nutrițional.
