Ученые: ИИ-приложения для подсчета калорий занижают энергетическую ценность блюд более чем на 30%
Исследование было проведено на базе данных о питательной ценности 102 заранее приготовленных блюд. Их состав и энергетическая ценность рассчитывались с использованием национальных таблиц химического состава продуктов, после чего фотографии анализировались четырьмя приложениями: MyFitnessPal, LoseIt!, CalAI и Appediet.
Энергетическая ценность порций варьировалась от 592 до 1 211 килокалорий. В среднем они содержали 60 г углеводов, 61 г жиров и 36 г белка. Все четыре приложения статистически значимо занижали энергетическую ценность: наибольшая разница была зафиксирована у CalAI – в среднем 345 ккал, у LoseIt! – 333 ккал, у MyFitnessPal – 327 ккал. Наименьшее отклонение показало Appediet – 252 ккал.
Исследователи также оценили точность определения отдельных макронутриентов. LoseIt! и CalAI занижали содержание углеводов примерно на 14 г. Статистически значимых различий по этому показателю для MyFitnessPal и Appediet выявлено не было. При этом все четыре приложения занижали содержание жиров примерно на 30 г. Согласованность оценок содержания углеводов между приложениями была умеренной или хорошей. Для остальных показателей – энергетической ценности, жиров и белка – согласованность оказалась низкой.
Для MyFitnessPal и LoseIt! исследователи также выявили систематическое смещение: при увеличении энергетической ценности блюда ошибка оценки уменьшалась. Таким образом, эти приложения точнее определяли калорийность более энергетически плотных блюд, чем блюд с меньшей калорийностью.
По оценке авторов, полученные результаты свидетельствуют о том, что ИИ-функции, определяющие состав пищи по фотографии, пока не могут обеспечить точную оценку ее энергетической ценности. Выявленное среднее занижение примерно на 33% сопоставимо с ранее описанной погрешностью традиционных методов оценки рациона, основанных на самостоятельных отчетах пациентов.
В марте 2026 года исследователи из Университета Атлас сравнили рекомендации по питанию, составленные пятью популярными ИИ-моделями, и рационы, подготовленные профессиональным диетологом. Результаты работы показали, что нейросети систематически формировали планы питания с недостаточной калорийностью и несбалансированным содержанием питательных веществ.
