دراسة أمريكية: تطبيقات الذكاء الاصطناعي تخطئ في تقدير السعرات الحرارية والدهون بالوجبات

كشفت دراسة حديثة أجراها باحثون من المعهد الوطني للسكري وأمراض الجهاز الهضمي والكلى (NIDDK)، التابع للمعاهد الوطنية للصحة الأمريكية (NIH)، أن تطبيقات تتبع السعرات الحرارية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي قد تقلل بشكل كبير من تقديراتها لمحتوى الوجبات من السعرات الحرارية والدهون. هذا الخلل قد يؤثر على دقة متابعة الأنظمة الغذائية.

ووفقاً لتقرير نشره موقع ScienceDaily العلمي، فقد اختبرت الدراسة أربعة تطبيقات شائعة تعتمد على تحليل صور الطعام، وهي: MyFitnessPal، وLose It!، وCalAI، وAppediet. تم اختبار هذه التطبيقات باستخدام صور لـ102 وجبة تم إعدادها في مطبخ بحثي خاضع لرقابة دقيقة، حيث تم قياس وزن مكوناتها بدقة بلغت 0.1 غرام.

أظهرت النتائج أن التطبيقات الأربعة قللت تقدير السعرات الحرارية بما يتراوح بين 250 و345 سعرة حرارية لكل وجبة، كما خفضت تقدير كمية الدهون بنحو 30 غراماً في المتوسط. في المقابل، جاءت تقديراتها للكربوهيدرات أكثر دقة مقارنة ببقية العناصر الغذائية.

وفي مرحلة لاحقة من الدراسة، شملت أكثر من 200 وجبة إضافية، بيّنت النتائج الأولية أن هذه التطبيقات تواجه صعوبة أكبر في تقدير الوجبات منخفضة الكربوهيدرات والغنية بالدهون، مثل الوجبات الكيتونية، مما يزيد من احتمالات التقليل من قيمتها الغذائية الفعلية.

وأشار الباحثون إلى أن الجمع بين تقنيات تحليل صور الطعام والأساليب التقليدية لتقييم الغذاء، مثل إدخال مكونات الوجبة وكمياتها يدوياً، قد يسهم في تحسين دقة تتبع السعرات الحرارية في الاستخدام اليومي. وأكدوا أن نتائج الدراسة لا تزال أولية.

وتسلط نتائج الدراسة الضوء على أهمية التعامل بحذر مع تقديرات تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بالتغذية، إلى حين تطوير أدوات أكثر دقة وموثوقية لدعم متابعة الأنظمة الغذائية.