Estudo revela imprecisão em aplicativos de contagem de calorias
Um estudo recente avaliou a precisão de aplicativos de contagem de calorias baseados em inteligência artificial, revelando que esses sistemas podem subestimar a ingestão calórica em até 345 calorias por refeição. A pesquisa foi apresentada na conferência NUTRITION 2026, promovida pela American Society for Nutrition.
Avaliação de aplicativos de contagem de calorias
Os aplicativos analisados foram MyFitnessPal, LoseIt!, CalAI e Appediet. A avaliação se concentrou na capacidade desses sistemas de estimar o conteúdo nutricional de refeições a partir de fotografias. Apesar da popularidade crescente desses aplicativos, a precisão de suas estimativas não havia sido suficientemente investigada até este estudo.
Metodologia do estudo
A pesquisa foi conduzida no National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases (NIDDK), onde refeições foram preparadas em uma cozinha metabólica controlada. Os pesquisadores coletaram fotografias de 102 refeições, que foram submetidas aos aplicativos para comparação com os dados nutricionais conhecidos, medidos com precisão de até 0,1 grama.
Resultados das análises
Os resultados mostraram que, em média, os aplicativos subestimaram as calorias em 250 a 345 calorias por refeição e também erraram na estimativa de gordura em cerca de 30 gramas. A análise revelou que os aplicativos foram mais precisos em refeições de maior caloria, mas apresentaram dificuldades especialmente com pratos de dieta cetogênica, que possuem maior teor de gordura.
Implicações para usuários de aplicativos
Os usuários de aplicativos de contagem de calorias devem considerar que as estimativas podem não refletir a realidade nutricional. A pesquisa sugere que a combinação de ferramentas baseadas em fotos com métodos tradicionais de avaliação de dieta pode aumentar a precisão do rastreamento calórico no dia a dia. Os detalhes do estudo estão disponíveis no abstract apresentado na conferência.
A pesquisa evidencia a necessidade de maior rigor na utilização de tecnologias de rastreamento alimentar, especialmente em um cenário onde a saúde e a nutrição são prioridades para muitos indivíduos.
