تحذير جديد من تطبيقات تتبع السعرات الحرارية المدعومة بالذكاء الاصطناعي

أظهرت دراسة جديدة تم عرض نتائجها في مؤتمر التغذية 2026، وهو الاجتماع السنوي الرئيسي للجمعية الأمريكية للتغذية، الذي عقد في ناشونال هاربور، ميريلاند، خارج واشنطن العاصمة مباشرة أظهرت عدم دقة نتائج تطبيقات تتبع السعرات الحرارية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

وأكدت الدراسة أنه بينما قد تسهل تطبيقات الطعام الشائعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي حساب السعرات الحرارية، لكنها قد تغفل جزءا كبيرا من الوجبة.

وأظهرت التجارب أن أربعة تطبيقات قللت من تقدير السعرات الحرارية والدهون بنحو الثلث عند اختبارها على وجبات معدة بعناية ، بينما كانت قياسات الكربوهيدرات أكثر دقة.

وتعتمد تطبيقات تتبع السعرات الحرارية عبر الصور على تقنية التعرف على الصور بالذكاء الاصطناعي لتحديد الأطعمة الظاهرة في الصورة وتقدير حجم كل وجبة، ثم يقارن التطبيق هذه التقديرات بقواعد بيانات التغذية لحساب السعرات الحرارية والعناصر الغذائية الأخرى.

وأكد آرون هينجست، الباحث الزائر في برنامج ما بعد الدكتوراه التابع للمعهد الوطني للسكري وأمراض الجهاز الهضمي والكلى ، ومؤلف الدراسة أن تطبيقات تتبع السعرات الحرارية القائمة على الصور تحظى بشعبية كبيرة، لا سيما بين الأشخاص الذين يسعون إلى تحسين صحتهم أو إنقاص وزنهم. ومع ذلك، لم يتم تقييم دقة العديد من هذه التطبيقات بشكل شامل ،وبالتالي تساعد الدراسة في الإجابة على ما إذا كانت هذه التطبيقات قادرة على تقدير السعرات الحرارية بدقة.

بينما أكدت الباحثة أوليفيا تشارلز، وهي زميلة تدريب بحثي في المعهد الوطني لأمراض السكري وأمراض الجهاز الهضمي والكلى، أن المشروع البحثى يعد جزءًا من دراسة تغذية أوسع نطاقًا في المركز السريري للمعاهد الوطنية للصحة، والتي تبحث في كيفية معالجة الجسم للعناصر الغذائية إما في نظام غذائي منخفض الكربوهيدرات أو نظام غذائي قياسي.

وفى الدراسة قام الباحثون بتجميع صورا موحدة لـ 102 وجبة تم إعدادها لدراسة النظام الغذائي ، ثم قاموا بإرسال الصور إلى تطبيقات تتبع السعرات الحرارية المدعومة بالذكاء الاصطناعي لمعرفة مدى تطابق تقديرات كل تطبيق مع المحتوى الغذائي المعروف.

وأثبتت الدراسة أنه في في جميع التطبيقات ، كان إجمالي السعرات الحرارية المقدرة أقل بحوالي 250 إلى 345 سعرة حرارية في المتوسط لكل وجبة ، كما قللت التطبيقات من تقدير الدهون بحوالي 30 غرامًا.

كما قام الباحثون باختبار أكثر من 200 وجبة إضافية للتحقق من العوامل التي قد تؤثر على دقة التطبيق.

وأشارت النتائج الأولية إلى أن التطبيقات قد تواجه صعوبة أكبر في تقييم الوجبات المُعدّة وفق نظام غذائي منخفض الكربوهيدرات إذ تحتوي هذه الوجبات غالباً على نسبة أعلى من الدهون، والتي تميل التطبيقات إلى التقليل من تقديرها باستمرار.

ويقترح الباحثون أن الجمع بين الأدوات القائمة على الصور والأساليب التقليدية لتقييم تناول الطعام وجودة النظام الغذائي يمكن أن يجعل تتبع السعرات الحرارية أكثر دقة في الاستخدام اليومي.