Las aplicaciones de seguimiento de calorías impulsadas por inteligencia artificial pueden estimar el contenido nutricional de los alimentos a partir de una sola fotografía. La tecnología ofrece una alternativa rápida y conveniente a la introducción manual de cada alimento y porción, pero una nueva investigación sugiere que los resultados pueden ser sustancialmente inferiores a los que realmente hay en el plato.
En pruebas de cuatro aplicaciones basadas en fotografías, los investigadores encontraron que las estimaciones de calorías y grasas eran en promedio alrededor de un tercio demasiado bajas.
Cómo la IA estima las calorías de las fotografías de alimentos
El seguimiento de calorías basado en fotografías se basa en el reconocimiento de imágenes de IA para identificar los alimentos que se muestran en una imagen y estimar el tamaño de cada porción. Luego, la aplicación compara esas estimaciones con una base de datos nutricional para calcular calorías y otros nutrientes.
“Las aplicaciones de seguimiento de calorías basadas en fotografías son muy populares, especialmente para las personas que intentan controlar su salud o perder peso”, dice Aaron Hengist, becario visitante postdoctoral en el programa intramuros del Instituto Nacional de Diabetes y Enfermedades Digestivas y Renales (NIDDK). “Sin embargo, la precisión de muchas de estas aplicaciones no se ha evaluado exhaustivamente. Nuestra investigación ayuda a abordar esta cuestión al observar si estas aplicaciones pueden estimar las calorías de manera confiable”.
Olivia Charles, becaria de formación en investigación intramuros de posgrado en NIDDK, presentó los hallazgos en NUTRITION 2026, la reunión anual emblemática de la Sociedad Estadounidense de Nutrición, que se celebró del 25 al 28 de julio en National Harbor, Maryland, en las afueras de Washington, DC.
Prueba de aplicaciones con alimentos medidos con precisión
El proyecto es parte de un estudio de nutrición más amplio en el Centro Clínico de los NIH que investiga cómo el cuerpo procesa los nutrientes con una dieta baja en carbohidratos (cetogénica) o una dieta estándar.
Los alimentos utilizados en los ensayos clínicos se preparan en una cocina metabólica controlada, donde los investigadores miden los ingredientes al 0,1 gramo más cercano. Esto le dio al equipo una referencia muy precisa para evaluar la aplicación.
Los investigadores recopilaron fotografías estandarizadas de 102 comidas preparadas para el estudio alimentario. Luego enviaron las imágenes a MyFitnessPal, LoseIt!, CalAI y Appediet para determinar en qué medida la estimación de cada aplicación coincidía con el contenido nutricional conocido.
“Utilizando alimentos preparados en una cocina metabólica estrictamente controlada, pudimos comparar las estimaciones de la aplicación con una referencia precisa”, dice Hengist. “Hasta ahora no existían comparaciones tan directas y de alta calidad”.
Las aplicaciones perdieron cientos de calorías
En las cuatro aplicaciones, las calorías totales estimadas promediaron entre 250 y 345 calorías por comida. Las aplicaciones subestimaron la grasa en unos 30 gramos.
MyFitnessPal y LoseIt! Los alimentos ricos en calorías fueron más precisos cuando se analizaron que los alimentos bajos en calorías. Las cuatro aplicaciones produjeron estimaciones más consistentes para los carbohidratos que para otros macronutrientes.
“La gente debería tomar los resultados con cautela, sin ajustar las porciones ni introducir cantidades de alimentos mediante aplicaciones de seguimiento basadas en fotografías”, dice Hengist. “Estas aplicaciones subestiman las calorías, especialmente las de grasa, por lo que lo que realmente comieron es más de lo que muestra la aplicación”.
Medir los alimentos cetogénicos puede ser más difícil para la IA
Después del primer análisis, los investigadores probaron más de 200 alimentos adicionales para investigar qué factores podrían afectar la precisión de la aplicación.
Los hallazgos preliminares indican que las aplicaciones pueden tener más dificultades para evaluar los alimentos de una dieta cetogénica baja en carbohidratos. Estos alimentos suelen tener un alto contenido de grasas, que las aplicaciones subestiman constantemente.
Los investigadores sugieren que combinar herramientas basadas en fotografías con métodos tradicionales para evaluar la ingesta y la calidad de los alimentos podría hacer que el seguimiento de las calorías sea más preciso en el uso diario.
Charles presentó la investigación el sábado 25 de julio durante la sesión oral del presidente en el Gaylord National Resort and Convention Center (abstracto)
Los resúmenes presentados en NUTRITION 2026 fueron revisados y seleccionados por un comité de expertos. Sin embargo, normalmente no han completado el proceso completo de revisión por pares requerido para la publicación en una revista científica. Por lo tanto, los resultados deben considerarse preliminares hasta que aparezcan en una publicación revisada por pares.
