¿Qué tan precisas son las aplicaciones de calorías basadas en fotos? 4 son puestas a prueba
Las apps que calculan calorías con una foto pueden equivocarse hasta en un tercio, según un estudio
Tomar una fotografía de la comida para conocer su contenido calórico parece una solución práctica. Sin embargo, un estudio reciente sugiere que varias aplicaciones de seguimiento alimentario impulsadas por inteligencia artificial podrían subestimar de forma importante las calorías y la grasa de los alimentos.
Aaron Hengist, investigador postdoctoral visitante del Instituto Nacional de Diabetes y Enfermedades Digestivas y Renales (NIDDK), perteneciente a los Institutos Nacionales de Salud (NIH) de Estados Unidos, explicó que estas herramientas son muy populares entre las personas que buscan controlar su peso o mejorar su salud, aunque su precisión no había sido evaluada de manera exhaustiva.
Para el estudio, los investigadores analizaron cuatro aplicaciones ampliamente utilizadas: MyFitnessPal, Lose It!, CalAI y Appediet. Se utilizaron fotografías de más de 100 comidas preparadas en una cocina metabólica altamente controlada, donde cada ingrediente fue pesado con precisión para conocer el contenido nutricional exacto.
Los resultados mostraron que las cuatro aplicaciones subestimaron el contenido energético de las comidas entre 250 y 345 calorías, en promedio, además de calcular aproximadamente 30 gramos menos de grasa de los que realmente contenían. En cambio, las estimaciones de carbohidratos fueron considerablemente más precisas que las de grasas y proteínas.
Los investigadores advirtieron que quienes utilizan estas aplicaciones sin ajustar manualmente las porciones o sin introducir la cantidad exacta de alimentos deben interpretar los resultados con cautela, ya que las estimaciones pueden diferir de forma significativa del contenido real de la comida.
Un análisis adicional de más de 200 comidas indicó que las aplicaciones presentan mayores dificultades para evaluar comidas cetogénicas o bajas en carbohidratos, debido a que tienden a subestimar de manera sistemática su elevado contenido de grasa.
Según los autores, una estrategia que combine el reconocimiento fotográfico mediante inteligencia artificial con métodos tradicionales de registro de alimentos, como la introducción manual de porciones e ingredientes, podría mejorar la precisión de estas herramientas.
Los hallazgos fueron presentados durante la reunión anual de la Sociedad Americana de Nutrición, celebrada en National Harbor, Maryland. Al tratarse de resultados expuestos en un congreso científico, aún se consideran preliminares hasta que sean publicados en una revista científica revisada por pares.
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