كشفت دراسة حديثة أن تطبيقات تتبع السعرات الحرارية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي قد تقدم تقديرات أقل بكثير من الواقع، رغم اعتمادها على تحليل صور الوجبات.
وأوضحت النتائج أن بعض هذه التطبيقات قد تقلل السعرات والدهون بنحو الثلث عند مقارنة تقديراتها بوجبات تم إعدادها وقياسها بدقة في بيئة بحثية.
وتعتمد هذه التطبيقات على تقنيات التعرف على الصور لتحديد نوع الطعام وكميته من صورة واحدة، ثم تقارن النتائج بقاعدة بيانات غذائية لحساب السعرات والعناصر الغذائية، وفقا لـscience daily.
وقال آرون هينجيست، الباحث في المعهد الوطني للسكري وأمراض الجهاز الهضمي والكلى، إن هذه التطبيقات تحظى بشعبية كبيرة، خاصة بين من يسعون لإنقاص الوزن، إلا أن دقتها لم تُختبر بشكل كافٍ من قبل.
وخلال اختبار 4 تطبيقات شهيرة، تبين أن متوسط الخطأ يتراوح بين 250 و345 سعرة حرارية أقل من القيمة الفعلية لكل وجبة، كما انخفض تقدير الدهون بنحو 30 جرامًا.
وأشار الباحثون إلى أن التطبيقات كانت أكثر دقة في حساب الكربوهيدرات مقارنة بالدهون، كما أظهرت أداءً أفضل في الوجبات مرتفعة السعرات مقارنة بالوجبات الخفيفة.
وبيّنت الدراسة أن الوجبات منخفضة الكربوهيدرات، مثل الحمية الكيتونية، تمثل تحديًا أكبر للتطبيقات بسبب ارتفاع نسبة الدهون فيها، وهو ما يؤدي إلى تقليل تقدير السعرات بشكل ملحوظ.
ونصح الباحثون المستخدمين بعدم الاعتماد الكامل على هذه التطبيقات دون إدخال تفاصيل دقيقة عن كميات الطعام، مؤكدين أن النتائج قد تكون أقل من الواقع.
كما أوصوا بدمج استخدام هذه الأدوات مع الطرق التقليدية لتقييم النظام الغذائي للحصول على نتائج أكثر دقة.
وتم عرض هذه النتائج خلال مؤتمر NUTRITION 2026، مع الإشارة إلى أنها ما زالت أولية ولم تخضع بعد لمراجعة علمية كاملة للنشر في دوريات متخصصة.