Yapay zeka destekli kalori takip uygulamaları, bir yemeğin besin içeriğini tek bir fotoğraftan tahmin edebiliyor. Bu teknoloji, her yiyeceği ve porsiyonu manuel olarak girmeye kıyasla hızlı ve pratik bir alternatif sunuyor. Ancak yeni bir araştırma, sonuçların tabaktaki gerçek miktardan oldukça düşük olabileceğini gösteriyor.
Dört fotoğraf tabanlı uygulamanın test edildiği araştırmada, kalori ve yağ tahminlerinin ortalama olarak yaklaşık üçte bir oranında düşük olduğu bulundu.
Yapay Zeka Yemek Fotoğraflarından Kaloriyi Nasıl Tahmin Ediyor?
Fotoğraf tabanlı kalori takibi, yapay zeka görüntü tanıma teknolojisini kullanarak fotoğraftaki yiyecekleri tanımlıyor ve her porsiyonun boyutunu tahmin ediyor. Uygulama daha sonra bu tahminleri beslenme veritabanlarıyla karşılaştırarak kalori ve diğer besin değerlerini hesaplıyor.
Ulusal Sağlık Enstitüleri'ne (NIH) bağlı Ulusal Diyabet ve Sindirim ve Böbrek Hastalıkları Enstitüsü'nde (NIDDK) doktora sonrası misafir araştırmacı olan Aaron Hengist, "Fotoğraf tabanlı kalori takip uygulamaları, özellikle sağlığını yönetmeye veya kilo vermeye çalışan kişiler arasında çok popüler. Ancak bu uygulamaların birçoğunun doğruluğu kapsamlı bir şekilde değerlendirilmiş değil. Çalışmamız, bu uygulamaların kaloriyi güvenilir bir şekilde tahmin edip edemediğine bakarak bu soruyu yanıtlamaya yardımcı oluyor" dedi.
NIDDK'da yüksek lisans sonrası araştırma görevlisi olan Olivia Charles, bulguları 25-28 Temmuz tarihlerinde Washington DC yakınlarındaki National Harbor, Maryland'de düzenlenen Amerikan Beslenme Derneği'nin amiral gemisi yıllık toplantısı NUTRITION 2026'da sundu.
Uygulamalar Hassas Ölçülmüş Yemeklerle Test Edildi
Proje, NIH Klinik Merkezi'nde vücudun düşük karbonhidratlı (ketojenik) veya standart bir diyette besinleri nasıl işlediğini araştıran daha geniş kapsamlı bir beslenme çalışmasının parçası.
Klinik deneyde kullanılan yemekler, araştırmacıların malzemeleri 0,1 grama kadar hassasiyetle ölçtüğü kontrollü bir metabolik mutfakta hazırlandı. Bu da ekibe uygulamaları değerlendirmek için oldukça doğru bir referans sağladı.
Araştırmacılar, diyet çalışması için hazırlanan 102 yemeğin standart fotoğraflarını topladı. Ardından bu görüntüleri MyFitnessPal, LoseIt!, CalAI ve Appediet uygulamalarına yükleyerek her bir uygulamanın tahminlerinin bilinen besin içeriğiyle ne kadar örtüştüğünü inceledi.
Hengist, "Sıkı kontrollü bir metabolik mutfakta hazırlanan yemekleri kullanarak, uygulamaların tahminlerini hassas bir referansla karşılaştırabildik. Bu tür doğrudan ve yüksek kaliteli bir karşılaştırma daha önce mevcut değildi" ifadelerini kullandı.
Uygulamalar Yüzlerce Kaloriyi Kaçırdı
Dört uygulamanın tamamında, tahmini kalori toplamları öğün başına ortalama 250 ila 345 kalori arasında düşük çıktı. Uygulamalar ayrıca yağı yaklaşık 30 gram eksik hesapladı.
MyFitnessPal ve LoseIt!, yüksek kalorili yemekleri analiz ederken düşük kalorili yemeklere kıyasla daha doğru sonuçlar verdi. Dört uygulama da karbonhidrat tahminlerinde diğer makro besinlere kıyasla daha tutarlı sonuçlar üretti.
Hengist, "Porsiyonları ayarlamadan veya yiyecek miktarlarını girmeden fotoğraf tabanlı bir takip uygulaması kullanan kişiler, sonuçları ihtiyatla karşılamalı. Bu uygulamalar özellikle yağlardan gelen kalorileri eksik hesaplama eğiliminde, bu nedenle gerçekte yedikleri şey, uygulamanın gösterdiğinden muhtemelen daha yüksek" dedi.
Keto Yemekleri Yapay Zeka İçin Daha Zor Olabilir
İlk analizin ardından araştırmacılar, uygulama doğruluğunu hangi faktörlerin etkileyebileceğini araştırmak için 200'den fazla ek yemeği test etti.
Ön bulgular, uygulamaların düşük karbonhidratlı ketojenik diyet yemeklerini değerlendirmede daha fazla zorluk çekebileceğini gösteriyor. Bu yemekler genellikle daha fazla yağ içeriyor ve uygulamalar bu yağı sürekli olarak eksik hesaplama eğiliminde.
Araştırmacılar, fotoğraf tabanlı araçların geleneksel besin alımı ve diyet kalitesi değerlendirme yöntemleriyle birleştirilmesinin, günlük kullanımda kalori takibini daha doğru hale getirebileceğini belirtiyor.
Charles bu araştırmayı 25 Temmuz Cumartesi günü Gaylord National Resort & Convention Center'da düzenlenen Başkanlık Sözlü Oturumu'nda sundu.
NUTRITION 2026'da sunulan özetler, uzmanlardan oluşan bir komite tarafından incelendi ve seçildi. Ancak genellikle bilimsel bir dergide yayımlanmak için gereken tam akran değerlendirme sürecini tamamlamamıştır. Bu nedenle sonuçlar, hakemli bir yayında yer alana kadar ön kabul edilmelidir.
