KI SpotlightNewsForscherin testet KI-Diät-Apps: Bequem, aber ungenau
Studien mit 800 gescreenten Apps und kontrollierten Mahlzeiten belegen systematische Unter- und Überschätzungen
Mit KI erstellt◆ Fakten auf einen Blick
- Sibylle Kranz, Forscherin an der University of Virginia und zertifizierte Ernährungsberaterin, hat sich für kostenlose Testversionen mehrerer beliebter KI-Diät-Apps angemeldet, verschiedene Nutzerprofile und Gesundheitsziele angelegt und Funktionen sowie Ratschläge verglichen.
- KI-Diät-Apps ermöglichen es, Mahlzeiten per Sprache, Barcode oder Foto zu erfassen und liefern sofortige Analysen zu Portionsgröße und Nährstoffen; einige bieten individuelle Ernährungspläne und Coaching an.
- Kranz bewertet die Ergebnisse als gemischte Bilanz aus Komfort und möglichen Ungenauigkeiten.
- Eine Studie der University of Sydney (Screening von 800 Apps, 18 ausgewählt) fand, dass KI-gestützte Apps zwar bequemer sind, aber die automatische Energie-Schätzung durch KI-Bilderkennung ungenau ist; MyFitnessPal und Fastic hatten mit 97% und 92% die höchste Genauigkeit unter sieben getesteten KI-Apps.
- In derselben Studie wurde Noom mit dem höchsten MARS-Wert (4,44) und ABACUS-Wert (21/21) bewertet; bei manueller Protokollierung wurde Energie für westliche Diäten überschätzt (im Mittel 1040 kJ) und für asiatische Diäten unterschätzt (im Mittel -1520 kJ).
- Eine Studie der American Society for Nutrition testete vier foto-basierte Apps und fand, dass Kalorien- und Fettangaben im Durchschnitt etwa ein Drittel zu niedrig waren; kohlenhydratreiche Gerichte wurden konsistenter gemessen, fettreiche ketogene Gerichte bereiteten die größten Probleme.
Die Ernährungswissenschaftlerin Sibylle Kranz (University of Virginia) hat kostenlose Testversionen mehrerer beliebter KI-Diät-Apps mit verschiedenen Profilen und Zielen genutzt. Die Apps erfassen Mahlzeiten per Sprache, Barcode oder Foto und liefern sofort Analysen zu Portionsgröße und Nährstoffen. Kranz' Bilanz: bequem, aber möglicherweise ungenau.
Eine Studie der University of Sydney screenete 800 Apps, wählte 18 aus und verglich manuelle Protokollierung mit KI-Bilderkennung. Bei manueller Eingabe wurde Energie für westliche Diäten um durchschnittlich 1040 kJ überschätzt, für asiatische um 1520 kJ unterschätzt. Von sieben KI-Apps erreichten MyFitnessPal und Fastic die höchste Genauigkeit (97 % bzw. 92 %), doch automatische Energie-Schätzungen blieben ungenau.
Eine weitere Studie testete vier foto-basierte Apps mit sorgfältig zubereiteten Mahlzeiten: Kalorien- und Fettangaben lagen im Schnitt ein Drittel zu niedrig, besonders bei fettreichen ketogenen Gerichten; Kohlenhydrate wurden konsistenter erfasst. Ursachen sind versteckte Zutaten wie Öl oder Dressings, die auf Fotos nicht sichtbar sind, sowie begrenzte Trainingsdaten für gemischte und kulturell vielfältige Gerichte. Für Nutzer*innen bedeutet das: Wer sich auf die App verlässt, kann deutlich mehr Kalorien aufnehmen als angezeigt – ein Risiko für Gewichtsmanagement und Gesundheit.
