Ein Foto vom Essen machen und sofort die Kalorienzahl erhalten: KI-gestützte Ernährungs-Apps versprechen genau das. Doch neue Daten zeigen, dass die Ergebnisse oft deutlich daneben liegen. Besonders bei fettreichen Mahlzeiten scheint die künstliche Intelligenz an ihre Grenzen zu stoßen.

Wer Kalorien zählt, verlässt sich zunehmend auf Apps, die Mahlzeiten anhand eines Fotos analysieren. Das spart Zeit und das mühsame Eingeben einzelner Lebensmittel. Neue Forschungsergebnisse legen jedoch nahe, dass die Technik den Energiegehalt von Mahlzeiten häufig unterschätzt.
In einer Untersuchung des NIH Clinical Center in den USA analysierten Forscher standardisierte Fotos von 102 Mahlzeiten mit vier bekannten Apps. Das Ergebnis: Über alle Anwendungen hinweg lagen die berechneten Kalorienwerte im Durchschnitt um etwa 250 bis 345 Kilokalorien pro Mahlzeit unter den tatsächlichen Werten. Auch beim Fettgehalt zeigten sich deutliche Abweichungen. Die Apps unterschätzten diesen im Mittel um rund 30 Gramm pro Mahlzeit.
Für Menschen, die ihr Gewicht kontrollieren oder ihre Ernährung genau dokumentieren möchten, könnte das einen spürbaren Unterschied machen. Denn wer sich ausschließlich auf die automatisch berechneten Werte verlässt, nimmt möglicherweise mehr Energie zu sich als angenommen.
Foto-basierte Kalorien-Apps nutzen Bilderkennung, um Lebensmittel auf einem Teller zu identifizieren. Anschließend schätzt die Software die Portionsgrößen und gleicht die Ergebnisse mit Nährwertdatenbanken ab.
Genau hier liegen mögliche Fehlerquellen: Lebensmittel können unterschiedlich aussehen, Portionen sind auf Fotos schwer einzuschätzen und manche Nährstoffe sind schwieriger erkennbar. Die Untersuchung zeigte, dass die Apps Kohlenhydrate vergleichsweise konsistent berechneten. Deutlich größere Probleme gab es dagegen bei der Erfassung von Fett.
In einer weiteren, noch laufenden Analyse prüften die Forscher mehr als 200 weitere Mahlzeiten. Erste Ergebnisse deuten darauf hin, dass vor allem Gerichte einer kohlenhydratarmen ketogenen Ernährung die Apps vor Herausforderungen stellen. Solche Mahlzeiten enthalten häufig größere Mengen Fett.
Die analysierten Mahlzeiten stammten aus einer sogenannten Stoffwechselküche mit streng kontrollierten Bedingungen. Alle Zutaten wurden dabei bis auf 0,1 Gramm genau gewogen. Dadurch konnten die Forscher die App-Ergebnisse mit sehr präzisen Referenzwerten vergleichen. Allerdings sind die Daten vorläufig und wurden bisher in keinem Fachjournal publiziert.
Die Daten sprechen dafür, dass KI-gestützte Foto-Apps eine praktische Hilfe sein können, ihre Schätzungen jedoch nicht immer exakt sind. Wer die Ergebnisse nutzt, sollte sie daher eher als Orientierung, denn als präzise Messung verstehen. Die Forscher schlagen vor, solche Anwendungen mit klassischen Methoden der Ernährungserfassung zu kombinieren. Dadurch könnte die Bewertung der tatsächlichen Nahrungsaufnahme genauer werden.
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