Le App di Monitoraggio Calorico Basate sull'IA Sottostimano i Pasti fino a 345 Calorie

Le app di tracciamento calorico basate sull'intelligenza artificiale promettono un modo semplice e veloce per registrare i pasti con una singola foto, ma una nuova ricerca suggerisce che la comodità ha un costo elevato in termini di precisione. Uno studio presentato a NUTRITION 2026 da ricercatori del NIH ha rilevato che quattro app molto diffuse basate su foto sottostimano sistematicamente il contenuto calorico e lipidico di circa un terzo su un insieme controllato di pasti.

Il gruppo di ricerca ha utilizzato 102 pasti preparati in una cucina metabolica rigorosamente controllata presso il NIH Clinical Center, dove gli ingredienti venivano pesati al grammo più vicino a 0,1 g. Questo ha fornito ai ricercatori un punto di riferimento nutrizionale di precisione eccezionale. I pasti provenivano da uno studio in corso che confronta diete chetogeniche e diete standard. Le fotografie di ogni pasto sono state sottoposte a MyFitnessPal, LoseIt!, CalAI e Appediet, e i risultati forniti dalle app sono stati confrontati con i valori reali noti.

I risultati hanno evidenziato una sottostima sistematica in tutte e quattro le app. I totali calorici erano errati in media di 250-345 kcal per pasto, mentre le stime dei grassi erano inferiori di circa 30 g. I pasti chetogenici ad alto contenuto di grassi hanno prodotto gli errori maggiori, suggerendo che il riconoscimento delle immagini tramite intelligenza artificiale fatica di più quando nel piatto predominano grassi densi e ricchi di calorie. Le stime dei carboidrati erano comparativamente più accurate e coerenti tra le diverse app.

Per gli adulti attenti alla salute che monitorano i macronutrienti per la gestione del peso, la salute metabolica o la composizione corporea, queste discrepanze sono significative. Una sottostima sistematica di 300 kcal per pasto potrebbe tradursi in centinaia di calorie extra non tracciate ogni giorno, compromettendo silenziosamente un deficit calorico o un protocollo dietetico.

I ricercatori consigliano di considerare le stime basate su foto come indicazioni approssimative piuttosto che misurazioni precise. Correggere manualmente le porzioni o inserire il peso in grammi quando possibile può migliorare la precisione. Lo studio mette in luce un gap importante: sebbene la tecnologia di tracciamento alimentare basata sull'intelligenza artificiale sia ampiamente adottata, la sua validazione rispetto a standard nutrizionali rigorosi rimane limitata. Gli utenti che si affidano a questi strumenti per seguire diete terapeutiche dovrebbero essere particolarmente cauti.