Фото-трекеры калорий могут занижать энергетическую ценность блюд

Исследование провели специалисты Национального института диабета, болезней органов пищеварения и почек (NIDDK, часть Национальных институтов здравоохранения США). Работа стала частью более масштабного проекта в Клиническом центре NIH, посвященного изучению того, как организм перерабатывает питательные вещества на низкоуглеводной (кетогенной) и стандартной диетах.

Ключевым преимуществом этого исследования является возможность сравнить оценки приложений с точным эталоном. Все блюда для эксперимента готовили в контролируемой метаболической кухне. Ингредиенты взвешивали с точностью до 0,1 грамма, а затем делали стандартизированные фотографии 102 блюд. Эти снимки загрузили в четыре популярных приложения: MyFitnessPal, LoseIt!, CalAI и Appediet.

Результаты оказались показательными: все четыре приложения занижали калорийность блюд в среднем на 250–345 килокалорий, а содержание жира — примерно на 30 граммов. При этом обнаружились и некоторые закономерности. Так, MyFitnessPal и LoseIt! точнее оценивали энергетическую ценность высококалорийных блюд по сравнению с низкокалорийными. Кроме того, все четыре приложения демонстрировали более стабильную точность при оценке углеводов, по сравнению с другими макронутриентами.

На следующем этапе эксперты проанализировали более 200 дополнительных блюд, чтобы понять, какие факторы сильнее всего влияют на ошибки алгоритмов. Первые выводы указывают на то, что приложения хуже справляются с блюдами кетогенной диеты. Причина, скорее всего, в том, что такие блюда содержат больше жиров, а именно жир приложения склонны систематически недооценивать.

По словам исследователей, популярность фото-трекеров особенно высока среди людей, которые стремятся контролировать вес или следить за здоровьем. Однако пользователям не стоит безоговорочно доверять автоматическим расчетам. Если человек полагается только на фото без ручной корректировки порций, реальная калорийность его рациона, скорее всего, оказывается выше, чем показывает приложение.

Авторы исследования считают, что точность трекеров в реальных условиях можно повысить, если сочетать фото-функции с традиционными методами учета питания — например, с ручным вводом объемов продуктов или использованием кухонных весов. Такой гибридный подход позволит компенсировать слабые места автоматизированных систем и сделать контроль рациона более надежным.

Таким образом, несмотря на удобство и технологичность фото-приложений для подсчета калорий, их оценки нельзя считать полностью достоверными. Особенно важно учитывать склонность алгоритмов занижать содержание жиров, это может влиять на планирование рациона и достижение пищевых целей.