دراسة تكشف عن أخطاء شائعة في تقدير السعرات الحرارية بواسطة تطبيقات الذكاء الاصطناعي

أصبحت تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على تصوير الوجبات لتقدير السعرات الحرارية خياراً مفضلاً للكثيرين ممن يسعون لتحسين عاداتهم الغذائية أو خفض أوزانهم، نظراً لسرعتها في توفير تقدير للقيمة الغذائية للطعام. ومع ذلك، أشارت دراسة حديثة إلى وجود تحديات تواجه دقة هذه التطبيقات، حيث تميل إلى التقليل من تقدير السعرات الحرارية والدهون في الوجبات.

في إطار هذه الدراسة، قام الباحثون بتقييم دقة أربعة تطبيقات شائعة لتتبع السعرات الحرارية المعتمدة على الصور. تم جمع صور موحدة لـ 102 وجبة، ثم تحليلها باستخدام تطبيقات MyFitnessPal، Lose It!، Cal AI، و Appediet. اعتمدت الدراسة على وجبات تم إعدادها في مختبر مجهز وفقاً لمعايير الأيض، مما سمح بمقارنة تقديرات التطبيقات بقياسات مرجعية دقيقة لمحتوى الوجبات من السعرات والعناصر الغذائية.

تعتمد هذه التطبيقات على تقنيات التعرف على الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحديد مكونات الطعام الظاهرة في الصورة وتقدير حجم الحصص. بعد ذلك، تقارن هذه البيانات بقواعد بيانات التغذية لحساب السعرات الحرارية والعناصر الغذائية. ونقلت مجلة EurekAlert العلمية عن آرون هينجست، الباحث في المعهد الوطني للسكري وأمراض الجهاز الهضمي والكلى، قوله إن تطبيقات تتبع السعرات الحرارية بالصور تحظى بشعبية كبيرة، خاصة بين المهتمين بتحسين صحتهم أو إنقاص وزنهم. وأضاف أن دقة العديد من هذه التطبيقات لم تخضع لتقييم شامل، وأن الدراسة هدفت إلى قياس مدى قدرتها على تقدير السعرات الحرارية بدقة.

أظهرت نتائج الدراسة أن التطبيقات الأربعة قللت من تقدير محتوى السعرات الحرارية في الوجبات، بمتوسط فرق يتراوح بين 250 و 345 سعرة حرارية. كما قللت من تقدير كمية الدهون بنحو 30 غراماً. وأشار التحليل إلى أن تطبيقي MyFitnessPal و Lose It! قدّرا محتوى الطاقة في الوجبات عالية السعرات بدقة أكبر مقارنة بالوجبات منخفضة السعرات. وفيما يتعلق بالمغذيات الكبرى، أظهرت التطبيقات الأربعة أداءً أفضل في تقدير الكربوهيدرات مقارنة بالبروتينات والدهون.

حذر الباحث آرون هينجست من الاعتماد الكلي على نتائج تطبيقات تتبع السعرات الحرارية بالصور دون تعديل الكميات أو إدخالها يدوياً. وأوضح أن هذه التطبيقات تميل إلى التقليل من تقدير السعرات الحرارية، وخاصة الدهون، مما يعني أن الكمية الفعلية التي يتناولها المستخدم قد تكون أعلى مما تعرضه التطبيقات. لذا، ينبغي التعامل مع نتائجها بحذر.