Las apps de seguimiento de calorías basadas en IA podrían subestimar en 345 calorías

Las aplicaciones de seguimiento de calorías impulsadas por inteligencia artificial (IA) ofrecen una forma rápida de estimar el contenido nutricional de las comidas a partir de fotografías. Sin embargo, un nuevo estudio reveló que estas estimaciones pueden ser considerablemente más bajas que lo que realmente se consume.

En la evaluación de cuatro aplicaciones basadas en fotos, los investigadores determinaron que las estimaciones de calorías y grasas eran, en promedio, un 33% inferiores. El estudio fue presentado por Olivia Charles, investigadora del Instituto Nacional de Diabetes y Enfermedades Digestivas y Renales (NIDDK), en la conferencia NUTRITION 2026, que se llevó a cabo del 25 al 28 de julio en National Harbor, Maryland.

Las aplicaciones utilizan reconocimiento de imágenes para identificar los alimentos en una fotografía y estimar el tamaño de cada porción. Luego, comparan estas estimaciones con bases de datos nutricionales para calcular las calorías y otros nutrientes. Aaron Hengist, también del NIDDK, comentó: "Las aplicaciones de seguimiento de calorías basadas en fotos son muy populares, especialmente entre quienes buscan gestionar su salud o perder peso. Sin embargo, la precisión de muchas de estas aplicaciones no ha sido evaluada exhaustivamente".

Para evaluar la precisión, los investigadores prepararon comidas en una cocina metabólica controlada, donde los ingredientes se midieron con una precisión de 0.1 gramos. Se tomaron fotografías estandarizadas de 102 comidas y se enviaron a las aplicaciones MyFitnessPal, LoseIt!, CalAI y Appediet para comparar las estimaciones con el contenido nutricional conocido.

Los resultados mostraron que, en promedio, las aplicaciones subestimaron las calorías en entre 250 y 345 calorías por comida, así como las grasas en aproximadamente 30 gramos. MyFitnessPal y LoseIt! demostraron ser más precisas al analizar comidas de mayor contenido calórico.

Los investigadores también descubrieron que las aplicaciones tenían más dificultades para evaluar comidas de una dieta cetogénica baja en carbohidratos, que suelen tener un mayor contenido de grasas. "Las personas que utilizan una aplicación de seguimiento basada en fotos sin ajustar las porciones o ingresar las cantidades de comida deberían tomar los resultados con precaución", advirtió Hengist.

El estudio sugiere que combinar herramientas de seguimiento basadas en fotos con métodos tradicionales de evaluación de la ingesta alimentaria podría mejorar la precisión del seguimiento de calorías en el uso diario.

Los resultados presentados en NUTRITION 2026 son preliminares y deben considerarse como tales hasta que se publiquen en una revista científica revisada por pares.